OpenGL缓冲区总结

几乎每个图形程序的重要目标之一都是在屏幕上绘制图形。屏幕是由一个矩形像素数组组成的,每个像素都可以在图像的某一个点上显示一个某种颜色的微小方块。在光栅化阶段(包括纹理和雾)之后,数据就不再是像素,而是片段。每个片段都具有与像素对应的坐标数据以及颜色值和深度值。

2019-2024全球车联网市场展望和预测

预计到2024年,全球车联网市场的价值将达到1300亿美元左右,在2018-2024年期间的复合年增长率将超过15%。 越来越多的电子设备在汽车上的应用,如防撞系统、信息娱乐系统、联网系统和线控驱动技术,将推动全球市场的需求。

感知机原理小结

感知机可以说是最古老的分类方法之一了,在1957年就已经提出。今天看来它的分类模型在大多数时候泛化能力不强,但是它的原理却值得好好研究。因为研究透了感知机模型,学习支持向量机的话会降低不少难度。同时如果研究透了感知机模型,再学习神经网络,深度学习,也是一个很好的起点。这里对感知机的原理做一个小结。

AI迅猛普及,如何解决算力灵活性挑战?

人工智能应用迅速普及,从小的物联网节点到大型医疗辅助分析,都有AI的身影,各种应用算力各不相同,如何应对算力灵活性挑战?在3月29日ASPENCORE举办的主题为《世界都在看中国》的2019 IC领袖峰会上,来自Imagination中国的资深市场拓展经理郑魁则分析了嵌入式智能(EI)在向边缘化,端侧渗透过程遇到的挑战及应对方案。

神经网络初始化技术

本文阐述深度学习中使用的一些初始化技术。任何甚至没有机器学习背景的人都必须知道我们需要学习权重或超参数来制作模型。这些参数控制着我们的算法在看不见的数据上的表现。要学习模型,我们需要初始化参数,应用损失函数然后对其进行优化。