Qwerty学习者 为键盘工作者设计的单词记忆与英语肌肉记忆锻炼软件 :camera_with_flash:在线访问 Vercel： ： GitHub页面： : Gitee页数： ：//kaiyiwing.gitee.io/qwerty-learner/ 国内用户建议使用Gitee访问 项目已发布VSCode插件版，一键启动，随时开始练习 :sparkles:设计思想 软件设计的目标人群为以英语为主要工作语言的键盘处理器。部分人会出现输入原始时的打字速度快于英语的情况，因为多年的新生输入练就了非常坚固的肌肉记忆 :flexed_biceps: ，而英语输入的肌肉记忆相对较弱，易出现输入英语时“提笔忘字”的现象。 同时为了巩固英语技能，也需要持续的背诵单词 :closed_book: ，本软件将英语单词的记忆与英语键盘输入的肌肉记忆的锻炼相结合，可以在背诵单词的同时巩固肌肉记忆。 为了避免造成错误的肌肉记忆，设计上如果用户单词输入错误则需要重新输入单词，可以确保用户维持正确的肌肉记

CNN-On-The-Cloud- 用于为Fashion MNIST数据集构建图像分类器的代码。 使用Keras库构建并在FloydHub云平台上接受培训。 您可以在签出相应的“中型”文章 您可以通过单击下面的按钮快速获得此代码并在云上运行。

工具变量 (IV) 是一种常用的从观测数据进行因果推断的技术。 在实践中，IV 引起的变化可能是有限的，这会导致对因果效应的估计不准确或有偏差，并使该方法对政策决策无效。 我们通过将从候选外生数据构建工具变量的问题制定为机器学习问题来应对这一挑战。 我们提出了一种称为 MLIV（机器学习工具变量）的新算法，它允许从样本数据中同时执行工具学习和因果推断。 我们提供了正式的渐近理论，并展示了我们的估计量在非常一般的条件下的根 n 一致性和渐近效率。 对现实世界数据的模拟和应用表明，该算法非常有效，显着提高了从观测数据进行因果推断的性能。

甲状腺 用于评估在超声中观察到的甲状腺结节的代码库：与使用ACR TI-RADS的放射科医生进行深度学习的比较。 由开发。 它包含使用Keras框架和TensorFlow后端的多任务CNN模型的实现。 如果您在研究中使用此代码，请考虑引用以下内容： @article{buda2019evaluation, title={Evaluation of Thyroid Nodules Seen on Ultrasound: Comparison of Deep Learning to Radiologists Using ACR TI-RADS}, author={Buda, Mateusz and Wildman-Tobriner, Benjamin and Hoang, Jenny K and Thayer, David and Tessler, Franklin N an

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