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公眾號 R語言數(shù)據(jù)分析指南，歡迎大家關(guān)注
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《尋夢環(huán)游記》：死亡不是真的逝去，遺忘才是永恒的消亡？
還記得這部電影剛上映的時候，朋友圈被刷屏了，到處都是這句話。乍一聽，內(nèi)心很溫暖，但是夜深人靜，自己躺在床上一個人再次回想，隱隱地覺得還是有些不符合我的觀感的。 真正死亡之后呢...
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生信技能樹：https://vip.biotrainee.com/ Openbiox： https://community.openbiox.org/ 公眾號：優(yōu)雅R 生物數(shù)據(jù)分析QA，技術(shù)文檔與博客，需要你的參與。 ……………………………… 歡迎在簡書創(chuàng)作和做筆記的生信學習者、愛好者以及相關(guān)編程人員加入本專題，貢獻你的文字，無論是原創(chuàng)還是筆記，我們需要你，將本專題打造為生信知識寶庫、交流平臺。 內(nèi)容可以是對生物信息學與算法知識相關(guān)資源的收集、整理，以及原創(chuàng)筆記： * R * Python * Perl * Linux 工具與編程 * 繪圖 * 統(tǒng)計 * 計算生物學 * 各類算法 * 機器學習
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機器學習、深度學習資料整理，實戰(zhàn)經(jīng)驗總結(jié)：https://github.com/jacksu/machine-learning
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需要的選題有： 人工智能是如何實現(xiàn)的 機器學習（要么寫的很深入，要么用圖解容易學，要么寫案例） 深度學習 自然語言處理 算法（入門算法圖解，或者好玩的算法） TensorFlow 2.0 計算機視覺 神經(jīng)網(wǎng)絡 Caffe Torch keras 推薦系統(tǒng) 信息流 OpenCV 等等 歡迎投稿?。。? 有興趣寫書出版的朋友私聊?。? vx：702697037 (寫書題材人工智能、數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)處理、編程語言、開發(fā)大全，創(chuàng)業(yè)、運營、財會、投資理財、科普等等）
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我們已經(jīng)進入一個嶄新的智能機器時代，在未來幾年內(nèi)，人工智能和機器人給世界帶來的影響將遠遠超過個人計算機和互聯(lián)網(wǎng)在過去的30年間已經(jīng)對世界造成的改變。是謙遜地生存，還是傲慢地死去？智能機器將成為我們的奴隸，伙伴還是主人？
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歡迎加入人工智能領域！
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該專題是機器學習、推薦系統(tǒng)和自然語言處理、深度學習相關(guān)算法學習記錄，用通俗的語言去理解算法，去樸實的文字記錄每次前行，每個算法力爭說清緣由，且嘗試實現(xiàn)或者使用開源庫進行。機器學習忍者在路上……
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誠招管理員！聯(lián)系我~ 本專題專注于大數(shù)據(jù)技術(shù)，包括但不限于：分布式系統(tǒng)，hadoop，spark，storm，mesos，hbase，zookeeper。。。 Tips:如果是自己學習這些技術(shù)，通過社區(qū)學習是一個不錯的方式。 JIRA:https://issues.apache.org/jira/browse/SPARK/?selectedTab=com.atlassian.jira.jira-projects-plugin:summary-panel
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機器學習與計算機視覺
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分享深度學習、機器學習、計算機視覺、模式識別、資源語言處理、推薦系統(tǒng)等領域的一些技術(shù)
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機器學習(Machine Learning，ML)是研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。數(shù)據(jù)挖掘是從海量數(shù)據(jù)中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過程。數(shù)據(jù)挖掘中用到了大量的機器學習界提供的數(shù)據(jù)分析技術(shù)和數(shù)據(jù)庫界提供的數(shù)據(jù)管理技術(shù)，機器學習是數(shù)據(jù)挖掘的一個重要的工具。機器學習交流群：613944735
