人工智能（AI）和机器学习（ML）是目前最热门的话题。

术语“AI”每天无处不在。经常听到有抱负的开发者说他们想要学习人工智能。还听到高管们说他们希望在他们的服务中实施AI。但很多时候，很多人都不明白AI是什么。

阅读完本文后，您将了解AI和ML的基础知识。更重要的是，您将了解最受欢迎的ML类型深度学习是如何工作的。

<font size="3"><strong>背景</strong></font>

了解深度学习如何运作的第一步是掌握重要术语之间的差异。

<font size="3"><strong>人工智能与机器学习</strong></font>

俗话说得好，人往高处走。

在当前人工智能火得一塌糊涂的时候，很多程序员的心思也开始活络起来了。

“要不要转行做人工智能？”

想必是很多程序员心中都有过的念头。

到底该怎么转呢？很多人查了资料之后，一脸懵逼：一边要熟练掌握线性代数、矩阵计算，一边要搞概率论，还要去研究各种库与框架等等。

实在是不知道该从何开始，就拖延了下去，然后很是焦虑。

现在，你不用焦虑了。

国外一个开发者分享了自己的学习过程，并结合自己的经历，给出了9个建议。

这名开发者名叫Alexey Gaziev，是一家社交媒体管理创业公司的CTO，原来是一名Ruby开发者，后来自己学习深度学习。

近些年来，随着大数据、云计算、移动互联网、人工智能技术的兴起，“机器学习”成为了行业内炙手可热的一个名词。从通信互联网领域的专家，到各式各样的企业，甚至到普通的老百姓，都对“机器学习”技术略知一二。那么，机器学习到底是什么，它与我们常见的“人工智能”、“神经网络”、“数据挖掘“等相似概念都有什么关系？机器学习有那些基本分支、基本方法？在本文中，我们将用最简单易懂的语言解释这些问题。

<strong>问题一：“机器学习”和“人工智能”的关系是什么？</strong>

随着“机器学习”火起来的还有一个词语，即“人工智能”。每个人都肯定还记得不久以前的AlaphGo，随着机器打败围棋顶级高手李世石，人们也不得不感叹：“人工智能”时代真正到来了。

图像处理(imageProcessing)利用计算机对图像进行分析，以达到所需的结果。图像处理可分为模拟图像处理和数字图像处理,而图像处理一般指数字图像处理。这种处理大多数是依赖于软件实现的。其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式，主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。

<font color="blue"><strong>（1）图像采样</strong></font>

到2020年，物联网（IoT）预计将产生3440亿美元的额外收入，同时还会降低1770亿美元的经营成本。物联网和智能设备已经在提高全球主要工厂的性能指标，并将生产率水平提高40-60％。

以下预测探讨了2019年物联网的发展状况，内容涵盖物联网对业务和技术等方面的影响，包括数字化转型、区块链、人工智能（AI）和5G。

<font size="3"><strong>物联网预测一、数据和设备的增长</strong></font>

在2019年，将有大约36亿台设备主动连接到互联网，用于日常任务。随着5G的推出，将为更多设备和数据流量打开大门。您可以通过增加边缘计算的使用来应对这种趋势，这将使企业更容易、更快地在接近操作点处理数据。

一个半月的时间实现了一个软件光栅器，这个是导入茶壶obj文件后的效果，主要难点在于：

1、Cohen-SutherLand CVV裁剪（两周工作量）
2、法线贴图（一周）
3、OBJ，MTL文件解析和加载（三天）

本文翻译自李航老师发表在 National Science Review 上关于自然语言处理中的深度学习文章，该文讨论了目前存在的优势与挑战。

<center><img width="600" src="http://imgtec.eetrend.com/sites/imgtec.eetrend.com/files/201812/blog/19…; alt="自然语言处理中的深度学习：优势与挑战"></center>

<font size="3"><strong>引言</strong></font>

<font color="#FD8900">Imagination推出全新PowerVR 第九代（Series9）图形处理器，为性能、功耗和面积设立了新的标杆</font>

Imagination Technologies宣布推出其第九代（Series9）图形处理器（GPU）系列新品PowerVR 9XEP、 9XMP和9XTP。这三款全新的Series9 GPU代表了PowerVR有史以来最佳的GPU产品组合，它们覆盖了从入门级到高端市场，并结合了效率的改进和新功能，从而提供了卓越的性能。

<font color="#FD8900">PowerVR Series3NX提供0.6至10 TOPS的单核性能及超过160 TOPS的多核可扩展性，以实现前所未有的计算性能和可扩展性等级</font>