临床大数据获取、分析与处理公开课本课程全部使用 R 语言进行讲解,每种数据处理方法均采用数据模拟创造临床研究情境,然后针对该问题进行实际的操作演练，希望对大家学习过程中有所帮助！感谢老师的精彩讲解，本课程仅供学习使用，若侵权，联系删除！

编程的第一法则：如果您的代码以某种莫名方式跑起来了，请不要在尝试修改它了！哈哈

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https://www.youtube.com/watch?v=utuz7wBGjKM告诉你写注释和学英语的重要性，不然就离失业不远了。这个视频展示了OpenAI仅仅通过方法名称和部分注释就能编写整个函数！ OpenAI演示了在成千上万的GitHub Python存储库上学习语言模型时发生的情况。视频中的链接如下：Source Clip: https://youtu.be/fZSFNUT6iY8Full Video: https://www.pscp.tv/Microsof

https://mooc.study.163.com/course/2001280005视频仅供学习使用，若侵权请联系删除！这是深度学习工程师微专业的第五门课。通过这门课的学习，你将会：-理解如何构建并训练循环神经网络（RNN），以及一些广泛应用的变体，例如GRU和LSTM-能够将序列模型应用到自然语言问题中，包括文字合成。-能够将序列模型应用到音频应用，包括语音识别和音乐合成。

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2022年4月2日课程更新最新版本的TensorFlow极简安装。本课程是关于Tensorflow与深度学习实战的一门课程。本课程用通俗易懂的实例，系统讲解了Tensorflow2.0的使用，可以说是目前最新最系统的 Tensorflow 2.0 教程。本课程讲解Tensorflow中各种概念、操作和使用方法，针对Tensorflow的基础知识，在传统数据分析中应用进行详细讲解，并且给出了丰富的深度学习模型实战。课程咨询QQ: 2774881979

这是2017年在雷锋网分享的直播公开课。并不是科普知识，而是涉及很多专业名词的内容。很多给我私信想入门深度学习的孩子可以看看。PPT地址：https://github.com/YJango/tensorflow_basic_tutorial/blob/master/深层学习设计理念加文字.pdf知乎地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/26647094

激动！感谢OpenAI为我们发掘出深度学习这么大的潜力！---------------------------------------------------------规则：在17个英雄中ban选没有召唤、没有幻象1个正常信使前两场对战OG第三场是每队都由两人与3个AI agent组队胜率不是大老师给的，是OpenAI Five的计算（多说一句，扩大英雄池对AI不算真的难点，有了现在的算法，基本只要加钱把并行训练规模扩大个100倍大概就行了。）-------------------

Dota2 5v5 2018年8月5日人机大战全程OpenAI对战职业选手（注：不是职业战队）1 OpenAI使用LSTM神经网络技术训练机器人，训练过程使用256块GPU与12万个CPU核心自我对抗学习，每天的训练相当于玩180年的游戏。训练不使用任何人类数据与录像，仅依赖左右互博。2 虽然官方没说，我估计比赛的AI版本可能是最新训练了几个星期的版本，也即相当于玩了几千年。3 游戏中的AI使用dota API读取信息与执行操作，而非读取视频画面。虽然读取视频画面更加真实，但会显著提升运算量，影