当今最进步，最前沿，最令人兴奋的……数据科学和机器学习是当今那些非常有吸引力且热门，热门，超级热门的领域。 但是，要与这些领域的所有进步和发展保持同步，你需要付出很多努力-研究，阅读，检查所有信息，新闻，指南和其他内容。

算法公式挺费神，机器学习太伤人。任何一个刚入门机器学习的人都会被复杂的公式和晦涩难懂的术语吓到。但其实，如果有通俗易懂的图解，理解机器学习的原理就会非常容易。本文整理了一篇博客文章的内容，读者可根据这些图理解看似高深的机器学习算法。

2020年可能还不会推出全自动驾驶汽车，但会带来一系列进展和行业变革，使我们更接近无人驾驶的梦想。让我们一起来看看一些因素将如何影响未来的移动出行。

Imagination Technologies宣布，公司在成功通过HORIBA MIRA对其功能安全管理系统进行的审查之后，已获得ISO 26262流程一致性（process conformance）认证。整车厂（OEM）、一级供应商（Tier 1）和半导体供应商现在可以满怀信心地将Imagination符合ISO 26262标准的IP集成至其产品中。

TensorFlow2.x在构建模型和总体使用方面提供了很多便利。那么，在tf中有什么新功能？在本文中，我们将探索TF 2.0的10个功能，这些功能让TensorFlow的使用更加顺畅，减少了代码行并提高了效率，因为这些函数/类属于TensorFlow API。

在计算机图形学中，纹理过滤或者说纹理平滑是在纹理采样中使采样结果更加合理，以减少各种人为产生的穿帮现象的技术。纹理过滤分为放大过滤和缩小过滤两种类型。对应于这两种类型，纹理过滤可以是通过对稀疏纹理插值进行填充的重构过滤(需要放大)或者是需要的纹理尺寸低于纹理本身的尺寸时(需要缩小)的一种抗锯齿过滤。

欧盟一般数据保护条例（GDPR）和加州消费者隐私法案（CCPA）是欧美两大经济体所出台的两部具有代表意义的个人数据保护方面的法规，代表欧美监管机关对于个人数据保护两种不同的管控取向。

对当前学习任务有价值的属性称为是“相关特征”，没有价值的属性称为是“无关特征”，从给定的特征集中选择出相关特征子集的过程，就称为是“特征选择”。其中还有一种特征称为是“冗余特征”，这些特征指的是可以从其他特征中推演出来的特征。

在几乎所有现代化汽车上，数字仪表盘从某种形式上来说属于标准功能，它们第一次出现是在20世纪80年代，最近几年它们又重新流行起来，这在很大程度上要归功于现代GPU更加强大的图形功能。虽然低配的汽车可能只有里程计算的数字显示，但是高端车型则设计了完全数字化的仪表盘，包括表盘。

本文我们将探讨智能停车技术的10大好处，以及如何利用它改善零售体验、减少环境影响并创建新的商业模式。

卷积神经网络，简称CNN，常用于视觉图像分析的深度学习的人工神经网络。形象地来说，这些网络结构就是由生物的神经元抽象拟合而成的。正如，每个生物神经元可以相互通信一般，CNN根据输入产生类似的通信输出。

对于2D游戏，将Transparency Sort Mode (Edit > Project Settings > Graphics ) 设置为Custom Axis，然后设置Transparency Sort Axis，场景中的Sprite可以根据Y轴进行排序。

图像金字塔是以多个分辨率表示图像的一种有效且简单的概念，是一系列以金字塔形状排列的、分辨率逐层降低的图像集合

基本原则：

1）数据标注前的标签体系设定要合理

2）用于标注的数据集需要无偏、全面、尽可能均衡

3）标注过程要审核

集成学习（ensemble learning）是通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。在一些数据挖掘竞赛中经常需要对几个模型进行融合，这时候就可以用到集成学习算法。

在大数据时代，数据挖掘、分析，可以通过方方面面来影响我们的生活，不仅更便利，而且还直接可以提升幸福感。那么，大数据未来的发展趋势有哪些呢？

根据噪声是如何添加进信号中的可以将噪声分为加性噪声和乘性噪声。加性噪声一般指热噪声、散弹噪声等，它们与信号的关系是相加，不管有没有信号，噪声都存在；而乘性噪声一般由信道不理想引起，它们与信号的关系是相乘，信号在它在，信号不在他也就不在

边缘计算和人工智能是如何协同工作的？为什么边缘计算很适合人工智能？有哪些用例？IT主管应该知道这些内容。

R-CNN 系列算法是目标检测 two-stage 类的代表算法，本文将从 问题背景，创新点，框架模块，训练流程，检测流程五个方面比较，了解它们的的发展历程，以及发展原因。

视频监控系统的发展经历了第一代的全模拟系统，第二代的部分数字化的系统，第三代的完全数字化的系统（前端用网络摄像机）三个阶段的发展演变，现在整个行业正在酝酿一场视频监控的新革命——智能视频监控。