深度聚类的可视化解释

发表于:06/29/2020 , 关键词: 聚类, 监督学习
许多自监督方法使用[pretext tasks]来生成代理标签,并将无监督学习问题转化为有监督学习的问题。一些例子包括旋转预测,图像着色,拼图等。然而,这样的pretext任务是依赖于领域的,需要专业知识来设计它们。

5G和边缘计算将如何改变您的网络

发表于:06/29/2020 , 关键词: 5G, 边缘计算
物联网设备的发展是最近几年最令人兴奋的趋势之一。然而,随着如此多的新无线设备进入网络,人们对如何有效地管理它们表示了极大关切。得益于5G和边缘计算技术,企业将很快改造其网络,以释放物联网设备的真正潜力,并将其覆盖范围扩大到以前服务不足的地区。

年中盘点:2020年10大云故障

发表于:06/29/2020 , 关键词: 云安全
在面对前所未有的压力测试时,公有云已经被证明具有极强的弹性,但今年上半年也还是有一些例外。虽然今年到目前为止,只有少数几起中断故障是由于新冠病毒让云服务使用激增所导致的,但还有一些是由于某些常见的故障引发的,即使是在特殊时期,这些故障在某些程度上也是不可避免的。

盘点 | 2020上半年十大网络安全事件

发表于:06/28/2020 , 关键词: 网络安全
没有网络安全就没有国家安全。2020上半年,网络攻击事件频发,其中不乏涉及电力、水利、能源、交通等关键信息基础设施领域,提高安全意识、加强安全防护势在必行。

深度学习中的数据增强

发表于:06/28/2020 , 关键词: 深度学习, 计算机视觉, 神经网络
一般而言,比较成功的神经网络需要大量的参数,许许多多的神经网路的参数都是数以百万计,而使得这些参数可以正确工作则需要大量的数据进行训练,而实际情况中数据并没有我们想象中的那么多……

人工智能在塑造未来移动应用开发中的作用

发表于:06/28/2020 , 关键词: 人工智能, 移动应用开发, 物联网
人工智能或AI(Artificial Intelligence)是科技界的最新话题。它在很大程度上改变了移动应用程序开发的未来。它具有彻底改变移动应用程序开发的潜力。它是一种计算机科学技术,可以在机器中开发类人的智能。AI使机器具有人性化的行动,反应和行为能力。

【IMG直播课】iEW400——适用于低功耗物联网的首选wi-fi解决方案

发表于:06/28/2020 , 关键词: IMG iEW400, Wi-Fi解决方案, 低功耗物联网
在本次直播课中,我们将介绍Imagination提供的最新Wi-Fi IP,即IMG iEW400;针对低功耗物联网的终极Wi-Fi解决方案。基于新的IEEE 802.11ax标准(也称为Wi-Fi 6),它对旧的Wi-Fi 5标准进行了多项增强,使其非常适合低功耗IoT应用。在课程中,我们将讨论Wi-Fi 6的主要功能和优势,并说明为什么它是您低功耗IoT产品开发的理想IP合作伙伴。

PowerVR开发工具和SDK 2020 Release 1发布啦!

发表于:06/24/2020 , 关键词: PowerVR SDK
期待已久的PowerVR开发工具和SDK 2020年的第一个发行版本终于面市了。PVRCarbon是针对OpenGL ES和Vulkan的API追踪和调试工具。它能够更深入的探查应用程序是如何与图形API进行交互的。同时它还有一个简单的应用程序记录接口,让你只需要点几下鼠标就可以记录下远程设备上的API调用。这些记录可以在任何支持PVRCarbon的设备上使用,实现了真正的跨平台分析。

unity shader之——基本的渲染概念

发表于:06/24/2020 , 关键词: 渲染, Unity, Shader
在vertex函数中进行的计算就叫逐顶点计算,该计算量只和模型的顶点数量或面的数量有关,而和其他因素(如模型在屏幕上的大小)无关。在unity的表面着色器中,逐像素的计算发生在vertex:vertexfunction所确定的函数中。

浅析面部识别系统安全,哪些行业易被攻击?

发表于:06/24/2020 , 关键词: 面部识别, 人脸识别
如今,面部识别系统被认为是一项有争议的技术。IBM、谷歌、微软等IT巨头纷纷表示将暂停面部识别技术的开发和商业,直到相关规则的正式出台。

【网络研讨会】Imagination大学项目 — 与高校教师携手共建成功的”新工科”人才培养模式

发表于:06/24/2020 , 关键词: 网络研讨会, 大学项目
Imagination大学项目(IUP)是Imagination Technologies对全球高等教育的一项重大投资。该项目的使命是帮助高校教师在本科和硕士阶段的教学和实验室活动中结合行业前沿的技术,并使下一代工程师和程序员在进入行业工作时能够有效地结合所学的领先技术。

深度学习中防止过拟合的方法有哪些?

发表于:06/24/2020 , 关键词: 深度学习, 过拟合
过拟合是指在模型参数拟合过程中,由于训练数据包含抽样误差,复杂模型在训练时也将抽样误差进行了很好的拟合。具体表现就是在训练集上效果好,而测试集效果差,模型泛化能力弱。

超实用!移动端游戏制作,光照渲染小贴士

发表于:06/23/2020 , 关键词: 光照渲染, 手游开发
在移动端游戏的渲染中,光照是一个影响较大的因素,也是视觉风格不可缺失的一部分。然而,艺术效果和游戏性能往往会处于一种鱼与熊掌不可兼得的情况中。幸而,我们依旧有许多方法在移动硬件的限制下尽可能地兼顾两者。

深度学习的卷积神经网络中池化

发表于:06/23/2020 , 关键词: 池化, 深度学习, 卷积神经网络
 CNN的池化(图像下采样)方法很多:Mean pooling(均值采样)、Max pooling(最大值采样)、Overlapping (重叠采样)、L2 pooling(均方采样)、Local Contrast Normalization(归一化采样)、Stochasticpooling(随即采样)、Def-pooling(形变约束采样)。

开发者模式之GPU渲染模式分析

发表于:06/23/2020 , 关键词: GPU渲染
手机自带的开发者选项中,有很多可以使用的工具,他们可以用来分析自己的应用的性能、绘制、anr等情况。
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