有时，当我们无法应对不同的设备，它们做了一些“错误的”或不是我们所期望的事情时，我们往往会责骂它们，称它们愚蠢。如果人工智能获得了对人类的无条件优势，那么这个与我们面临的各种问题有关的话题就不能不抓住每个拥有它的人的想象力。然而，今天，有一个更严重的风险问题，与我们高估所谓的智能技术的能力，有时过于信任智能技术的决策能力有关。
① 获取更多的数据。最直观有效的方法，有了足够的数据网络也不太容易过拟合。② 数据增强。复制现有数据并加随机噪声，重采样等，在图像领域我们可以进行不同角度旋转，平移变换，随机裁剪，中心裁剪，模糊等。
表面着色器实际上就是在顶点片元着色器上添加了一层抽象，顶点片元着色器是硬件能理解的渲染方式，而开发者应该使用一种更容易理解的方式。
如果你在谷歌上搜索“人工智能”这个词，然后不知怎的就打开了这篇文章，或者用优步(Uber)打车上班，那么你就利用了人工智能。人工智能是指机器通过专门设计的算法来理解、分析和学习数据，从而充当人类思维蓝图的现象。人工智能机器能够记住人类的行为模式并根据他们的喜好进行调整。在我们的讨论过程中，您将遇到与AI密切相关的主要概念是机器学习、深度学习和自然语言处理（NLP）。
简单来说，CNN的目的是以一定的模型对事物进行特征提取，而后根据特征对该事物进行分类、识别、预测或决策等。在这个过程里，最重要的步骤在于特征提取，即如何提取到能最大程度区分事物的特征。如果提取的特征无法将不同的事物进行划分，那么该特征提取步骤将毫无意义。而实现这个伟大的模型的，是对CNN进行迭代训练。
边缘计算是科技界的一个热门话题。这项快速发展的技术，让用户可以把计算和数据存储置于更靠近被使用的地方，越近就越节省带宽，享受越来越快的响应速度。有些企业已经看到了这些好处所带来的价值，但仍然有很多企业尚未意识到边缘计算的全部潜力，不了解边缘计算能在多大程度上变革业务和变革行业。
物联网的广泛应用，在给社会生产生活带来便利和价值提升的同时，也让我们面临着巨大的安全挑战。总之，物联网的进步和整合的创新为黑客和恶意软件等潜在的安全隐患留下了空间。无论你如何使用物联网开发工具，都可以通过以下十个基本安全技巧来提升物联网的健康。
IoE与IoT：有什么区别？除非您是专家，否则物联网(IoT)和万物互联(IoE)之间几乎没有什么区别。但是，后一个术语在语义上更广泛。在本文中，我们将详细介绍为什么物联网软件开发公司相对很少使用术语IoE。
作为一种新兴技术，人工智能将面对并将继续面临其公平的挑战。一方面，消费者仍对采用新技术保持警惕。设想一下未来的世界，人们会因AI驱动的机器而流离失所，或许这真是令人头疼。
machine learning : 机器学习；
deep learning : 深度学习；
image processing : 图像处理；
natural language processing : 自然语言处理
机器学习可以让我们解决一些人为设计和实现固定程序很难解决的问题。从科学和哲学的角度来看，机器学习受到关注是因为发展我们对机器学习的认识需要发展我们对智能背后原理的理解。
视景仿真过程基本分为两个阶段：一是建模，二是渲染。所谓建模，是指用点、线、面、贴图、材质等元素构建逼真的物体和场景，建模是视景仿真的基础。所谓渲染，是指把模型在视点、光线、运动轨迹等因素作用下的视觉画面计算出来的过程。
学习OpenGL首先，先要弄明白的三个名词就是VAO，VBO和IBO。我们学习一个东西的时候，往往被过多，过详细的数据，淹没真正核心的那几句话，这可能也是不同人学习能力不一样的原因把，我应该属于学习能力比较弱的那种，总是要一边叮嘱自己，关键那几句话在哪？一边看东西，才能勉强找到关键那几句话。
一项最新研究表明，尽管自动驾驶汽车技术很有希望减少撞车事故，但它可能无法防止所有由人为失误造成的事故。汽车安全专家指出，在美国，94%的车祸都是由人为原因引起的，但是美国公路安全保险协会的研究发现，由电脑控制的自动驾驶汽车，只能阻止这其中三分之一的事故发生......
物联网或IOT的概念是基于一个产品与另一个产品的互连，即通过互联网连接任何对象和元素。物联网的基本工作前提是允许我们家中的物体和设备相互通信，并为我们提供有关其运行的数据和详细信息。
人工智能在过去的几年中取得了长足的进步。用人工智能技术创建的解决方案是无法想象的。但是，人工智能系统有可能发展到可以完全自主地在几秒钟内做出复杂决策的地步。这种进步的阴暗面是，AI技术将获得完全的自主权，超越人类的决定，并可能对人类造成伤害。
特征提取和特征选择是DimensionalityReduction（降维）的两种方法，针对于the curse of dimensionality(维灾难)，都可以达到降维的目的。但是这两个有所不同。
着色器编译是一个较为冗长的过程，需要分多步完成。其中，对着色器源数据的预处理是最初几个步骤之一。Unity 2020.1 beta推出了一个全新的编译方案，缓存着色预处理器。与平台自带的编译预处理器相比，新的方案速度要快25%，代码严格遵循C语言规范，且带有许多新功能。
