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學習理論之通用設計(Universal Design for Learning Principles)
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A2 初級
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Live Action Toy Story 玩具總動員
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Sandy Pentland:"社會物理學:好的想法是如何傳播的"|在谷歌的演講。 (Sandy Pentland: "Social Physics: How Good Ideas Spread" | Talks at Google)
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學徒》英國版S09E01 (The Apprentice UK S09E01)
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改變你的思想 改變你的大腦內在條件... (Change your Mind Change your Brain: The Inner Conditions...)
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第2講--如何創辦創業公司 (Lecture 2 - How to Start a Startup)
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第6講--如何創辦創業公司 (Lecture 6 - How to Start a Startup)
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大衛-明德爾:"我們的機器人,我們的自己"|在谷歌的演講 (David Mindell: "Our Robots, Ourselves" | Talks at Google)
115
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51:36
2016年GOTO--為最終的一致性而解決衝突--Martin Kleppmann。 (GOTO 2016 • Conflict Resolution for Eventual Consistency • Martin Kleppmann)
41
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GOTO 2016--為什麼你應該再看看C#--Mads Torgersen。 (GOTO 2016 • Why You Should Take Another Look at C# • Mads Torgersen)
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GOTO 2016 - 基於Java的微服務、容器、Kubernetes - 如何做 - Ray Tsang & Arjen Wassink (GOTO 2016 • Java-Based Microservices, Containers, Kubernetes - How To • Ray Tsang & Arjen Wassink)
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49:08
加里-韋納丘克:為什麼視角會決定你的命運? (Gary Vaynerchuk on Why Perspective Will Make or Break You | Impact Theory)
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第20講--後期建議(山姆-奧特曼 (Lecture 20 - Later-stage Advice (Sam Altman))
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Joshua Foer:"與愛因斯坦一起走月球"| 谷歌的演講 (Joshua Foer: "Moonwalking with Einstein" | Talks at Google)
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奧巴馬|谷歌的候選人 (Barack Obama | Candidates at Google)
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Jerry Kaplan:"人類不需要申請"|在谷歌的演講 (Jerry Kaplan: "Humans Need Not Apply" | Talks at Google)
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第6講 增長 亞歷克斯-舒爾茨--(JD9nnvBlDz4) (Lecture 6 Growth Alex Schultz - (JD9nnvBlDz4))
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58:46
青年學徒 - 第三季 - 第3集:戲劇道具 (Young Apprentice - Season 3 - Episode 3: Theatre Props)
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谷歌19年製造 (Made by Google '19)
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Melanie Martinez - K-12 (電影) (Melanie Martinez - K-12 (The Film))
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和川上先生一起修心 (Mindfulness with Kawakami-san)
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頤養天年:有問必答--第 11 集 - 20 年 5 月 7 日 (IMMACULATE DISSECTION: Ask Us Anything - Episode 11 - 7/5/20)
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烹飪班級大戰和二重身大廚 Edward Lee | The Dave Chang Show 播客 (Culinary Class Wars and Doppelgängers with Chef Edward Lee | The Dave Chang Show Podcast)
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52:49
Guy Raz 在 Talks at Google 的分享(Guy Raz | How I Built This | Talks at Google)
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第5A講:任務、狀態和副作用。 (Lecture 5A: Assignment, State, and Side-effects)
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Yann LeCun博士,"機器如何能像動物和人類一樣高效地學習?" (Dr. Yann LeCun, "How Could Machines Learn as Efficiently as Animals and Humans?")
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