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上一篇：<a href="http://imgtec.eetrend.com/blog/2019/100043918.html">延迟渲染(Deferred Rendering)的前生今世（一）</a>

物联网仍然是一个不断发展的技术产业，在过去的3年里，Gartner和Business Insider等市场调查机构的增长和融资预期经常被准确预测或超过。就像对以前即将到来的其他技术革命一样，人们也毫不例外地对物联网技术进行了大肆宣传和炒作，然后随之而来的是与物联网相关的各种斗争和挑战。

深度学习有很多的参数需要优化，调整训练数据或是问题的抽象定义方法可能会带来巨大的效果改善，甚至是显著的改善。

本文主要说说Unity是如何管理的，基于何种方式，基于这种管理方式，又该如何规划资源管理，以及构建bundle，是后面需要详细讨论的。

卷积和反卷积在CNN中经常被用到，想要彻底搞懂并不是那么容易。本文主要分三个部分来讲解卷积和反卷积，分别包括概念、工作过程、代码示例，其中代码实践部分主结合TensorFlow框架来进行实践。给大家介绍一个卷积过程的可视化工具，这个项目是github上面的一个开源项目。

在计算机图形学中，延迟渲染( Deferred Rendering) ，即延迟着色（Deferred Shading），是将着色计算延迟到深度测试之后进行处理的一种渲染方法。延迟着色技术的最大的优势就是将光源的数目和场景中物体的数目在复杂度层面上完全分开，能够在渲染拥有成百上千光源的场景的同时依然保持很高的帧率，给我们渲染拥有大量光源的场景提供了很多可能性。

视图变换：将相机移动到准备拍摄的位置，将它对准某个方向。 模型变换：将准备拍摄的对象移动到场景中的指定位置。光源保持静止：在使用完视图和模型变换之前设置光源的位置，init()后面，display()之前。光源出现在视图变换之前，后面进行的变换与光源没有关系，相对于视点固定。

由于RNN也有梯度消失的问题，因此很难处理长序列的数据，大牛们对RNN做了改进，得到了RNN的特例LSTM（Long Short-Term Memory），它可以避免常规RNN的梯度消失，因此在工业界得到了广泛的应用。

数据标准化处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要对数据进行归一化处理，解决数据指标之间的可比性问题。

常用的插值方法：最邻近元法，这是最简单的一种插值方法，不需要计算，在待求象素的四邻象素中，将距离待求象素最近的邻象素灰度赋给待求象素。最邻近元法计算量较小，但可能会造成插值生成的图像灰度上的不连续，在灰度变化的地方可能出现明显的锯齿状。

本文介绍Opengl ES的几个基本东西，为后面的学习有个整体的概念，而且只做最简单的概念介绍，不会长篇大论（对于初学者会搞得晕头转向），大家也不必要去追根究底，只要记住有这么个东西就行，通过后面的学习，然后再回过头来看，一定会有顿悟的感觉。

“2019中国人工智能峰会”将于2019年6月28日上午09:00，在南京国际博览会议中心一楼中华厅盛大开幕。CAIS 2019 以“智能＋，拥抱未来”为主题，汇聚人工智能领域国际学术界、产业界著名领袖以及相关代表参会，共同探讨中国人工智能的当下与未来。Imagination副总裁及中国区总经理刘国军应邀将在此次峰会中做主题演讲，欢迎您前来聆听！

3D图形的目标是用二维的图象来代表三维的场景。之所以图象是二维的因为观察场景的介质－－平坦的计算机显示屏是二维的。所以，3D图形意味着同一场景的两种表现－－一个是看不见的三维的表现，另一个是在屏幕上显示的二维表现。我们先来讨论看不见的、三维的表现。

前向动力学是通过父关节点的移动来计算子关节点的位置，这样一步步确定骨骼链上所有关节的位置。而逆向动力学（Inverse Kinematics，后文简称IK）：通过子关节的位置，反求推导出所在骨骼链上n级父关节点的位置。

虚拟现实技术是一种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统它利用计算机生成一种模拟环境是一种多源信息融合的交互式的三维动态视景和实体行 为的系统仿真使用户沉浸到该环境中。

图像拼接(Image Stitching)是一种利用实景图像组成全景空间的技术，它将多幅图像拼接成一幅大尺度图像或360度全景图，图像拼接技术涉及到计算机视觉、计算机图形学、数字图像处理以及一些数学工具等技术。图像拼接其基本步骤主要包括以下几个方面：摄相机的标定、传感器图像畸变校正、图像的投影变换、匹配点选取、全景图像拼接（融合），以及亮度与颜色的均衡处理等。

应用数据科学研究者William Koehrsen发布一篇关于“过度拟合和拟合不足”的博文，作者解释了在模型训练中过拟合与欠拟合的概念与原因，并解释了方差与偏差的概念，并介绍了克服模型过拟合与欠拟合的方法——验证集。也许你曾看过关于“过拟合与欠拟合”的博文，但是本文绝对也值得一看，因为作者使用现实生活中的例子进行概念讲解，把概念的理解变成一个有趣的过程，相信会令您耳目一新！

常用的图像形态学操作包括膨胀、腐蚀、闭运算、开运算。膨胀操作会扩大（粗化）图像中物体的轮廓，可以用来弥补（填充）物体间的孔洞，强化离散点，代价是导致物体的面积比原来的面积要大。腐蚀操作会收缩（细化）图像中物体的轮廓，可以用来断开（分离）物体间的连接，消除离散点，代价是导致物体的面积比原来的面积要小。

这篇文章主要介绍了机器学习中最先进的算法之一——神经网络的八种不同架构，并从原理和适用范围进行了解读。机器学习和神经网络如此优秀，我们先来探讨两个问题——为什么需要机器学习？为何要使用神经网络？之后在来详细了解八种不同的网络架构。

胶囊网络（CapsNets）是一个热门的新型神经网络体系结构，可能对深度学习，特别是计算机视觉，有深远的影响。等等，已经不是有很多计算机视觉问题被解决了吗？我们不是所有人都能看到卷积神经网络（CNNs）在各种计算机视觉任务（例如分类，定位，物体检测，语义分割或实例分割）中达到超人类水平的神话般的例子吗？