在卷积神经网络中，感受野是一个非常重要的概念，今天，我们具体来看一下感受野的相关概念以及如何计算感受野。

对于一个分类的问题的简化，我们可以先训练一个Basic classfier，然后将其共享给following classfier，通过多层的分类器进行特征的提取，用较少的数据就可以训练好网络。而在deep的模型当中，Basic classfier是由神经网络自己学到的，然后通过更多层的网络可以使得classfier逐渐学到更加深层次的特征。这就是deep network能够work的原因。

交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本，即所谓“交叉”。　

当使用延迟着色，那么可以作用在对象上的光照，将没有数量限制。所有光照都会被逐像素的评估，这意味着所有光照都可以正确的被法向贴图影响，等等。此外，每个光照都可以有cookie 和 shadow。

卷积神经网络是一个多层的神经网络，每层由多个二维平面组成，而每个平面由多个独立神经元组成。

在深度神经网络中，超参数的调整是一项必备技能，通过观察在训练过程中的监测指标如损失loss和准确率来判断当前模型处于什么样的训练状态，及时调整超参数以更科学地训练模型能够提高资源利用率。下面将分别介绍并总结不同超参数的调整规则。

正所谓 “知己知彼，百战不殆”，想要赢一场漂亮的胜仗，一定要对自身和对手都具备非常充分地了解。以下就是所有安全专业人士都应该了解的一些基础问题。

增强世界博览会（Augmented World Expo）和消费电子展（Consumer Electronics Show），都展示了大量AR行业的最新进展。本文据此预测9个增强现实未来发展趋势，这些趋势将在未来几年塑造增强现实的未来，并将激发AR从业者们进行创新。

Android开发者选项，看起来很简单的事情，其实很多同学对它了解得不够，Google用心良苦得为我们设计了这么多小开关都是有它的作用的，今天也花了点时间，过了一遍全部的30多个开关，从中整理出15个对日常Android开发比较有帮助的选项。