面对与日增长的物联网连接设备，越来越多的人开始担心物联网的安全性。如今高速、低延迟、大容量的 5G 网络即将落地，其将和物联网擦出怎样的火花？又将如何保证物联网的安全？

麦肯锡全球研究所最近的一项研究显示，到2030年，自动化可能会导致8亿多人失业。虽然这个数字是最极端的情况，但毫无疑问，技术确实会取代人类今天所执行的许多工作职能。

基于新能源汽车厂商面临着巨大的生存压力。从行业环境来看，补贴退坡、产能过剩，以及新势力造车企业的涌入正在加剧竞争。如何应对挑战、破局而出是摆在新能源汽车企业面前的一道必解之题。

使用Imposters的一个问题是渲染的图像必须持续地面向观察者。如果远处的物体正在改变方向，则必须重新计算Imposters的朝向。而为了模拟更像他们所代表的三角形网格的远处物体，D´ecoret等人提出了公告板云（Billboard Clouds）的想法，即一个复杂的模型通常可以通过一系列的公告板集合相互交叉重叠进行表示。

图像处理中的空间域处理方法：数值运算、集合运算、逻辑运算、数学形态学操作。

在Android开发中使用Opengl ES进行图形、图像绘制，需要一系列的配置才可以进行，而且，在Opengl ES开发中，需要明白以下几点：Opengl ES绘制是居于状态的，通过EGLContext进行状态管理；Opengl ES是和当前线程相关的，一个EGLContext对象只能关联到一个线程；如果需要绘制到屏幕上，需要关联屏幕的Surface.

自上世纪80年代首次设计出现，数字式仪表盘现在又重新流行起来，这是未来发展的趋势。数字仪表盘比传统的刻度盘能够提供更精确、更丰富而且更加清晰的信息。它可以是自适应的、动态的，准确的显示驾驶员在任何时刻需要看到的信息。如果得到制造商的许可，仪表盘还可以根据驾驶员的个人喜好进行定制。它们也可以看起来非常的酷炫，这在当今时代是非常重要的。

人工智能（Artificial Intelligence）和机器学习（Machine Learning）是当下最热话题。每天“AI”这个词都在耳边横飞。胸怀抱负的开发人员声称想要研究AI；经理们说想在服务中应用AI。但是，通常这些人不知道AI是什么。

Unity中Update和Lateupdate的区别。Lateupdate和Update每一祯都被执行，但是执行顺序不一样，先执行Updatee然后执行lateUpdate。

许多开展人工智能项目的公司都具有出色的业务理念，但是当企业AI团队发现自己没有足够多的数据时，就会慢慢变得十分沮丧......不过，这个问题的解决方案还是有的。 本文将简要介绍其中一些经笔者实践证明确实有效的办法。

最基本的基于图像的渲染的图元之一便是精灵（sprite）。精灵（sprite）是在屏幕上移动的图像，例如鼠标光标。精灵不必具有矩形形状，而且一些像素可以以透明形式呈现。对于简单的精灵，屏幕上会显示一个一对一的像素映射。存储在精灵中的每个像素将被放在屏幕上的像素中。可以通过显示一系列不同的精灵来生成动画。

本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树（Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT）做一个总结。GBDT有很多简称，有GBT，GTB，GBRT，MART，其实都是指的同一种算法，本文统一简称GBDT。GBDT在BAT大厂中也有广泛的应用，假如要选择3个最重要的机器学习算法的话，个人认为GBDT应该占一席之地。

物联网就是与物相连，感知世界，面临变革时代，必须主动思索，积极行动，让你我投身于物联网革命的洪流之中吧！那么物联网的关键技术是什么呢？物联网不是对现有技术的颠覆性革命,而是通过对现有技术的综合运用,实现全新的通信模式转变,同时,通过这样的融合也必定会对现有技术提出改进和提升的要求,以及催生出一些新的技术。

5G最重要的应用是工业级和企业级应用，其重要性不亚于一次新的工业革命，任何行业都能够通过5G提升效率，一些行业得益于5G技术能够衍生出新的应用场景和商业模式，进而可能引入新的竞争者，在位者的地位将可能遭到颠覆。

利用机器学习方法来理解和利用文本，从最简单的到state-of-the-art，由浅入深，循序渐进。

目前的人工智能技术已经非常擅长识别图像中的物体，但仍然很容易犯些“低级错误”。在部分情况下，只需在人眼不可见的静态噪声中添加一些可选的笔触或图层，就可以“愚弄”AI图像识别系统，这有时甚至会造成致命的后果。

增强现实技术是在虚拟现实技术的基础上发展起来的，因此在硬件结构上同虚拟现实系统的硬件一样具有一定的继承性和一致性。增强现实系统将计算机生成的虚拟物体、文字和图形等信息重叠显示在用户所看到的真实物体上，为用户提供与现实环境有关的辅助信息，增强用户对真实环境的感受，其中关键技术涉及融合显示和跟踪注册。

这是一篇近万字的总结式文章，关于基于图像的渲染（Image-Based Rendering,简称IBR）技术的方方面面，将总结《RTR3》书中第十章提到的16种游戏开发中常用的IBR渲染技术。

集成学习按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类，第一个是个体学习器之间存在强依赖关系，另一类是个体学习器之间不存在强依赖关系。前者的代表算法就是是boosting系列算法。在boosting系列算法中， Adaboost是最著名的算法之一。Adaboost既可以用作分类，也可以用作回归。本文就对Adaboost算法做一个总结。

着色器的写法类似C语言，可以定义变量、常量以及函数，有main方法，在Opengl ES渲染过程中，会不断调用其main方法来进行计算，我们不去大篇幅讨论着色器语法、API等，会通过实际的例子让大家真正知道着色器中变量的含义、以及对变量进行定位和其赋值等。