超高速“第五代5G”移动互联网最快将于明年在一些国家推出，届时我们的下载速度将比现在提升10-20倍。但它对我们的生活会有什么影响？我们需要换手机吗？5G会解决遥远地区居民的“无信号”问题吗？

<strong>一、5G到底是什么？</strong>

它是下一代（第五代）移动通信，可以提供更快的上传和下载速度，覆盖更广，连接也更稳定。

这一切都是为了更好利用无线电频谱，使更多设备可以同时访问移动互联网。

<strong>二、5G可以让我们做什么？</strong>

“无论我们用智能手机做什么，我们都能做得更快更好，”移动数据分析公司OpenSignal的福格（Ian Fogg）表示。

<font size="3"><strong>1、从现实到增强现实</strong></font>

增强现实（Augmented Reality，简称AR）和虚拟现实（Virtual Reality，简称VR）概念的出现已经有几十年的历史了，然而VR/AR大量出现在科技媒体上吸引各方眼球也就是最近的事情。在本节中我们简单介绍一下这两个概念以及它们的历史，同时澄清一下它们的区别。

首先，让我们来想一想：什么是现实？很哲学很深邃的问题，古希腊思想家柏拉图说过，哦，扯远了，回到大家赖以养家糊口的计算机世界，沿用俗语我们定义现实为：“眼见为实”。再具体地说，我们关心的现实就是以影像的方式呈现给人类视觉系统的对于真实世界的感知信息。简单的说，就是真实世界的影像。

<strong>1、郭盛华</strong>
<center><img width="600" src="http://imgtec.eetrend.com/sites/imgtec.eetrend.com/files/201807/blog/16…; alt="全球最厉害的7大黑客人物！"></center>

<font size="3"><strong>（一）自动驾驶技术分级</strong></font>

自动驾驶技术分为多个等级，目前国内外产业界采用较多的为美国汽车工程师协会（SAE）和美国高速公路安全管理局（NHTSA）推出的分类标准。按照SAE的标准，自动驾驶汽车视智能化、自动化程度水平分为6个等级：无自动化（L0）、驾驶支援（L1）、部分自动化（L2）、有条件自动化(L3)、高度自动化(L4)和完全自动化（L5）。两种不同分类标准的主要区别在于完全自动驾驶场景下，SAE更加细分了自动驾驶系统作用范围。

今天凌晨，谷歌正式推出了Android P的第五个开发者预览版（DP5），这标志着Android P终于准备好在2018年第三季度来面对广大的Android用户了。

具体来说，按照Android P版本路线图来看，DP5是Android P正式版前最后一个测试版本，相对于前几个改动比较大的DP版本而言，DP5的新内容较少，改动主要集中在系统稳定性上。

目前谷歌已经释出了Pixel系列机型的刷机包，OTA更新尚未到来，不过按照惯例，OTA更新时间也不会相差太远。

如果读者们手持Pixel想尝试一下，推荐双清后刷入，因为之前DP1刷DP2出现过一些问题，不过总的来说，因为DP5是目前最稳定的测试版本，所以应该没什么问题。

目前尚未发现DP5中是否有新功能的加入，我们会密切关注，带来Android P DP5的最新消息。

我们生活中已经离不开通信的需求，而物联网的运行同样需要使用通信技术，目前， 中国采用较多的物联网通信标准则是NB-IoT。

<strong>从虚拟到现实</strong>

想要说明NB-IoT，先来了解一下物联网。在过去，我们在经历了宽带的飞速发展，如当初的1兆宽带，到如今的百兆甚至千兆的网速，而移动网络从2G、3G、4G一路走来，即将迎来5G的时代。网络已经相比之前翻了不知多少倍，今后也将出现更快的网络供我们使用。

那么除了网速快之外，还有没有其他的发展方向，答案当然是有的。我们的互联网为我们连接上了全球的虚拟网络，而当这些网络从虚拟世界中扩散至现实世界时，物联网便诞生了，它从虚拟影响到了现实。

<strong>Action示例：</strong>

<strong>1、移动动作</strong>

cc.MoveBy:create(time, posX, posY) 在time时间内，相对当前位置基础上移动x，y个单位。

cc.MoveTo:create(time, posX, posY) 在time时间内，移动到cc.p(posX, posY)位置。

<strong>2、缩放动作</strong>

cc.ScaleBy:create(time, scaleX, scaleY) 在time时间内，相对当前大小缩放scale(scaleX, scaleY)个单位

卷积网络在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间的精确的数学表达式，只要用已知的模式对卷积网络加以训练，网络就具有输入输出对之间的映射能力。

谷歌在本周的Cloud Next大会上宣布了一系列与人工智能相关的功能和服务，包括各类机器学习工具、客服工具，还有生产力工具G Suite功能升级。这些功能很多都是为了更好地推广人工智能工具。

<strong>机器学习开发工具AutoML Vision</strong>

从今天开始，机器学习开发工具AutoML Vision将推出Beta公测版，面向所有组织、企业和研究人员开放。AutoML Vision是Cloud AutoML机器学习系统的工具，允许用户针对图像和物体识别开发机器学习模型。非专业用户只需要借助图形界面和易于理解的触摸方式（例如拖拽）即可使用这些工具。

开门见山：我对进程、线程、事务的理解是，它们都是一个执行者。虽然在java的api里面定义了Executor类，不过我们现在谈论的执行者的概念与java语言没有关系，注意区分不要混淆。

在现代操作系统中，进程的概念特别重要，各种操作系统教材都会花不少笔墨来讲解这个概念，然而书中的定义往往很不直观甚至冗长，它们时常给出这样的描述，“操作系统资源调度的基本单位”，我不是说这样的描述有错，而是说这样的描述不直观，如果我们这样来描述：“进程是一个执行者，它负责执行被代码定义了的过程”，或者更简洁的表述为：“进程是负责执行代码的执行者”。是不是就更容易理解了呢？

本文从宏观上介绍IoT的通信架构，让大家都日渐频繁的物联网设备工作原理有一个初步的理解，主要分为了直连、网关、云三种模式。

<font size="3"><strong> 1. 直连模式（direct integration pattern）</strong></font>

如果我们看一张完美平坦，闪亮的桌子，我们会看到桌面上的其他物体的反射。我们会看到这些反射，那是因为光线从其他物体到达桌面，从桌面反射回来，然后到达我们的眼睛 。对于一个固定的眼点，桌子上的每个位置都有一个方向，光线可以从这个方向返回到我们的眼睛。

回顾智能家居的发展历程，入口一直是争夺的焦点，似乎抢到了智能家居的入口就抢到了通往下一个时代的船票。从最早的智能网关，到带显示屏的智能家庭控制中枢、智能电视，到后来的“集大成者”智能手机，再到现在风头正劲的智能音箱，智能家居的入口一直风水轮流转，谁也没能真正把它牢牢抓住。

然而，智能家居的入口之争其实是个伪命题，场景不同需求也不一样，看似智能的音箱在卧室场景中就不那么适用，智能家居的未来其实是去中心化。

去中心化，意味着每一件智能家居单品都可能充当智能家居的入口。厨房场景中，入口可能是厨灶；客厅场景中，入口可能是电视；卧室场景中，入口可能是小夜灯。每一件智能单品之间互联互通，同时也能单独工作，去中心化的分布式控制给用户带来的是智能家居的下一个关键词：全屋智能。

<font size="3"><strong>人脸识别关键问题研究</strong></font>

<font color="#33b1c8"><strong>a) 人脸识别中的光照问题</strong></font>

前面的文章主要是整理的Android 官方文档对OpenGL ES支持的介绍。通过之前的文章，我们基本上可以完成的基本的形状的绘制。

这是本人做的整理笔记： https://github.com/renhui/OpenGLES20Study

目前到这里第一阶段的学习，也就是基本的图形绘制，基本的交互的实现。

&nbsp; • &nbsp;平面绘制：三角形、正方形、在相机视角下的三角形、彩色三角形
&nbsp; • &nbsp;立体绘制：正方体、圆柱体、圆锥体、球体
&nbsp; • &nbsp;基本交互：手绘点、旋转三角形

架构师是一个既需要掌控整体又需要洞悉局部瓶颈并依据具体的业务场景给出解决方案的团队领导型人物。一个架构师得需要足够的想像力，能把各种目标需求进行不同维度的扩展，为目标客户提供更为全面的需求清单。

作为一个游戏的设计者开发者，你必须要时刻保持清醒的头脑，能够从宏观上把握整个游戏，知道游戏到底应该是什么样子。这是2010年做的一张图；这种图也是当时基于自己对客户端游戏的一些理解而画的；其主要说明游戏开发的主要框架。我将游戏开发划分成多个模块，这些模块一起构成了游戏的主框架：

存储通过SAS、iSCSI或FC等接口与服务器直接连接，中间没有任何转换交换设备，作为服务器内置硬盘容量的扩充，具有一定的灵活性和限制性。RAID通常在服务器端进行设置，现在通常单一存储与服务器直连也称为DAS。

相信大家对存储架构并不陌生，目前三种常见的存储架构：DAS、NAS和SAN被广泛应用于企业存储设备中。它们分别有什么特点？又有何区别呢？如何直白理解DAS、SAN和NAS？

<strong>1. 什么是DAS、SAN、NAS?</strong>

对于任何参考系，一个刚体的取向，是依照顺序，从这参考系，做三个欧拉角的旋转而设定的。所以，刚体的取向可以用三个基本旋转矩阵来决定。换句话说，任何关于刚体旋转的旋转矩阵是由三个基本旋转矩阵复合而成的。

2018年人工智能技术已在多方面实现突破性进展，国内外的科技公司都在不断尝试将人工智能应用于更多领域，不论科技巨头还是初创企业，都在致力于不断创新，推动技术进步，接下来我们就来看看十项中外人工智能领域富有突破性的技术。