Error = Bias + Variance ，Error反映的是整个模型的准确度， Bias反映的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差，即模型本身的精准度， Variance反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差，即模型的稳定性。

为了给即将到来的 5G 网络提供完善的支持，谷歌已经在 Android R（又名 Android 11）开发者预览版本中做好了支持五种不同的 5G 连接状态的准备。随着 5G 时代的到来，Android 体验亦有望迎来各种激动人心的扩展，比如“动态计量”和新近更新的带宽预估 API 。

大多数时候，项目并不需要一直保持最高帧率渲染，尤其是在移动平台上。过去，Unity开发者们常使用Application targetFrameRate或Vsync（垂直同步）来限制引擎的渲染速度。这种方法在影响渲染的同时，还会对其他部分的运行速率造成一些影响。而新的按需渲染API允许开发者将渲染频率从整体中独立出来调整。

随着智能家居市场的持续增长，人们不禁要问未来的智能家居会是什么样子。以下是我们对未来十年智能家居的展望。

贝叶斯个性化排序(Bayesian Personalized Ranking, 以下简称BPR)，它也用到了矩阵分解，但是和funkSVD家族却有很多不同之处。本文我们来详细讨论。

大家有没有发现这样一种现象：在很多数据集中，每个样本内部，都或多或少地包含着一些与标签无关的信息；这些信息的话，其实就是冗余的。然后，即使在同一个样本集中，各个样本的噪声含量也往往是不同的。那么，降噪算法中常用的软阈值函数，能不能嵌入到深度残差网络中呢？

VR（Virtual Reality）是指利用计算机技术生成一种虚拟环境，用户借助特殊的输入/输出设备，与虚拟世界中的物体进行自然的交互，通过视觉、听觉和触觉等获得与真实世界相同的感受。

将神经网络应用于大图像时，输入可能有上百万个维度，如果输入层和隐含层进行“全连接”，需要训练的参数将会非常多。如果构建一个“部分联通”网络，每个隐含单元仅仅只能连接输入单元的一部分，参数数量会显著下降。卷积神经网络就是基于这个原理而构建的。