NNLM是从语言模型出发(即计算概率角度)，构建神经网络针对目标函数对模型进行最优化，训练的起点是使用神经网络去搭建语言模型实现词的预测任务，并且在优化过程后模型的副产品就是词向量。

在学习渲染的旅途中，你可能会时不时遇到模型边缘有锯齿的情况。这些锯齿边缘(Jagged Edges)的产生和光栅器将顶点数据转化为片段的方式有关。

在经典的机器学习领域，特征工程始终占据着核心位置，特征工程的质量高低往往直接决定了机器学习效果的成败。本文概述我们在加密恶意流量检测实践中的特征工程方法流程并分析最终使用的流量特征集合。

在本篇我们会讨论HMM模型最后一个问题的求解，即即给定模型和观测序列，求给定观测序列条件下，最可能出现的对应的隐藏状态序列。在阅读本篇前，建议先阅读这个系列的第一篇以熟悉HMM模型。

Vulkan 1.1.116 已经发布，更新如下：说明 Flink：vkCmdBeginQuery 与 index=0 的 Flink : vkCmdBeginQueryIndexEXT 相同，而该 Flink : vkCmdEndQuery 与 index=0 的 Flink : vkCmdEndQueryIndexEXT 相同......

使用像Arnold这样的渲染器时，有必要对光线跟踪渲染背后的核心原理有一个基本的了解。生成逼真的虚拟场景图像需要模拟从光源到相机的场景中光的传播。为了确定每个图像像素的颜色，Arnold从场景几何图形，着色器，灯光等中收集信息，并跟踪许多随机光传输路径，这些路径将通过像素看到的对象连接到光源 - 这个过程称为'采样'。所得图像的质量很大程度上取决于为每个像素生成的路径或样本的数量。

7月20日，2019 第四届“N+”5G与XR技术创新国际峰会在南京举行。本次峰会邀请了全球XR产业的企业领袖和技术专家，共同探讨XR技术的发展新航向，包括如何构建产业技术新标准，建立产业链新形态，打造5G与XR融合发展产品新集群。Imagination高级总监时昕先生代表公司出席了本次大会，并作为主持人兼嘉宾参与了大会的巅峰对话环节。

本文档向开发人员提供了PowerVR的概述，包括PowerVR图形硬件体系结构的历史和详细信息。PowerVR架构经过优化，可以在提高处理吞吐量的同时最小化内存带宽使用和降低功耗。

渲染简单的理解可能可以是这样：就是将三维物体或三维场景的描述转化为一幅二维图像，生成的二维图像能很好的反应三维物体或三维场景。而所谓GPU的渲染管线，听起来好像很高深的样子，其实我们可以把它理解为一个流程，就是我们告诉GPU一堆数据，最后得出来一副二维图像，而这些数据就包括了”视点、三维物体、光源、照明模型、纹理”等元素。

网络故障处理概述：网络故障排错综述：了解网络故障的一般分类，理解网络故障排错步骤；常用诊断工具：ping命令、tracert命令、display命令、debugging命令、reset命令等；故障排除的重演方法：分层故障排除方法、分块故障排除方法、分段故障排除方法、替换排除方法；了解网络故障对维护人员的要求，网络排错资源获取的途径。

细节层次（Level of Detail,LOD）的基本思想是当物体对渲染出图像贡献越少，使用越简单的形式来表达该物体。这是一个已经在各种游戏中广泛使用的基本优化技术。

你是否想过，Unity可以遵循准确的帧率，甚至遵循外部时钟源即Genlock同步锁相呢？本文将介绍Unity如何在本地维持帧率，以及如何添加用户代码来严格控制该过程。该功能在类似于严格同步Unity和其它设备的播音室等环境中非常重要。

由于动态规划法需要在每一次回溯更新某一个状态的价值时，回溯到该状态的所有可能的后续状态。导致对于复杂问题计算量很大。同时很多时候，我们连环境的状态转化模型P都无法知道，这时动态规划法根本没法使用。这时候我们如何求解强化学习问题呢？本文要讨论的蒙特卡罗(Monte-Calo, MC)就是一种可行的方法。

说到物联网，有些人会觉得跟我们的现实生活相提甚远或是无关紧要，然而在如今的科技化信息化高度发展的社会当中，我们的衣食住行都离不开物联网的存在。

目前看来，自动驾驶过程中令人担忧的一点是，驾驶员可能因此会变成“局外人”，比如测试中系统并未要求其主动监控车辆的驾驶情况、做决策或提供实际的驾驶操作。这就降低了驾驶过程中对环境要素及道路事件的感知与了解，也降低了驾驶人员对未来的交通情况所做出的必要预判，即所谓的“情境感知”。

生成对抗网络（GAN，Generative Adversatial Networks）是一种深度学习模型，近年来无监督学习上最具前景的方法之一。 模型主要通用框架有（至少）两个模块：生成模型和判别模型的互相博弈学习产生的相当好的输出。 原始GAN理论中，并不要求G和D都是神经网络，但使用中一般均使用深度神经网络作为G和D。

索引图像在目前看来，需要应用的场合比真彩图像少的多，但是，在某些特殊的领域（比如游戏）和应用（比如屏幕传输）索引图像依旧发挥这重要的作用。本文将简单的描述下索引图像的有关事啊。

智慧城市通过从各种传感器收集信息以更加有效地管理城市资产和资源，从而将自己定位为解决城市困境的手段。

裁剪（Culling）的字面意思是“从大量事物中进行删除”。在计算机图形学中，相对应的就是裁剪技术所要做的工作——“从大量游戏事物中进行删除”。所谓的“大量事物”就是需要绘制的整个场景，删除的是对最终图像没有贡献的场景部分，然后将剩余场景发送到渲染管线。

机器学习即 ML，是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。