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达观数据NLP特刊：从原理到实践，包含基于深度学习的中文分词，个性化推荐，搜索引擎排序，推荐系统冷启动问题解决方案

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事实证明，下一代测序（NGS）是描绘多种癌症分子亚型的强大工具，并且可以揭示整个癌症进展过程中基因组突变的积累。
使用深度测序技术从喉鳞状细胞癌（LSCC）患者获得全基因组microRNA（miRNA）和mRNA表达谱，并通过综合计算方法进行分析。
大量蛋白质编码和非编码基因被检测到差异表达，表明LSCC细胞中的功能转换。
总共检测到127个突变基因与外胚层和表皮发育显着相关。
发现有11种miRNA差异表达，其中包括潜在的癌症抑制miRNAmir-34c，其表达明显下调。
对mRNA和miRNA转录组的综合分析进一步揭示了11个miRNA和138个靶向基因之间的相关动力学，从而形成了对LSCC发育的高度动态的共调节网络响应。

ORBBEC®DaBai系列深度相机利用结构光3D成像技术获取物体的深度图像，同时利用彩色相机采集物体的彩色图像。
系列基于双目结构光3D成像技术。

2018/2019/校招/春招/秋招/自然语言处理(NLP)/深度学习(DeepLearning)/机器学习(MachineLearning)/C/C/Python/面试笔记

MNIST深度学习入门级资源，相当于编程的helloworld

本资料为基于python的卷积神经网络(CNN)实现layer文件夹中包括卷积层、池化层、全连接层、relu层等基础层没有调用tensorflow,pytorch等深度学习框架，手动实现了各层的反向传播BP算法

手写数字图片1000张，由minist转化来的JPG格式，机器学习，深度学习都可以使用

DeepLearningToolbox™提供了一个框架，用于设计和实现具有算法，预训练模型和应用程序的深度神经网络。
您可以使用卷积神经网络（ConvNets，CNN）和长期短期记忆（LSTM）网络对图像，时间序列和文本数据进行分类和回归。
应用程序和图表可帮助您可视化激活，编辑网络体系结构以及监控培训进度。
对于小型训练集，您可以使用预训练的深层网络模型（包括SqueezeNet，Inception-v3，ResNet-101，GoogLeNet和VGG-19）以及从TensorFlow™-Keras和Caffe导入的模型执行传输学习。
了解深度学习工具箱的基础知识深度学习图像从头开始训练卷积神经网络或使用预训练网络快速学习新任务使用时间序列，序列和文本进行深度学习为时间序列分类，回归和预测任务创建和训练网络深度学习调整和可视化绘制培训进度，评估准确性，进行预测，调整培训选项以及可视化网络学习的功能并行和云中的深度学习通过本地或云中的多个GPU扩展深度学习，并以交互方式或批量作业培训多个网络深度学习应用通过计算机视觉，图像处理，自动驾驶，信号和音频扩展深度学习工作流程深度学习导入，导出和自定义导入和导出网络，定义自定义深度学习图层以及自定义数据存储深度学习代码生成生成MATLAB代码或CUDA®和C++代码和部署深学习网络函数逼近和聚类使用浅层神经网络执行回归，分类和聚类时间序列和控制系统基于浅网络的模型非线性动态系统;使用顺序数据进行预测。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。