本文就来讨论一下参数初始化到底有什么讲究以及常见的参数初始化的一些策略方法。阅读本文需要神经网络相关背景，能够理解误差反向传播算法的实现过程。

ShaderGraph是基于可编程渲染管线，我们要使用shaderGraph也就需要设置SRP。

与人类相对缓慢的进化不同的是，机器视觉的演进之路是迅速而具有颠覆意义的，机器看世界的方式也在经历着革命性突破。首先是色彩维度，正如婴儿的“视界”早期只有黑白两色，早期的摄影受感光材料以及后期技术的局限只能记录单调的黑白世界。直到19世纪末，随着光学研究的突破，摄影师采用不同颜色滤镜拍摄并经过后期合成彩色照片，使得机器的视觉能力向前迈出第一步。

多年来，技术的进步使得交通运输变得更加便利。像物联网应用这样的汽车技术已经改变了驾驶体验。

这方面的主要成就之一是自动驾驶汽车。虽然自动驾驶汽车概念已经存在一段时间了，但直到最近，技术、激光设备和网络的进步才使这一梦想成为现实。

因此，对自动驾驶汽车感到兴奋是再正常不过的。然而，我们也必须仔细评估使用这些车辆的利与弊。

利

▲无差错驾驶

自动驾驶汽车内的车载计算机系统可以在几秒钟内进行了无数次计算。该系统背后的技术复杂而高效。车载计算机会告诉你当前的速度，附近汽车的活动，甚至你离物体有多远。换言之，计算机的精度导致无差错驾驶。

▲增强道路安全

大多数交通事故都是由于人为失误造成的。自动驾驶汽车将人为因素排除在外，大大减少了道路事故。事实上，谷歌的自动驾驶汽车已经行驶了超过了7万英里的无事故里程。汽车内部的现代传感器技术使汽车能够精确扫描周围环境，进而可以显著改善道路安全。

▲对环境更有利

作者： 我爱至尊宝
来源：科技行者

人工智能系统代表着一大令人兴奋的研究领域：对于拥有所需技能的人们来说，这同时也代表着广阔的个人发展空间，更重要的是AI技术本身仍在不断发展推进。然而，很多朋友发现自己似乎难以弄清该如何投身于这股技术浪潮，尤其难以通过自学形式掌握必备知识。

幸运的是，目前网上有着充足的资源，可供初学者快速积累知识与技能，或者说确定这条发展道路是否适合自己。为了了解更多信息，我们在青年企业家委员会的小组讨论中提出以下问题：

对于有意了解AI开发相关情况的新手或者程序员，最重要的准备工作是什么？

下面来看他们给出的11条可行性建议：

1. 了解机器学习背后的数学原理

AI开发专业人员必须掌握数学中的概率知识，这也是机器学习的基础所在。传统软件开发人员经常使用在线库，这意味着他们不需要亲自进行数学计算。但AI开发人员则需要有能力编写并理解复杂的算法，以便不断从数据当中找出洞察见解与基本模式。——Blair Thomas，eMerchantBroker

2. 首先要建立坚实的知识基础

Gartner 2019年人工智能成熟度曲线审查了在AI领域的创新和趋势潮流，以及AI计划范围。快速跟风者，首先应该为AI设计一个商业案例。对于早期使用者来说，AI的可扩展性是下一个挑战。

风险现实基金（Venture Reality Fund）一直在投资增强现实和虚拟现实游戏和应用程序，现在是时候进行新一轮有关AR发展现状的季度信息更新了。 基金联合创始人Tipatat Chenavasin提供了七条非常有价值的消息供我们学习了解。