胶囊网络（CapsNets）是一个热门的新型神经网络体系结构，可能对深度学习，特别是计算机视觉，有深远的影响。等等，已经不是有很多计算机视觉问题被解决了吗？我们不是所有人都能看到卷积神经网络（CNNs）在各种计算机视觉任务（例如分类，定位，物体检测，语义分割或实例分割）中达到超人类水平的神话般的例子吗？

网络就是一台台硬件设备，还有上面飞奔的数据，这切片到底是咋回事？这就引出了下面这一连串的问号：为什么5G需要网络切片？网络切片，到底切的是什么？怎么实现网络切片？5G网络切片会带来哪些商业模式的更新？

大数据对数字技术产生了积极和消极两方面的影响。一方面，大数据技术使企业更容易为客户服务。另一方面，大数据已经产生了许多需要注意的安全风险，特别是利用Hadoop技术的企业。

5G是下一代移动互联网，它意味着很快的速度，当5G技术足够成熟时，它将取代4G。5G有很多优点，它比4G更快、覆盖更广泛的区域、连接将更加稳定、设备与其连接的网络之间的响应时间将减少。这种先进的连接将对技术及其使用方式产生重大影响。从我们与智能手机或家用设备的互动方式，到为整个行业提供动力，例如自动驾驶汽车，智能城市和永远在线的医疗保健等等。

机器学习模型被互联网行业广泛应用，如排序、推荐、反作弊、定位等。一般做机器学习应用的时候大部分时间是花费在特征处理上，其中很关键的一步就是对特征数据进行归一化，为什么要归一化呢？很多同学并未搞清楚，维基百科给出的解释：① 归一化后加快了梯度下降求最优解的速度；② 归一化有可能提高精度。本文将简单扩展解释下这两点。

说真的，Unity3D入门容易，真的要精通，那是相当难的。但是，一旦你学会了各种基本概念和用法，那你就真的到了一个最高境界，其他的编程技术都是小儿科了。

计算机视觉（Computer vision）是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图像处理，用计算机处理成更适合人眼观察或进行仪器检测的图像。

5G网络技术主要分为三类：核心网、回传和前传网络、无线接入网。

深度学习的实质，是通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据，来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的准确性。因此，“深度模型”是手段，“特征学习”是目的。