对于很多算法工程师来说，超参数调优是件非常头疼的事，这项工作比较玄学。除了根据经验设定所谓的“合理值”之外，一般很难找到合理的方法去寻找超参数的最优值。而与此同时，超参数对于模型效果的影响又至关重要。那么有没有一些可行的办法进行超参数调优呢？

之前在AR/VR 显示技术原理-上篇翻译过关于人类视觉基本原理和对于空间的理解，这一部分主要翻译现有显示技术的硬件和底层材料使用。图像显示技术在过去一些年发展的极为迅速。高端的 CRT 已经被四种主要的技术所取代......

2020年，利用连接传感器的物联网智能建筑解决方案将影响智能建筑供应商如何重新思考其业务模式，以充分利用这项技术。

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。

CNN主要实现的就是特征提取，最经典的应用就是从多个图片中提取出有用的信息。这个过程对于人来说是个黑盒的过程，人们并不能很确切的知道里面发生了什么。结果也是非常抽象的，但是却能学习到很好的效果。

一个参数机器学习算法是什么，与非参的机器学习算法又有什么不同呢？在这篇文章中，你会发现参数和非参数机器学习算法之间的区别。

5G技术将使得任何连接的用电设备都能感知并智能地响应需求或其他变化，这对能源使用具有深远的影响。

随着 Google Glass 和 HTC Vive 给大家带来了对于增强现实和虚拟现实的体验，头戴设备正在成为新型趋势。核心的是对于 头戴设备屏幕 (head-mounted displays，HMDs)，它包含两个基本的元素: 光学元件和 图形显示。

在本文中，我将分享有关深度学习的25个问题，希望能够帮助你为面试做好准备。

图像处理就是一个典型的门槛低、厅堂深的领域。不需要太多基础，学过线性代数，会一点编程就够了；但是那些算法却深不可测，是个消耗功夫的活儿。

可穿戴技术并非完全是新技术。最早的可穿戴技术是1286年发明的，当时眼镜首次使近视者能够清楚地看到远距离。在整个20世纪，小工具制造商都喜欢将新技术应用于头带，手表和鞋子，即使它降低了功能性。

在machine learning中，特征降维和特征选择是两个常见的概念，在应用machine learning来解决问题的论文中经常会出现。

建筑、工程和施工行业(AEC)的开发者们看过来：Unity Reflect更新啦！本次Unity Reflect的新版本更新包括：支持SketchUp和Rhino文件的插件、一款安卓查看器、Unity 2019.3的兼容、Bug修复以及其它改进。

随着物联网(IoT)的普及，越来越多无线连接设备已进入市场。尽管不再需要电源线，但在对于今天市面上大量的智能设备而言，电池的使用寿命仍然是一个极大的挑战。

看到一句话讲图像和图形的区别，认为很精准：图像是从图到数据；图形是从数据到图。图像学图是基础，图形学图是终点。图像学是为了分析图像，图形学是为了得到图像。

我们真的需要联网汽车吗？有人可能会告诉您，它们提高了安全性，确保了卓越的用户体验。但是，如果这仅仅是一个以更高价格向您出售新车的骗局呢？汽车制造商真的需要采用所有最新和最时髦的技术来赢得买家吗？

这篇文章是来自牛津大学的一个副教授写的文章，科普了下人工智能当前的发展情况，主要是5件事情，包括人工智能已经融入我们日常生活中、它们可以用于解决气候问题、人工智能的学习方式、检测deepfakes以及人工智能很难变得真正的智能，即很难成为一个真正的人类一样去学习和理解世界上的所有事情。

UGUI是unity官方开源的一套简单易用的UI框架，虽然简单易用，但如果不注意性能方面的优化，最后也可能会做出不佳的体验效果。以下几点是通过实战项目的总结得出来的优化建议，希望对使用UGUI框架的unityer有参考意义。

我们都知道，在进行数据挖掘或者机器学习模型建立的时候，因为在统计学习中，假设数据满足独立同分布，即当前已产生的数据可以对未来的数据进行推测与模拟，因此都是使用历史数据建立模型，即使用已经产生的数据去训练，然后使用该模型去拟合未来的数据。

图形（Graph）和图像（Image）都是多媒体系统中的可视元素，虽然它们很难区分，但确实不是一回事。