最近本人在如何使用网络存储的时候出现了选择困难症，各家网络存储也都是各家有各家的优点，下图为各个网盘的功能优缺点对比。最终小编选择了坚果云为平常办公的文件存储网盘，经过一段使用以后，最终发现该网盘还是比较好用的，在免费情况下，各种功能都比较符合预期，注意是免费、免费、免费。（重要的事情说三遍）

由于之前做的都是用深度学习做数据融合方面以及NLP方面的东西，虽然NLP做的不是很深入，但是基本用的都是深度学习那一套，都是处理时许序列和序列预训练。

有一个综述类文章总结的多组学方面的方向

机器学习（Machine Learning, ML）是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
下面分机器学习和深度学习分开理清楚知识点

身处在人工智能时代的我们是很幸运的，我们可以随时享受科技给我们带来的便利生活，这其中就有人工智能给我们的生活和工作带来的便利，我们可以在早上出门的时候，可以用一个手机就可以直接找到附近的出租车，接着出租车就会来到我们的门前将我们载到我们去的地方，而且出租车也不需要人的参与就可以实现完全的自动驾驶，也就是平常我们所说的无人驾驶L5级别，然后可以坐着无人驾驶汽车行驶到目的地，进入自己工作的地方以后，手机上面自己定制的早餐早就在办公室的餐口等候了，只要来的时候通过人脸识别技术扫描就可以零取自己的餐食，然后坐下来办公以后，智能机器人就送来了今天需要处理的文件和数据，并且给机器人发送指令，看起来工作是多么的智能化。

成功只是比失败多走了一步而已，坚持自己的梦想，永不言弃!

在AI前进的道路上会有各种各样的事情发生，但是前进的决心不会改变，AI会改变每一个人的生活。

1000 Genomes 简介

1000 Genomes Project（缩写为1KGP）于2008年1月启动，是一项国际研究工作，旨在建立迄今为止最详细的人类遗传变异目录。科学家计划在接下来的三年内使用新开发的技术对来自不同种族群体的至少一千名匿名参与者的基因组进行测序，这些技术更快，更便宜。 2010年，该项目完成了试验阶段，在“自然”杂志的一篇出版物中对此进行了详细描述。2012年，1092个基因组的测序在Nature出版物中公布。 2015年，“自然”杂志上的两篇论文报告了结果，项目的完成以及未来研究的机会。确定了许多罕见的变异，仅限于密切相关的群体，并分析了8个结构变异类别。

该项目将来自世界各地研究所的多学科研究团队联合起来，包括中国，意大利，日本，肯尼亚，尼日利亚，秘鲁，英国和美国。每一个都将为庞大的序列数据集和精细的人类基因组图谱做出贡献，这些图谱将通过公共数据库免费提供给科学界和公众。

1000 Genome Project 的目标是发现在人群中频率大于1%的变异位点，对来自不同人群的大量样本进行测序，识别到了许多的变异位点，为人类遗传变异的研究提供了一个综合的资源。