r-meta什么时候在中国开始的？
r-meta在中国开始于2016年。
1.根据R语言在中国的普及程度，以及国内学术界对于数据的需求增加，中国在2016年开始关注以R为代表的元学分析（meta-***ysis）方法，这也为r-meta在中国的推广提供了机遇。
2.随着大数据时代的到来，人们对于数据分析能力的需求越来越强，r-meta的高效性和准确性让其在国内迅速得到推广和应用。
1. 在中国，关于r-meta的研究和应用在2000年代初期开始逐渐出现。
2. 2004年，中国的一位学者在一篇论文中提到了r-meta的概念和应用方法。
3. 随着国内对于系统性学习和利用meta分析方法的需求不断提升，r-meta在中国得到了更广泛的学术关注和应用。
回答:1, "r-meta是在2019年4月25日时首次在中国发布的。
"2, "在2019年4月25日时，Ricequant在上海举办了一场会议，首次发布了r-meta这个开源元学习库，目的是帮助数字货币行业提高人工智能的使用效率。
" 3, "不过在此之前，其他国家也在进行元学习的研究和应用，比如在2018年，DeepMind就提出了一种叫做“Meta-Learning”的机器学习算法，同样也是用于提高人工智能处理数据的效率。
"
r-meta在中国开始于2014年。
因为在2014年，国内的数据分析、机器学习等领域开始兴起，r-meta作为一种基于r语言的元分析统计方法，被越来越多的研究人员所使用和推广。
而且，随着国内数据分析行业的快速发展，r-meta也在不断更新和完善，为研究提供更加准确、高效的方法。
r-meta除了在学术界被广泛使用，在工业界和商业界也逐渐被应用。
例如，在药物研发领域，r-meta可以帮助研究人员对不同临床试验的结果进行综合分析，提高药物研发的效率和成功率。
r语言和python语言相似么？
R言和Python语言在某些方面是相似的，但也存在一些区别。以下是它们的相似点和区别：
相似点：
1. 开源语言：R语言和Python语言都是开源的，可以免费获取和使用。
2. 数据科学和统计分析：两者都在数据科学和统计分析领域广泛使用，并提供了许多用于数据操作、统计分析和可视化的库和包。
3. 社区支持：R语言和Python语言都有活跃的开发者社区和丰富的***，可以获取到大量的开源库、代码示例和技术支持。
区别：
1. 语法和设计：R语言主要设计用于统计分析和数据处理，其语法较为专注于数据处理和向量化操作。Python语言则更通用，具有更广泛的应用领域，语法设计追求简洁和易读性。
2. 生态系统和库：Python拥有庞大的生态系统，涵盖了广泛的领域，并提供了许多通用库和工具。R语言则在统计分析和数据可视化方面具有更为强大和专业的库和包。
不相似。R分析数据时需要先通过数据如果是统计理论研究、前沿科学研究，R比python更胜一筹。 R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面（主要用在金融分析与趋势预测）无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用；相比python在这方面贫乏不少。 R的使用人群主要是一些高校、医药的统计学家，新出现的理论很快就被社区开发出相应的库，以供调用。
python的工程化应用强于R。 Python的优势在于其胶水语言的特性，由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上（经过改动使它能够工作在不同平台上）。 如果你小心地避免使用依赖于系统的特性，那么你的所有Python程序无需修改就可以在下述任何平台上面运行。 些平台包括linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE甚至还有PocketPC、Symbian以及Google基于Linux开发的Android平台！
python的应用场景大于R。 Python是一套比较平衡的语言，各方面都可以，而R是在统计、数据分析方面比较突出。 但是数据分析其实不仅仅是统计，前期的数据收集，数据处理，数据抽样，数据聚类，以及比较复杂的数据挖掘算法，数据建模等等这些任务，只要是100M以上的数据，R都很难胜任，但是Python却基本胜任。
python处理大数据的速度快于R。 一些底层用C写的算法封装在python包里后性能非常高。
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