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阴影技术中最简单的一种（其他的可以算作他的变种）是所谓的shadow mapping（适用于平行光）。它需要事先为场景中的物体，在以光源为视角的视口内，渲染一张深度图。在那个视口里，只有最靠近光源的片元才能将自己的深度写入这张深度图。

机器学习的核心在于使用学习算法建立模型，对已建立模型的质量的评价方法和指标不少，本文以准确率(也称为精度)或判定系数(Coefficient of Determination)作为性能指标对模型的偏差与方差、欠拟合与过拟合概念进行探讨。

物联网(IoT)正处于炒作期，似乎每个参与者都在忙于规划IoT未来的发展愿景。当然，他们口中谈论最多的话题，从大规模增长到安全漏洞，再到技能短缺。

机器学习只能记住训练数据中存在的模式。你只能认识你已经看到过的东西。利用机器学习对过去的数据进行训练，用于预测未来，这样的做法假设未来的行为将于过去类似。但是，通常并非如此。

在麻省理工学院第五届企业论坛“万物互联”的会议活动中，关于物联网发展现状的调查报告似乎带来了喜忧参半的结果。自该活动启动以来的五年中，物联网和边缘计算领域已经在某些方面得到长足的发展，而在其他领域并没有发生真正重大的变化。

在特征工程之特征选择中，我们讲到了特征选择的一些要点。本篇我们继续讨论特征工程，不过会重点关注于特征表达部分，即如果对某一个特征的具体表现形式做处理。主要包括缺失值处理，特殊的特征处理比如时间和地理位置处理，离散特征的连续化和离散化处理，连续特征的离散化处理几个方面。

OpenGL是一份API规范，并不是一个库。记住这点非常重要！它意味着每一个API背后的具体实现都依赖于你的GPU硬件、操作系统以及显卡驱动。

在Unity3D中，有多种方式可以改变物体的坐标，实现移动的目的，其本质是每帧修改物体的position。

数字信号处理的每个过程差不多都会有噪声出现，而最终得到的图像是噪声与信号的各种作用以后末级产生，噪声处理可以是最后统一处理也可是各个过程的分批处理，所以对噪声的产生以及分类的了解是很有必要的。

在这篇文章中，我将会介绍一些我们在 Cardiogram 中调试 DeepHeart 时用到的技术，DeepHeart 是使用来自 Apple Watch、 Garmin、和 WearOS 的数据预测疾病的深度神经网络。在 Cardiogram 中，我们认为构建 DNN 并不是炼金术，而是工程学。

大环境表明，智能语音技术最广泛的应用还是智能单品（智能音箱、机器人）以及智能家居等领域，且语音识别技术是智能语音技术最为核心的落地技术。但需要提及的是，进入智能语音技术的发展高潮期，智能语音技术是时候该有一些比较新颖的落地场景出现了。

边缘计算指的是接近于事物、数据和行动源头处的计算。进行边缘计算的载体，可以是具有专项处理能力的物联网终端，具有一定运算能力的网关或路由器，或者是具有较强运算能力的部署于场景一侧的服务器。

“一图胜千言”，10张有用的幻灯片和简短解释，带你了解AI。

1956年的达特茅斯会议首次提出人工智能的定义：使一部机器的反应方式像一个人在行动时所依据的智能。经过超过半个世纪的发展，人工智能已经渡过了简单地模拟人类智能的阶段，发展为研究人类智能活动的规律，构建具有一定智能的人工系统或硬件，以使其能够进行需要人的智力才能进行的工作，并对人类智能进行拓展的边缘学科。虽说人工智能是一门边缘学科，属于自然科学和社会科学的交叉，不过其涉及哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论等，也是非常高深的一门学问。人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。

<font size="4" style="line-height: 50px;"><strong>人工智能的发展历程</strong></font>

首先我假设大家是个完全没有任何基础的新人，但要会打字的哦，并且要有强烈的技术求知欲，和大把大把的时间。 外挂技术所涉及的很多很多。并且入门是比较难的，不过大家不要怕，入门了后，一切都会变得简单有趣。

<font style="line-height: 40px;" color="#aa8812"><strong>第一要求 学会编程</strong></font>

很多人认为，编程是高深的技术，就这个得学好几年了。并且还要懂英文。其实呢，这里我推介 全中文可视化的编程工具 易语言 不会编程的人也能快速的学会，只要你花个半个月的时间就够了。幸好编写外挂来说，并不需要多么精通编程语言。一般能拿得上手，学会易语言的语法规则与条件流程语句就能开始搞了。

中国联通的NB-IoT部署在900MHz、1800MHz频段，目前只有900MHz 可以试验。中国移动为了建设NB-IoT物联网，将会获得FDD牌照，并且允许重耕现有的900MHz、1800MHz频段。中国电信的NB-IoT部署在800MHz频段，频率只有5MHz。

神经网络中损失函数后一般会加一个额外的正则项L1或L2,也成为L1范数和L2范数。正则项可以看做是损失函数的惩罚项，用来对损失函数中的系数做一些限制。

随着5G的发展，VR/AR体验将变得更快也更方便使用，这有利于VR/AR技术在各领域的发展。除了视频和游戏之外，VR/AR技术与各个传统领域的结合也更容易实现。

世界上约有7％的劳动力从事建筑业，因此它是世界经济的主要部门。个人和企业每年在建筑相关活动上花费10万亿美元（麦肯锡，2017）。其他行业已经使用AI和其他技术来改变其生产力绩效。相比之下，建筑以冰川的速度发展。

最优化问题是机器学习算法中非常重要的一部分，很多机器学习算法的核心都是在处理最优化问题。梯度下降法（gradient descent）是一种常用的一阶（first-order）优化方法，是求解无约束问题最简单、最经典的方法之一。