爱可可老师24小时热门分享
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微博内容精选
No 1. 《Python深度学习》
No 2. 朋友、导师的特别意义之一：当你自己快放弃的时候，还有人没有放弃你 ...
No 3. 【JavaScript实时可视化库】
No 4. Python专业性能优化技巧：用 lru_cache LRU缓存修饰器实现加速 ...
No 5. 漂亮的二项式展开几何可视化
No 6. 原来“小黄鸭调试法”
No 7. 【电子书：数据科学导论】
No 8. 卓越的关键不在时间管理，而在注意力管理。 减弱注意力，集思广益，才能创意无限。 强化注意力，摒除...
No 9. 【非均衡学习：用Scikit-Learn应对非平衡数据】
No 10. 组会上某些同学在记笔记……
No 11. 如果你读了篇论文或博客，发现很有用，最好能给作者发个简单的邮件，告诉他们。撰写长篇技术内容非常不易，...
No 12. 【梯度下降优化算法综述】
No 13. 【诡异的喜感：Nissan的“自归位”椅子】
No 14. 3D打印：狮子
No 15. 麦田与薰衣草
No 16. 【(PyTorch)用OpenCV实现(比Torchvision)更高效的图像增广】
No 17. 【关于(深度)学习医疗系统的前景】
No 18. 【Adobe AI面试问题汇总】
No 19. 【Geoffrey Hinton：深度学习——有望转变医疗行业的技术】
No 20. “阶梯悖论”
No 21. 【看代码学Python：包括一系列Python脚本集合，按主题分类，包含代码示例以及解释、各种用例和指向进一步扩展学习的链接】
No 22. 【C语言机器学习(Cython + spaCy自然语言处理)】
No 23. 【OCR文字(汉字)识别训练图像生成器】
No 24. 《An overview of gradient descent optimization algorithms》
No 25. “In this paper, we propose a novel architecture to ...”
No 26. 【人人都能掌握机器学习】
No 27. 《2019 秋招的 AI 岗位竞争激烈吗？ - 知乎》
No 28. 【深度学习与搜索(摘自《面向搜索的深度学习》)】
No 29. NLP优秀学习资源汇总：CS224n: Natural Language Processing w...
No 30. 梵高
No 31. 莫名怀旧，像是小人书封面常用的硬笔画 ...
No 32. 【Facebook出品：安全的大规模Python代码重构工具】
No 33. 不要以为优秀、成功学者的标志，就是情愿让自己身心俱疲，这对博士生来说不是可持续性的；这种观点强化了学术圈的“毒性”
No 34. 晚安～
No 35. AI看不懂系列：(爽)啊～
No 36. 【桌面端商业统计图表解决方案：基于G2/React的数据可视化库】
No 37. 《Question Answering by Reasoning Across Documents with Graph Convolutional Networks》
No 38. 这什么P图软件？ [笑cry]
No 39. 好文回顾
No 40. '开源教程：从零开始写区块链' by Opensource Books GitHub: http:/...
No 41. 【强化学习灵活操控：高效、通用、低成本——不到10小时的学习，用深度强化学习在现实世界中灵活操控，只需廉价机器手和CPU机器】
No 42. 每次邂逅，都是奇迹
No 43. 《深度：从这个指标来看，**的人工智能仍落后西方很多》
No 44. 【(Python)轻量级配置框架：可从配置文件读取默认参数，尤其适合TensorFlow等机器学习简化默认实验参数配置】
No 45. 【(R)制图专用包】
No 46. 【用Dask Dataframes实现并行数据分析】
No 47. Wifi名字起得越来越“热辣”
No 48. 听说45度显脸儿小？
No 49. 《Learning Neural Templates for Text Generation》
No 50. 【TPU深度学习定制的秘密】
No 1. 【JavaScript实时可视化库】
No 2. 【机器学习100天】
No 3. NLP优秀学习资源汇总： CS224n: Natural Language Processi...
No 4. 《Python深度学习》
No 5. 开学第一课！ http://t.cn/RFOvtlf
No 6. 原来“小黄鸭调试法”
No 7. 【写给程序员的矩阵乘法基础】
No 8. 《机器学习好好玩》
No 9. 卓越的关键不在时间管理，而在注意力管理。 减弱注意力，集思广益，才能创意无限。 强化注意力，摒除...
No 10. 如果你读了篇论文或博客，发现很有用，最好能给作者发个简单的邮件，告诉他们。撰写长篇技术内容非常不易，...
No 11. 【OCR文字(汉字)识别训练图像生成器】
No 12. 【Kaggle在线分类广告需求预测比赛优胜方案分享：如何将分类、数字、图像和文本特征集成到单个网络中，无需堆叠杀入前10名】
No 13. 【简要指南：学术写作如何提高】
No 14. 人类大脑 vs. 海豚大脑
No 15. 人心不足蛇吞象——于是有了恐龙！ [汗] ...
No 16. 启发式复现
No 17. 这是什么AR？ [允悲] http://t.cn/RFOVzHR
No 18. 见“活儿”
No 19. 机器学习问题的正确答案，往往不是来自于更好的算法，而是来自新的信息源，例如新特征或新的传感器。 vi...
No 20. 【桌面端商业统计图表解决方案：基于G2/React的数据可视化库】
No 21. 漂亮的二项式展开几何可视化
No 22. 今日发呆专用
No 23. 【Kaggle Home Credi违约风险预测比赛优胜方案】
No 24. AI看不懂系列：(爽)啊～
No 25. 【面向计量经济学和数据操作的Python包】
No 26. 奇妙！ src:http://t.cn/RFlURrw
No 27. 《2019 秋招的 AI 岗位竞争激烈吗？ - 知乎》
No 28. 【如何自学复杂知识？认清不理解的部分-对自己的知识充满信心-提出问题-做针对性研究】
No 29. 《Grammar Induction with Neural Language Models: An Unusual Replication》
No 30. Google LOGO进化之路
No 31. 【(Python)轻量级配置框架：可从配置文件读取默认参数，尤其适合TensorFlow等机器学习简化默认实验参数配置】
No 32. 又见寄居蟹
No 33. 流体之美
No 34. 【又一家云端GPU服务平台，K80低至$0.36/h，V100低至$0.36/h】
No 35. 高质量NLP资源
No 36. 【(PyTorch)用OpenCV实现(比Torchvision)更高效的图像增广】
No 37. 《Good Times》
No 38. 任何机构不大可能通过某个重大突破性项目获得流畅的机器学习体验——往往需要时间的积累，通过一系列针对各...
No 39. 【Scipy在线教程】
No 40. 记者正在采访一位居住在危险十字路口附近的男子，这里以车祸频繁而闻名。 ...
No 41. 【TPU深度学习定制的秘密】
No 42. 好文回顾
No 43. (IOS)在琴键上标出130+个和弦的AR应用 “Tonic - AR Chord Dictionary”
No 44. 【初学者如何赢得深度学习挑战赛(图片物种分类)】
No 45. 【35年全球经济发展20秒纵览】
No 46. 【免费书：x86-64/Ubuntu汇编语言编程】
No 47. 画风迁移新方向！
No 48. 'CPU是标量机器，GPU是矢量机器，TPU是矩阵机器'...
No 49. 【Unity实现的实时Pix2Pix】
No 50. 《Reinforcement Learning for Relation Classification from Noisy Data》
No 1. 《人工智能（第2版）》
No 2. 《Python深度学习》
No 3. AI看不懂之：目标分割 [允悲]
No 4. 互联网博主推荐，今日推荐大V
No 5. 不可思议的街头AR显示屏 http://t.cn/RF8AeU9 ...
No 6. 【CMU课程：深度学习导论(Fall 2018)】
No 7. 【60 天深入掌握强化学习】
No 8. 【面向计量经济学和数据操作的Python包】
No 9. 【如何自学复杂知识？认清不理解的部分-对自己的知识充满信心-提出问题-做针对性研究】
No 10. 【Kaggle Home Credi违约风险预测比赛优胜方案】
No 11. 【Kaggle在线分类广告需求预测比赛优胜方案分享：如何将分类、数字、图像和文本特征集成到单个网络中，无需堆叠杀入前10名】
No 12. 【数据科学与机器学习面试问题】
No 13. 键盘改为触控电子墨水屏的Yoga Book，可以阅读、绘画 src:http://t.cn/RFnY...
No 14. '汉字拼音转换工具(Python 版)’ by Huang Huang GitHub: http:/...
No 15. 【初学者如何赢得深度学习挑战赛(图片物种分类)】
No 16. 【免费书：x86-64/Ubuntu汇编语言编程】
No 17. Hi，对面那位眼不离屏、手不离键的同学，确定在调程序？ ...
No 18. 【Unity实现的实时Pix2Pix】
No 19. 【学术期刊论文撰写基础指南】
No 20. 【基于Tensorflow的开源工具包，旨在支持广泛的机器学习，特别是文本生成任务，如机器翻译、对话、摘要、内容处置、语言建模等】
No 21. 今日发呆专用
No 22. 数学之美：方程 sin(sin(x(sin(y) - cos(x)))) - cos(cos(y(c...
No 23. 【自动作曲：简单概率模型 vs. 深度学习】
No 24. 【35年全球经济发展20秒纵览】
No 25. 《Deep Exemplar-based Colorization》
No 26. 游戏玩家眼里的科学世界
No 27. 【机器学习100天】
No 28. 智能，不仅是模式识别，而是要构建世界的模型。什么是“模型”
No 29. 早！
No 30. 晚安～ [月亮]
No 31. 《Open Set Chinese Character Recognition using Multi-typed Attributes》
No 32. 《Probabilistic Model of Object Detection Based on Convolutional Neural Network》
No 33. 【MIT的AI主题播客】
No 34. 恰似开学我们的心情：阿姆斯特丹海港的日常
No 35. NLP优秀学习资源汇总： CS224n: Natural Language Processi...
No 36. 人心不足蛇吞象——于是有了恐龙！ [汗] ...
No 37. 《A Tree-based Decoder for Neural Machine Translation》
No 38. 【网页设计博物馆】
No 39. 所以绕这么大圈子是为了……？ http://t.cn/RFjni2w ...
No 40. 开学第二课
No 41. 《COFGA: Classification Of Fine-Grained Features In Aerial Images》
No 42. 开学第一课！ http://t.cn/RFOvtlf
No 43. 《机器学习好好玩》
No 44. 很多时候AR真不必太复杂，关键还看场景 ...
No 45. 【Coursera课程：自然语言处理】
No 46. 【可视化：Reddit成长之路】
No 47. 奇妙！ src:http://t.cn/RFlURrw
No 48. 用心做，铅笔屑也能变彩虹
No 49. 《Choosing How to Choose Papers》
No 50. 《Mapping Language to Code in Programmatic Context》
No 1. 不可思议的街头AR显示屏 http://t.cn/RF8AeU9 ...
No 2. 《人工智能（第2版）》
No 3. 实话实说，调试程序常犯错误之一：改错了文件…… ...
No 4. 有人说，现代机器学习不需要因果，尤其是强化学习兴起后，有足质足量的数据、充分的探索积累，剩下的交给算法学习就是了，只要结果，不必因果。我深感不以为然。知因果是为了更好的抽象和泛化，是避免黑盒危机的关键，单纯靠数据空间的探索和填充，效率实难提高，无法实现“精进”
No 5. 《Notes on Deep Learning for NLP》
No 6. 《Python深度学习》
No 7. '汉字拼音转换工具(Python 版)’ by Huang Huang GitHub: http:/...
No 8. 【基于Tensorflow的开源工具包，旨在支持广泛的机器学习，特别是文本生成任务，如机器翻译、对话、摘要、内容处置、语言建模等】
No 9. 【学术期刊论文撰写基础指南】
No 10. 《Deep Exemplar-based Colorization》
No 11. 【ECCV 2018论文列表】
No 12. 【OpenCV深度学习语义分割】
No 13. 睡姿感人
No 14. 【知识图谱与深度学习】
No 15. 【推荐系统：用不确定性探索未知】
No 16. AI看不懂之：目标分割 [允悲]
No 17. sin(sin(x(sin(y) - cos(x)))) - cos(cos(y(cos(x) - ...
No 18. 【JavaScript实时可视化库】
No 19. 【给短期机器学习研究项目的建议：开始研究需要反复实践，即使是经验丰富的研究人员也会犯错误。优秀研究人员的标志不是编写完美代码，而是知道如何有效地探究模型、发现错误】
No 20. 【Kaggle Google AI Open Images竞赛第15名方案】
No 21. 今日发呆专用
No 22. 【Apache Spark上的结构化数据机器学习自动化库(Scala)】
No 23. 开学第三课
No 24. 【两分钟论文解读之人人皆舞王】
No 25. 【今日限免：精通嵌入式Linux编程】
No 26. 晚安！ [月亮]
No 27. 键盘改为触控电子墨水屏的Yoga Book，可以阅读、绘画 src:http://t.cn/RFnY...
No 28. 【特别值得关注的神经网络灾难性遗忘】
No 29. 【Coursera课程：自然语言处理】
No 30. 【想学AI和机器学习，从哪里入手？】
No 31. 数字之美：前一百万整数质因数二元表示的降维可视化(视频) src:http://t.cn/RkgQR...
No 32. 【(杂志)计算机视觉新闻2018.9期】
No 33. 某些公司的AI产品：炒作时来势汹汹……推出时饱受争议……改口径途明路曲 ...
No 34. 互联网博主推荐，今日推荐大V
No 35. 很多时候AR真不必太复杂，关键还看场景 ...
No 36. 【60 天深入掌握强化学习】
No 37. 【ONNX格式预训练深度模型库】
No 38. 【JupyterLab目录显示插件】
No 39. 用心做，铅笔屑也能变彩虹
No 40. 《APES: a Python toolbox for simulating reinforcement learning environments》
No 41. 太阳表面特写
No 42. 早！[太阳]
No 43. “专家”
No 44. 《Retrieve-and-Read: Multi-task Learning of Information Retrieval and Reading Comprehension》
No 45. 《Iterative Recursive Attention Model for Interpretable Sequence Classification》
No 46. 开学的第一个星期一
No 47. 立竿见影：RTX实时光线追踪 [笑cry]
No 48. 关系背后有其逻辑、规则和其他决定因素、影响因素的约束，加以抽象、提炼，就是因果。我所理解的因果，就是...
No 49. 【科学与工程中的近似艺术】
No 50. 感同身受！ [笑而不语]
No 1. 睡姿感人
No 2. 感动！
No 3. 可可小盆友生日快乐！祝福你的世界每天都七彩缤纷！ [蛋糕] [礼物] [兔子] ...
No 4. 【Andrew Ng经典机器学习课程的Python实现】
No 5. 研究生入学前 vs. 入学后
No 6. 《揭秘深度强化学习》
No 7. 十种最浪费时间的活动 [笑而不语]
No 8. 《Python深度学习》
No 9. 《人工智能（第2版）》
No 10. “最有诚意的机器学习年度书单(向初学者强烈推荐前三本)”
No 11. 【Kaggle Home Credit违约风险预测比赛夺冠方案】
No 12. 【只用Numpy实现GAN/Adam优化器】
No 13. 【如何规划、撰写成功的期刊文章+提高效率、对抗拖延的技巧】
No 14. 最热闹的未必是真bug
No 15. 好文回顾，敬请参考
No 16. 【面向网络安全的AI是个热门新方向——也是场危险的博弈：机器学习和AI可以帮助防范网络攻击，但也可被黑客利用进行针对性渗透攻击】
No 17. 【相机即激光雷达：OS-1激光雷达可实时输出固定分辨率深度图像、信号图像和环境图像，而不需要摄像头】
No 18. 我的论文永远无法完美。 我的论文永远无法完美。 我的论文永远无法完美。 我的论文永远无法完美。...
No 19. 人生需要强制函数。不逼到绝路，你永远不知道自己能力有多大。过度舒适让潜力无法释放。
No 20. 早！ [太阳]
No 21. 【学术写作的细节分析】
No 22. 虚实之间：boudary让你体会真实对象和虚拟对象间的边界。利用相同折射率的液体石蜡(油)和玻璃，在...
No 23. 风尘三侠 [笑而不语]
No 24. 凡事有度，过犹不及 [笑而不语] ...
No 25. 《PythonRobotics: a Python code collection of robotics algorithms》
No 26. 【“人人皆舞王”舞姿迁移原理解析】
No 27. 《Events: Resolving Event Coreference with Supervised Representation Learning and Clustering-Oriented Regularization》
No 28. 《Towards Effective Deep Embedding for Zero-Shot Learning》
No 29. 【对ICML和ACL 2018的思考，重点关注结构化预测、深度生成模型、seq2seq模型、ICML的表示学习，以及ACL的机器翻译、生成和解析】
No 30. 【借助DeepStream 2.0加速视频分析】
No 31.
No 32. 太阳表面特写
No 33. 据说NIPS 2018门票不到15分钟就已售罄…… ...
No 34. 《作为程序员的你，工作台是怎样的？ - 知乎》
No 35. Antonio La Cava，一位意大利老师，退休后决定这样做…… [鲜花] ...
No 36. 今天出差，作息乱了。晚安～ [月亮]
No 37. 《AAD: Adaptive Anomaly Detection through traffic surveillance videos》
No 38. 不可思议的街头AR显示屏 http://t.cn/RF8AeU9 ...
No 39. 【科学与工程中的近似艺术】
No 40. 【Scipy在线教程】
No 41. 当你看这句话时，来自太阳的大约一百万个中微子正在穿过你的身体…… ...
No 42. 【(基于PyTorch)简单灵活的深度学习API】
No 43. 《Bottom-Up Abstractive Summarization》
No 44. 【tmux相关资源大列表】
No 45. 《DeepBayes 2018 - YouTube》
No 46. 《Total Recall: Understanding Traffic Signs using Deep Hierarchical Convolutional Neural Networks》
No 47. 怪不得眼熟～ [笑cry]
No 48. 实话实说，调试程序常犯错误之一：改错了文件…… ...
No 49. 今日发呆专用
No 50. “程序越干净、越漂亮，运行越快。如果不够干净、漂亮，则更容易让它变快。' “The cleaner and nicer the program, the faster it’s going to run. And if it doesn’t, it’ll be easy to make it fast.”
No 1. 《揭秘深度强化学习》
No 2. 《神经网络与PyTorch实战》
No 3. 《人工智能（第2版）》
No 4. 【数据集搜索引擎：Google启动新搜索引擎帮助科学家找到需要的数据集】
No 5. 睡姿感人
No 6. 到这个岁数我才终于明白，取悦所有人是不可能的。不过惹所有人生气倒是信手拈来。——Ramsbott...
No 7. 《Python深度学习》
No 8. 期待这种画风迁移 [笑而不语]
No 9. 由Chudnovsky兄弟1989年发现的Chudnovsky公式是计算π的最快方法之一。目前的世界...
No 10. 【GAN Lab：在浏览器里玩转GAN】
No 11. 【精品怀旧：在浏览器里玩经典DOS(中文)游戏】
No 12. 研究生入学前 vs. 入学后
No 13. 【面向教学：纯Python实现的最小化TensorFlow】
No 14. 【主动推理教程】
No 15. 【深度学习理论理解探索】
No 16. 【Ian Goodfellow对抗机器学习教程】
No 17. 开学第五课(Apple, Amazon, Google, Facebook) ...
No 18. 【如何规划、撰写成功的期刊文章+提高效率、对抗拖延的技巧】
No 19. 可以说非常喜欢了：伟大不在于你拥有什么，而在于你给予了什么。“Your greatness is not what you have, it's what you give. ”
No 20. 【图解现代网络浏览器原理】
No 21. 【深度学习全方位信息追踪中心】
No 22. 《Bilinear Attention Networks》
No 23. 《Twin-GAN -- Unpaired Cross-Domain Image Translation with Weight-Sharing GANs》
No 24. 《Events: Resolving Event Coreference with Supervised Representation Learning and Clustering-Oriented Regularization》
No 25. 风尘三侠 [笑而不语]
No 26. 早！ [太阳]
No 27. 【Andrew Ng经典机器学习课程的Python实现】
No 28. 今日发呆专用
No 29. 这U盘设计不错，经典情怀～
No 30. 《Path Aggregation Network for Instance Segmentation》
No 31. 《Multi-GPU training with Estimators, tf.keras and tf.data》
No 32. (雌性)王霸鹟(Royal Flycatcher) http://t.cn/RsLqHIm ...
No 33. 语音控制的烦恼 [笑cry] http://t.cn/Rs4Wogy ...
No 34. 【对ICML和ACL 2018的思考，重点关注结构化预测、深度生成模型、seq2seq模型、ICML的表示学习，以及ACL的机器翻译、生成和解析】
No 35. 'Triplet loss in TensorFlow' by Olivier Moindrot G...
No 36. 【(基于PyTorch)简单灵活的深度学习API】
No 37. 另类画风迁移 [允悲]
No 38. 英国的海伦·里奇曼(Helen Richman)设计的丝绸刺绣狐狸 ...
No 39. 【机器学习/深度学习高级快速开发框架】
No 40. 【tmux相关资源大列表】
No 41. 感动！
No 42. 人生需要强制函数。不逼到绝路，你永远不知道自己能力有多大。过度舒适让潜力无法释放。
No 43. 【(Python)低内存、高速度的词向量查询(基于Lightning Memory-Mapped Database)】
No 44. 在数据日益重要的今天，Google推数据集搜索引擎可谓恰逢其时...
No 45. 《作为程序员的你，工作台是怎样的？ - 知乎》
No 46. 【嘈杂文本机器翻译】
No 47. 晚安～ [月亮]
No 48. 好的
No 49. 【Python多类混淆矩阵库】
No 50. 科研土鸡汤～
No 1. 【精品怀旧：在浏览器里玩经典DOS(中文)游戏】
No 2. 【3D Scanner Pro：手机上的3D扫描App】
No 3. 《神经网络与PyTorch实战》
No 4. 大神的罕见照片……等等，好像哪里不对劲？ ...
No 5. 语音控制的烦恼 [笑cry] http://t.cn/Rs4Wogy ...
No 6. 可以说非常喜欢了：伟大不在于你拥有什么，而在于你给予了什么。“Your greatness is not what you have, it's what you give. ”
No 7. 涨姿势：为什么像机快门拍出的螺旋桨会打弯？ http://t.cn/RscqIkH ...
No 8. 2018进度：▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓░░░░░ 68% ...
No 9. 《Path Aggregation Network for Instance Segmentation》
No 10. 期待这种画风迁移 [笑而不语]
No 11. 【Tensorflow深度学习算法集】
No 12. 《Python深度学习》
No 13. 我们害怕死亡，却总是不认真活着
No 14. Google数据集搜索示例：object detection: http://t.cn/Rsc4k...
No 15. 【强化学习综合介绍】
No 16. 【免费袖珍书：简化人工智能——99个实际用例与专家观点】
No 17. 【Python深度学习入门】
No 18. 《人工智能（第2版）》
No 19. 我不需要Google，因为老婆啥都知道 [笑cry] ...
No 20. 周末喽！
No 21. 【如何撰写和提交成功的学术期刊文章：论文各部分应包括什么，编辑回应如何处理】
No 22. 【(R)数据抓取分析实战：TripAdvisor酒店评价数据抓取、挖掘与情感分析】
No 23. 今日发呆专用
No 24. 【浏览器里实现目光跟踪(TensorFlow.js)】
No 25. 【威斯康星大学机器学习课程】
No 26. 【拖拽式可视化深度学习开发平台】
No 27. 天工
No 28. 晚安～ [月亮]
No 29. 《Uncertainty for CTR Prediction: One Model to Clarify Them All》
No 30. 【(Python)低内存、高速度的词向量查询(基于Lightning Memory-Mapped Database)】
No 31. 【机器学习/深度学习高级快速开发框架】
No 32. 【两分钟论文解读之不到一秒完成超分辨率处理】
No 33. 【免费书：可解释的机器学习】
No 34. 别人家的汪～ [**赞] http://t.cn/RstWliT ...
No 35. 开学第六课
No 36. 【澳大利亚最大银行之一ANZ bank如何应用深度学习以及银行业环境中的问题和风险】
No 37. 【机器学习模型的REST API部署】
No 38. 【PyTorch复现的实时交互式深度着色】
No 39. 另类画风迁移 [允悲]
No 40. 《Attention and Augmented Recurrent Neural Networks》
No 41. 【开放机器学习课程(系列)】
No 42. [笑cry]
No 43. 【数据科学写作实用建议】
No 44. 汉字博大之百家姓：阿泉心里有多苦…… [笑cry] ...
No 45. 早！[太阳]
No 46. 【不错的计算机原理科普玩具】
No 47. 【(Python 3)袖珍图像处理库】
No 48. 【文本深度学习框架】
No 49. Windows95 [心]
No 50. 【面向图像自动描述系统的“图片-描述”数据集】
No 1. AI打死也掌握不了的沟通技巧 [允悲] ...
No 2. 《简单粗暴TensorFlow》
No 3. 【Python集成学习示例教程】
No 4. 【面向科学家和工程师的微分方程第一课】
No 5. 《Python深度学习》
No 6. 【混合模型】
No 7. 【用Google Colab、CRF、NN挑战Kaggle的TGS盐矿识别比赛】
No 8. 【食物图片分类(w/dataset)】
No 9. 周末喽！
No 10. 转发鼓励！
No 11. 《从今年校招来看，机器学习等算法岗位应届生超多，竞争激烈，未来 3-5 年机器学习相关就业会达到饱和吗？ - 知乎》
No 12. 这谁干的？ [哼]
No 13. 【用Python创建动态图】
No 14. 【“钻石恒久远”只是童话——有证据表明婚姻持续时间与订婚戒指和婚礼仪式上的消费成反比】
No 15. 《IBM的“辩论机器人”，已经基本能把你喷晕了》
No 16. Windows95 [心]
No 17. 珊格式自行车投影灯，会突出显示路面凹凸情况——会不会陷入优化方法沉思？ ...
No 18. 喜欢这样的旅游纪念品设计
No 19. 《人工智能（第2版）》
No 20. Dense Pose Transfer：密集姿态迁移 paper:http://t.cn/RsiCu...
No 21. 今日发呆专用
No 22. [笑cry]
No 23. 水能载舟，也能覆舟，风对风车也一样 ...
No 24. 《神经网络与PyTorch实战》
No 25. 《Hands-on Experience with Gaussian Processes (GPs): Implementing GPs in Python - I》
No 26. 《Multi-view to Novel view: Synthesizing novel views with Self-Learned Confidence》
No 27. 由日本Cybernoids开发的Live2D软件，基于2D手绘卡通生成可交互3D动画，以便与触摸屏设...
No 28. 【AI可以识别图像，但是文本到目前为止还很棘手：ELMo能解决文本无监督学习难题吗？】
No 29. 《Hyperbolic Recommender Systems》
No 30. 【(TensorFlow)神经网络实体关系抽取】
No 31. 【3D Scanner Pro：手机上的3D扫描App】
No 32. 早！ [太阳]
No 33. 【OCR文字识别相关资源大列表】
No 34. 【高阶不变自然梯度加速】
No 35. “强化学习”
No 36. 《Dense Pose Transfer》
No 37. 【IBM利用纽约警察局监控录像开发了一种技术，让警察可以根据肤色进行搜索】
No 38. 【用算法两个小时做肺癌检测】
No 39. 【弹出热键说明的vim插件】
No 40. 【资源稀缺语言的文本到语音转换】
No 41. 阿基米德留下的最后一句话：“别影响我画圈”
No 42. 智能眼镜潜力应用场景：
No 43. 对软件来说，命名很重要，名称往往反映了你对问题的看法。写代码也是交流，命名是决定其成败的重要环节。 ...
No 44. 《Dual Ask-Answer Network for Machine Reading Comprehension》
No 45. 《大家都见过哪些让你虎躯一震的代码？ - 知乎》
No 46. 《TVQA: Localized, Compositional Video Question Answering》
No 47. 【激进的开放访问计划可能意味着期刊订阅时代的结束：欧洲11大科研资助方宣布“S计划”，让所有学术作品一出版就可免费阅读】
No 48. 《Attention and Augmented Recurrent Neural Networks》
No 49. 涨姿势：为什么像机快门拍出的螺旋桨会打弯？ http://t.cn/RscqIkH ...
No 50. Google数据集搜索示例：object detection: http://t.cn/Rsc4k...
No 1. 《从今年校招来看，机器学习等算法岗位应届生超多，竞争激烈，未来 3-5 年机器学习相关就业会达到饱和吗？ - 知乎》
No 2. 《Python深度学习》
No 3. 【OCR文字识别相关资源大列表】
No 4. 珊格式自行车投影灯，会突出显示路面凹凸情况——会不会陷入优化方法沉思？ ...
No 5. 《大家都见过哪些让你虎躯一震的代码？ - 知乎》
No 6. LSTM就像神经网络界的AK47。不管我们怎么努力想用新玩意儿取代它，50年后数风流还得看它。 vi...
No 7. 【用Python创建动态图】
No 8. 混乱与秩序：牧羊犬和羊 http://t.cn/RsCGh8W ...
No 9. 《Pose Proposal Networks》
No 10. 【RNN：语言模型的动力源泉】
No 11. 《IBM的“辩论机器人”，已经基本能把你喷晕了》
No 12. 【2018.9十大机器学习热门网文】
No 13. 全球被拍照最多的地方
No 14. 工欲善其事，必先“稳”
No 15. 《On word embeddings》
No 16. [笑cry]
No 17. 鹰眼瞰世界 http://t.cn/RsC47ix
No 18. ‘(中文)同义词表，反义词表，否定词表' by Tong Guo GitHub: http://t....
No 19. 《Multi-view to Novel view: Synthesizing novel views with Self-Learned Confidence》
No 20. 聊聊清晰的表达。恰当表达的作品，往往被误以为是“微不足道”
No 21. 【软件工程沉思录】
No 22. X-Fingers by Didrick Medical src:http://t.cn/RsNbh...
No 23. 喜欢这样的旅游纪念品设计
No 24. 【(TensorFlow)神经网络实体关系抽取】
No 25. 《人工智能（第2版）》
No 26. 【新书：应用深度学习——基于案例理解深度神经网络】
No 27. 今日发呆专用
No 28. “强化学习”
No 29. 【弹出热键说明的vim插件】
No 30. 【用算法两个小时做肺癌检测】
No 31. 由日本Cybernoids开发的Live2D软件，基于2D手绘卡通生成可交互3D动画，以便与触摸屏设...
No 32. 代码部署流程图解
No 33. 《神经网络与PyTorch实战》
No 34. 《简单粗暴TensorFlow》
No 35. 《Brain-Score: Which Artificial Neural Network for Object Recognition is most Brain-Like?》
No 36. 【用于高效构建SQL查询的Javascript库】
No 37. [挤眼]
No 38. 《美国防部斥巨资开发下一代人工智能 | 新华网》
No 39. 晚安～
No 40. 【用Google Colab、CRF、NN挑战Kaggle的TGS盐矿识别比赛】
No 41. 【18分钟imagenet(训练)复现】
No 42. 连锁 http://t.cn/RsOOHUR
No 43. 【硅谷以为人人都是同样的六种情绪：从Alexa到无人驾驶，情感检测技术正变得无处不在——但它们依赖的情感观已经过时】
No 44. “别再看手机了”
No 45. AI打死也掌握不了的沟通技巧 [允悲] ...
No 46. 《Embedding Logical Queries on Knowledge Graphs》
No 47. 早！ [太阳]
No 48. “用Google Colab、CRF、NN挑战Kaggle的TGS盐矿识别比赛”
No 49. CV纵览：Deep vs. GAN
No 50. 【近期引用率最高的计算机科学研究人员列表(Google Scholar / with the largest h-index)】
No 1. 【基于深度学习的文字识别系统】
No 2. 此刻，无需言语，希望带给你突破一切的力量～ http://t.cn/RsQNNhZ http://...
No 3. LSTM就像神经网络界的AK47。不管我们怎么努力想用新玩意儿取代它，50年后数风流还得看它。 vi...
No 4. 《Pose Proposal Networks》
No 5. 【为影响而写作：如何准备期刊文章】
No 6. 【CNN通俗解析】
No 7. 【Git工作流速查】
No 8. 【数据可视化：最佳实践与应用基础】
No 9. 早睡早起，保护头发！ 晚安～ [月亮] ...
No 10. 【数据科学技能之Python爬虫实例教程】
No 11. 【C++开放神经网络开发库，提供图形开发界面】
No 12. 《美国名校学霸们是怎么努力的？ - 知乎》
No 13. 今日发呆专用
No 14. 【专为机器学习设计的数据库系统】
No 15. 【今日限免：机器学习算法】
No 16. “机器学习”
No 17. 连锁 http://t.cn/RsOOHUR
No 18. 忆往昔，岁月长，多了些刺激，少了些感动…… ...
No 19. 【Jupytext：可以让Jupyter读写纯文本文件(Julia，Python，R scripts，Markdown或R Markdown文档)的插件】
No 20. 【2003年论文被拒指南(第二条亮了)】
No 21. 早！ [太阳]
No 22. 《Edge Attention based Multi-relational Graph Convolutional Networks》
No 23. 【书稿：特征工程与特征选择——实用预测模型方法】
No 24. 会玩儿～ [哈哈]
No 25. 【两分钟论文解读之视频到视频合成】
No 26. 《人工智能（第2版）》
No 27. 【近期引用率最高的计算机科学研究人员列表(Google Scholar / with the largest h-index)】
No 28. [挤眼]
No 29. 这U盘设计不错，经典情怀～
No 30. 《Semi-supervised Learning on Graphs with Generative Adversarial Nets》
No 31. 这个习惯很危险：在Jupyter Notebooks里编写算法，检查输出是否“合理”
No 32. 《Python深度学习》
No 33. 《Scaling up Keras with Estimators - YouTube》
No 34. 【软件工程沉思录】
No 35. 这场景莫名熟悉～ [笑cry]
No 36. 【走进强化学习】
No 37. 【两分钟论文解读之深度强化学习打Quake3】
No 38. 《神经网络与PyTorch实战》
No 39. 《Learning to Describe Differences Between Pairs of Similar Images》
No 40. 《An Analysis of Hierarchical Text Classification Using Word Embeddings》
No 41. 【深度学习和土壤科学】
No 42. Magic Leap最新发布的SuperPoint高清视频效果 src:http://t.cn/Rs...
No 43. 【轻量语音识别解码框架】
No 44. 代码部署流程图解
No 45. 《Spherical Latent Spaces for Stable Variational Autoencoders》
No 46. 巧妙设计：望“文”
No 47. 《Entropy and Graph Energy of Complex Networks》
No 48. 最新更新增加章节 //@爱可可-爱生活: Code and Resources GitHub: ht...
No 49. 从Toledo艺术展“逃脱”
No 50. 【一图读懂：让你更聪明的十二种方法】
No 1. 自拍～ [围观]
No 2. 花半天写好的网络 vs. 花两天跑出的结果 ...
No 3. 今日发呆专用
No 4. [允悲]
No 5. 【200+机器学习/NLP/Python最佳在线教程汇总】
No 6. 【机器学习数学基础】
No 7. 【UC Berkeley深度强化学习课程】
No 8. 《美国名校学霸们是怎么努力的？ - 知乎》
No 9. 比利时华裔雕塑家罗丽蓉的作品，赞叹！ ...
No 10. 《Edge Attention based Multi-relational Graph Convolutional Networks》
No 11. 此刻，无需言语，希望带给你突破一切的力量～ http://t.cn/RsQNNhZ http://...
No 12. 会玩儿～ [哈哈]
No 13. 【一图读懂：让你更聪明的十二种方法】
No 14. 【用CNN处理结构化银行客户数据】
No 15. 《Deep Learning for Generic Object Detection: A Survey》
No 16. 晚安～
No 17. “我今年47了，就在今天，我刚刚才意识到这种花叫‘极乐鸟’，是因为它看起来像左图，而不是右图。”
No 18. 大公司里的创新实验室
No 19. 【Keras教程：Keras/深度学习/Python起步指南】
No 20. 80多年前的漫画，历久弥新
No 21. 现在，搞深度学习的人比以往任何时候都多——比2014年增长了两个数量级。科学的进步——新知识产生的数...
No 22. 【四叉树(Quadtree)艺术】
No 23. 【PyTorch Docker镜像】
No 24. 【轻量语音识别解码框架】
No 25. 巧妙设计：望“文”
No 26. “幸存者偏差(Survivorship bias)”
No 27. 《Data Dropout: Optimizing Training Data for Convolutional Neural Networks》
No 28. 【视觉对话挑战2018总结】
No 29. 【让贝叶斯、奥卡姆和香农共同定义机器学习——最小描述长度，一个漂亮的想法，将统计学，信息论和哲学概念联系在一起】
No 30. 【跨机构医疗图像分布式深度学习网络(有效共享患者数据的深度学习循环权重迁移方案)】
No 31. “Differentiable RANSAC: Learning Robust Line Fitting”
No 32. 自拍小创意 [可爱] http://t.cn/RsRYukY
No 33. 这么沙雕的魔术表演，他是怎么做到不笑场的……
No 34. 【magicplan-AI深度学习落地经验总结】
No 35. 【UC Berkeley RISE实验室开发的数据驱动计算平台】
No 36. [笑而不语]
No 37. 【CNN通俗解析】
No 38. 《A Primer on Causality in Data Science》
No 39. 【通过更快的训练和推理将神经网络机器翻译扩展到更大数据集】
No 40. [笑cry] 就像某些媒体对AI的炒作——作者有心，看者想多……...
No 41. 【Move 37强化学习课程之概述】
No 42. 《Bayesian Nonparametric Spectral Estimation》
No 43. 早！ [太阳]
No 44. 《Five lessons from building a deep neural network recommender》
No 45. 《海王》
No 46. 【生成艺术的灵感之源】
No 47. “机器学习”
No 48. 【区块链与AI：决胜未来的完美组合——AI Blockchain项目简表】
No 49. 【数据科学技能之Python爬虫实例教程】
No 50. Sony Walkman TPS-L2 [笑而不语]
No 1. 自拍～ [围观]
No 2. 今日发呆专用
No 3. 有个需要每天运行的Python程序，运行大概需要1.5秒。 我花了六小时用Rust重写它，...
No 4. 《Think Python》
No 5. 为开源意识点赞 [机智]
No 6. 【撰写文献综述】
No 7. 【让贝叶斯、奥卡姆和香农共同定义机器学习——最小描述长度，一个漂亮的想法，将统计学，信息论和哲学概念联系在一起】
No 8. “我今年47了，就在今天，我刚刚才意识到这种花叫‘极乐鸟’，是因为它看起来像左图，而不是右图。”
No 9. 机器里装了块最新的GPU [允悲]
No 10. “走弯路早到达”
No 11. “FasterRCNN+InceptionResNetV2 network trained on OpenImages V4”
No 12. “幸存者偏差(Survivorship bias)”
No 13. “学习新编程语言的唯一方法，就是用它写程序。”
No 14. 花半天写好的网络 vs. 花两天跑出的结果 ...
No 15. 【Keras教程：Keras/深度学习/Python起步指南】
No 16. 【用心整理的论文-代码实现列表(w/stars)】
No 17. 80多年前的漫画，历久弥新
No 18. 简单好玩，老少皆宜 src:http://t.cn/RssPhJi [笑而不语] ...
No 19. 【数据科学问答集锦】
No 20. 动态可视化：9/11当天全美航班动态 http://t.cn/RsDzCI1 ...
No 21. 【深度生成模型——基础、应用与开放问题】
No 22. 【区块链与AI：决胜未来的完美组合——AI Blockchain项目简表】
No 23. 【机器学习数学基础】
No 24. 【AWD-LSTM为什么这么棒？】
No 25. 评审：由于作者采纳了我的建议，论文看起来强多了…… ...
No 26. 《Semantic Instance Segmentation with a Discriminative Loss Function》
No 27. 递归半人马：半马，半递归人马 [晕] ...
No 28. 晚安～
No 29. 【2018.9十大热门Python网文】
No 30. 《Python编程快速上手 让繁琐工作自动化》
No 31. 【Rosetta：用机器学习理解图像和视频中的文本】
No 32. 【The What-If Tool：无需编程的机器学习模型探查工具】
No 33. 【基于asyncio的轻量异步微爬虫框架】
No 34. 《Multi-GPU training with Estimators, tf.keras and tf.data》
No 35. 【(Move 37)用强化学习解决物联网传感器网络数据路由问题】
No 36. PyTorch Implementation GitHub:http://t.cn/RsdwXdV
No 37. 《PFDet: 2nd Place Solution to Open Images Challenge 2018 Object Detection Track》
No 38. 【(Java)开源机器学习框架】
No 39. 《Introducing TensorFlow Data Validation: Data Understanding, Validation, and Monitoring At Scale》
No 40. 【(CS231N)Python Numpy教程】
No 41. 这U盘设计不错，经典情怀～
No 42. [笑而不语]
No 43. 【端到端几何推理发现潜在3D锚点】
No 44. 【新书草稿：机器学习数学基础】
No 45. 【深度学习硬件的指导性指南：最佳硬件是你已有的硬件，第二好是你负担得起的最强GPU及其标准支持配件】
No 46. 早！ [太阳]
No 47. 爱丽丝梦游仙境的作者刘易斯·卡罗尔喜欢给孩子们出数学难题，其中一个著名的问题：你能在纸上一笔画出下面...
No 48. 【(哥伦比亚新闻学院Lede项目)算法课程材料】
No 49. 最后的补丁 [笑cry]
No 50. 【Notebook的第一次大战】
No 1. 【用心整理的论文-代码实现列表(w/stars)】
No 2. 【如何写摘要】
No 3. 《数据密集型应用系统设计 [Designing Data-Intensive Applications]》
No 4. 【ECCV 2018亮点总结】
No 5. 我很少在电子邮件中道歉。 替代方案： - 谢谢你的指正！ - 真细心！我会更新/改正……- ...
No 6. 目标检测专业六级真题
No 7. 【(Kaggle)机器学习项目全流程实例演练】
No 8. 【Python遗传算法包】
No 9. 经常的我们…… [机智]
No 10. “java生态圈常用技术框架、开源中间件，系统架构、项目管理、经典架构案例、数据库、常用三方库、线上运维等知识”
No 11. 《Perl语言入门 第7版（中文版）》
No 12. 简单好玩，老少皆宜 src:http://t.cn/RssPhJi [笑而不语] ...
No 13. 【推荐系统“必读”论文列表】
No 14. CSAIL的Josh Tenenbaum认为，如今的‘AI’算法主要基于模式识别，根本不是‘智能’。...
No 15. 早！[太阳]
No 16. 《Think Python》
No 17. “NIPS 2018 Accepted Papers - Preprints”
No 18. 《异形》
No 19. 最悲桑的莫过于一夜之间痛失所爱~ [泪] ...
No 20. 【AI心律失常检测器如何解释其决策】
No 21. AI看不懂之“明星与甜点”
No 22. 【本周GAN货：用神经网络生成音乐】
No 23. 【视觉节奏与节拍：通过对视频中运动的分析得出音乐节奏的视觉模拟】
No 24. 自制壮丽慢放“火龙卷风”
No 25. 【机器学习数据集(CIFAR-10/ImageNet/Penn TreeBank/WMT 2014)SOTA成绩汇总】
No 26. “比mini-caffe更快的Forward库”
No 27. 你意识到逃跑已经来不及的那一刻…… [笑cry] ...
No 28. 有个需要每天运行的Python程序，运行大概需要1.5秒。 我花了六小时用Rust重写它，...
No 29. 【嵌入(向量化)在OpenAI Five中的应用】
No 30. 【微软发布的AutoML工具包(自动网络结构搜索/超参优化)】
No 31. NIPS 2018论文统计
No 32. 【Keras模型超参调优工具】
No 33. 《Group Normalization》
No 34. 【简单C++几何处理库】
No 35. 【心想“图”成：基于深度网络的大脑活动(fMRI)模式解码与图像重建】
No 36. AI模拟的105环法自行车赛
No 37. Münchhausen数：每位数字n的n次方之和就等于这个数本身的数字。英语中n次方就叫做“raise to the n-th power”
No 38. 《Bayesian Convolutional Neural Networks》
No 39. 【ECCV 2018 Best Paper Award】
No 40. 【英国警方在使用的人脸识别软件误报率达92％】
No 41. 【用强化学习在Unity模拟器里训练Donkey Car】
No 42. 晚安～ [月亮]
No 43. “走弯路早到达”
No 44. 塞尔达传说学术版 [笑cry]
No 45. 【(Python)图像哈希库】
No 46. 《ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks》
No 47. 【运行Google Colaboratory需要的Python库】
No 48. 今日发呆专用
No 49. 这U盘设计不错，经典情怀～
No 50. 【数据科学速查】
No 1. 大熊熊与小熊熊 🐻
No 2. 【论文发表指南之修订——如何提交稿件、回复审稿意见，撰写回复信、修改草稿】
No 3. 【台大李宏毅(国语)线性代数课程】
No 4. 《LSTM Pose Machines》
No 5. 【机器学习电影推荐系统】
No 6. 《用 TensorFlow 可以做什么有意思的事情？ - 知乎》
No 7. 【机器学习数学基础】
No 8. 【人人皆舞王(Everybody Dance Now)的 PyTorch 实现】
No 9. 【TensorFlow.js入门】
No 10. 《人工智能》
No 11. 【多种 Keras/TensorFlow 实现的 DNN CTR/CVR 模型】
No 12. 如果各行星离我们都像月球一样近…… ...
No 13. 【图深度学习】
No 14. [挤眼]
No 15. 【基于时间关系网络(TRN)从关键帧变化识别和预测行为】
No 16. 视觉实验：扭曲
No 17. 【机器学习 Docker 开发环境模板】
No 18. 【给经常失眠的朋友：两分钟内入睡的军事秘密——身心放松+心理暗示】
No 19. 【免费书：视觉深度学习高中生指南】
No 20. 酷！空中滑板车 http://t.cn/EvqQgdx
No 21. 【深度学习理论理解探索】
No 22. 【新书：机器学习变现——机器学习应用产品化部署指南】
No 23. 【Kaggle 新赛：Google Analytics客户收入预测——预测GStore客户会花多少钱】
No 24. 【新书：实用Python自然语言处理】
No 25. 【自编码器解析：原理与实现】
No 26. 你买了本新书，其实买的是当时以为会有时间看的头脑发热。[允悲]
No 27. 《Hamiltonian Descent Methods》
No 28. 早！ [太阳]
No 29. 【电子书：MATLAB 机器学习】
No 30. 今日发呆专用
No 31. 《数据密集型应用系统设计 [Designing Data-Intensive Applications]》
No 32. 【神经网络机器学习自动化框架】
No 33. 《如何深入理解「比你优秀的人不可怕，可怕的是比你优秀的人比你更努力」这句话？ - 知乎》
No 34. 【“脏”分类数据机器学习包】
No 35. AI 看不懂之大树
No 36. 莱昂哈德·欧拉是历史上最伟大的数学家之一。他在数学领域做出了卓越贡献，成果发表的速度也很惊人。据估算...
No 37. 【斯坦福机器学习课程“CS 229 - Machine Learning”速查表】
No 38. 论用户体验设计的重要性 [笑cry]
No 39. 【编程速查：如何使用Python 3、JavaScript这两种语言】
No 40. 【Google强化学习实验框架Dopamine上手教程】
No 41. 【一度广为看好的人工智能对冲基金今年令投资者失望】
No 42. 《A Probabilistic U-Net for Segmentation of Ambiguous Images》
No 43. 晚安~ (睡前再看会儿书) [月亮]
No 44. 【NVIDIA发布T4 Tensor Core GPU，实时推理性能创新高】
No 45. 【今日限免：Windows 平台 Docker 使用指南】
No 46. 【加密技术详解】
No 47. “台大李宏毅(国语)线性代数课程”
No 48. 《哪些问题是考研前不知道考研后才知道的？ - 知乎》
No 49. 【全光学机器学习：衍射深度神经网络】
No 50. 【tSNE的高速并行实现(Python)】
No 1. 【台大李宏毅(国语)线性代数课程】
No 2. 希望论文里都能加上这样的表格……
No 3. 晚安~ [月亮]
No 4. 【TensorFlow 2.0将迎来的新变化】
No 5. 某些炒作AI的媒体 vs. AI相关研究人员 http://t.cn/Evx7Mn4 ...
No 6. 【CNN 数字识别原理可视化】
No 7. 🐱vs. 龙虾 [偷笑] http://t.cn/EvMoMiA
No 8. 【电子书：MATLAB 机器学习】
No 9. 【有创意：用俄罗斯方块绘画的算法】
No 10. [挤眼]
No 11. 今日发呆专用
No 12. 如果你个人能力超强，以下两方面事实可能会同时成立：1、几乎没人能像你一样把你在做的事做得和你一样好...
No 13. 大熊熊与小熊熊 🐻
No 14. 《Perl语言入门 第7版（中文版）》
No 15. 统计分析最关键的部分，不是你对数据的处理方式，而是你使用的数据本身。
No 16. 【新书：Python爬虫开发指南(BeautifulSoup4/Scrapy)】
No 17. 《如何深入理解「比你优秀的人不可怕，可怕的是比你优秀的人比你更努力」这句话？ - 知乎》
No 18. [笑而不语]
No 19. 这世上不乏言行非凡的杰出人士，但社交媒体往往缺少审慎思维，会让你把注意力引向某些“糟糕”
No 20. 各国家年龄中位数：15-20🇪🇹🇸🇴🇳🇬🇨🇲🇨🇩🇦🇫🇾🇪🇰🇪20...
No 21. 【用ag-Grid作为Jupyter数据表格显示方案】
No 22. “台大李宏毅(国语)线性代数课程”
No 23. 【两分钟论文解读之DeepMind眼部疾病诊断】
No 24. 《汉语中的词频及笔画数分布规律探析》
No 25. 【新书：数据科学数据采集实践】
No 26. 1971年的“计算机工作原理图解”
No 27. AI 看不懂之大树
No 28. Justin Gage关于“拖放式”
No 29. 《Accelerating Deep Neural Networks with Spatial Bottleneck Modules》
No 30. 神奇的植物光世界：浮游植物生物光(马尔代夫Vaadhoo岛) http://t.cn/EvJqPg0...
No 31. 🏄🏄 🌊🌊🏄🏄🌊🌊🏄🏄 http://t.cn/EvJR8Eb ...
No 32. 【蒙特卡罗哈密顿方法(交互式)详解】
No 33. 【论文发表指南之修订——如何提交稿件、回复审稿意见，撰写回复信、修改草稿】
No 34. 《为什么越来越多博士逃离科研? - 知乎》
No 35. 早！ [太阳]
No 36. AR+可穿戴设备 会成为未来趋势吗？ http://t.cn/EvICpYK ...
No 37. 转个圈儿没准就过去了~
No 38. 《哪些问题是考研前不知道考研后才知道的？ - 知乎》
No 39. [爱你] http://t.cn/EvJqszn
No 40. 《Multiple Object Tracking in Urban Traffic Scenes with a Multiclass Object Detector》
No 41. 【自然语言十项全能：问答多任务学习】
No 42. 一“觉”
No 43. AI之路在何方 http://t.cn/EvVbqCe
No 44. 可视化：iPhone 价格走势图
No 45. 安保机器人小分队
No 46. 《Learning to Zoom: a Saliency-Based Sampling Layer for Neural Networks》
No 47. 每学期，过三到四周，就会有个我原以为“自由散漫”
No 48. 【TensorFlow开放数据集】
No 49. 《Deep Learning Towards Mobile Applications》
No 50. 【科研最差实践】
No 1. 卖点：“风铃是由试图推翻我们的机器人的金属骨头制成。把它们挂在你的房子外面，以起到警示作用。”
No 2. 敲黑板：希腊字母标准笔顺（有几个已经错了一辈子[允悲]） ...
No 3. 《为什么越来越多博士逃离科研? - 知乎》
No 4. 【TensorFlow开放数据集】
No 5. 小时候大家恐怕都玩过的“智能情景对抗游戏”
No 6. 【强化学习十大原则】
No 7. 如果你个人能力超强，以下两方面事实可能会同时成立：1、几乎没人能像你一样把你在做的事做得和你一样好...
No 8. 《Deforming Autoencoders: Unsupervised Disentangling of Shape and Appearance》
No 9. 【PyTorch深度学习(系列)教程】
No 10. self-play [机智]
No 11. 2008年雷曼兄弟(Lehman Brothers)倒闭时以下这些事物还不存在：UberInst...
No 12. 【强化学习成功案例】
No 13. 【PyTorch 实现的策略梯度(PG)算法】
No 14. 【学术工具集：高效设计、撰写和发表更好的研究……】
No 15. 新老师:？？？？？？？？
No 16. 自我引用是迈向自我接纳的第一步。
No 17. 亲爱的科技公司， 工作时间，员工需要的不是乒乓球桌和啤酒冰箱。🙅♂️🙅♀️员工需要的是灵...
No 18. 🏄🏄 🌊🌊🏄🏄🌊🌊🏄🏄 http://t.cn/EvJR8Eb ...
No 19. 🐱vs. 龙虾 [偷笑] http://t.cn/EvMoMiA
No 20. 字与形：行·列 src:http://t.cn/EvK5xTi
No 21. 《Perl语言入门 第7版（中文版）》
No 22. 《Recent Advances in Object Detection in the Age of Deep Convolutional Neural Networks》
No 23. 《Representing and comparing probabilities with kernels(MLSS Madrid, 2018)》
No 24. 今日发呆专用
No 25. 《ClusterGAN : Latent Space Clustering in Generative Adversarial Networks》
No 26. 【深度学习：AI革命及其前沿】
No 27. 神奇的植物光世界：浮游植物生物光(马尔代夫Vaadhoo岛) http://t.cn/EvJqPg0...
No 28. 【科研最差实践】
No 29. 《Panoptic Segmentation with a Joint Semantic and Instance Segmentation Network》
No 30. 【TensorFlow 2.0将迎来的新变化】
No 31. 晚安~ [月亮]
No 32. [笑而不语]
No 33. 《Why are Sequence-to-Sequence Models So Dull? Understanding the Low-Diversity Problem of Chatbots》
No 34. 可视化：芬兰水系图(湖泊、河流和溪流) src:http://t.cn/Evo93B1 ...
No 35. 各国家年龄中位数：15-20🇪🇹🇸🇴🇳🇬🇨🇲🇨🇩🇦🇫🇾🇪🇰🇪20...
No 36. 大熊熊与小熊熊 🐻
No 37. 【有创意：用俄罗斯方块绘画的算法】
No 38. 希望论文里都能加上这样的表格……
No 39. [爱你] http://t.cn/EvJqszn
No 40. [笑而不语] //@Sunset_Ren: @爱可可-爱生活 陈老师，NLP又增加新难句//@老刀9...
No 41. 《Anomaly Detection with Generative Adversarial Networks for Multivariate Time Series》
No 42. 早！ [太阳]
No 43. 《Distilled Wasserstein Learning for Word Embedding and Topic Modeling》
No 44. 【(Move 37)体育博彩与强化学习】
No 45. 《Multi-Expert Gender Classification on Age Group by Integrating Deep Neural Networks》
No 46. 《数据密集型应用系统设计 [Designing Data-Intensive Applications]》
No 47. 《BinGAN: Learning Compact Binary Descriptors with a Regularized GAN》
No 48. 【CNN 数字识别原理可视化】
No 49. 《A general theory for preferential sampling in environmental networks》
No 50. 安保机器人小分队
No 1. 科研之路 [笑而不语]
No 2. 敲黑板：希腊字母标准笔顺（有几个已经错了一辈子[允悲]） ...
No 3. 这账算得，没毛病 [笑而不语]
No 4. 晚安~ [月亮]
No 5. 【如何写好科研论文】
No 6. 亲爱的科技公司， 工作时间，员工需要的不是乒乓球桌和啤酒冰箱。🙅♂️🙅♀️员工需要的是灵...
No 7. 【可视化理解复杂神经网络】
No 8. 【深度学习(图像)预处理：从协方差矩阵到白化处理】
No 9. 《深入讨论RNN》
No 10. 【GAN 实例教程】
No 11. 【Scale和nuTonomy发布nuScenes——拥有超过140万张图像的无人驾驶数据集】
No 12. 【卷积模型】
No 13. 【计算机视觉前沿】
No 14. 【小二乘法是怎么来的？】
No 15. 就看AI怎么选：低精度 VS. 低情商
No 16. 【ICML2018与ECCV2018亮点回顾】
No 17. 【OpenCV/Tesseract OCR文字识别】
No 18. “Deep Learning Indaba 2018 practical notebooks”
No 19. 【神经过程(Neural Processes)及其PyTorch实现】
No 20. 【没钱怎么学数据科学】
No 21. 【ECCV 2018总结】
No 22. 【Keras 语义分割(预训练)模型库】
No 23. 用Pix2Pix for Unity生成🐱舞动画 GitHub:http://t.cn/Rke9y...
No 24. 今日发呆专用
No 25. 【C++/Cython实现的快速编辑距离】
No 26. 【最佳50k技术讲座】
No 27. 【PyTorch深度学习(系列)教程】
No 28. 【深度神经网络像素处理分析】
No 29. 早！[太阳]
No 30. 【Tensorflow令人困惑的方方面面(二)】
No 31. 【深度学习视频图像分类教程】
No 32. 好文回顾，“A Deep Dive into Recurrent Neural Nets”
No 33. 新老师:？？？？？？？？
No 34. [允悲]
No 35. 【基于贝叶斯优化的在线系统微调】
No 36. 【全新TensorFlow Hub Web体验】
No 37. (浓缩)宝宝的4小时Self-Play http://t.cn/EvlUVz5 ...
No 38. 【烹饪食谱多模态理解数据集】
No 39. 【用版本控制完善机器学习】
No 40. 【深度学习的深度误解】
No 41. 《Choosing to Rank》
No 42. 【3D室内场景组合与理解数据集】
No 43. 【成千上万(9000+)科学家每五天就发表一篇论文】
No 44. 卖点：“风铃是由试图推翻我们的机器人的金属骨头制成。把它们挂在你的房子外面，以起到警示作用。”
No 45. 【(GOOGLE)地球引擎数据目录】
No 46. 【AlphaPilot无人机挑战赛】
No 47. 今日再免
No 48. 《Enhanced Network Embeddings via Exploiting Edge Labels》
No 49. 【深度学习(图像)数据增广库】
No 50. 【强化学习十大原则】
No 1. 论文初完成 vs. 收到审稿意见 [允悲] ...
No 2. 这账算得，没毛病 [笑而不语]
No 3. 妙笔“点睛”
No 4. AI 看不懂之“喵木”
No 5. 【面向手机和嵌入式应用的高效CNN模型】
No 6. 【仅五页的精选版机器学习速查手册】
No 7. 【深度学习(图像)数据增广库】
No 8. 用Pix2Pix for Unity生成🐱舞动画 GitHub:http://t.cn/Rke9y...
No 9. 论色彩的重要性 [思考]
No 10. 【如何写好博士论文】
No 11. 今日发呆专用
No 12. 【用深度学习优化 SQL 查询】
No 13. 【简单有效的稀有词、n-grams和语言特征的语义嵌入】
No 14. 【从变分贝叶斯开始：大数据贝叶斯推理】
No 15. 晚安！ [月亮]
No 16. 敲黑板：希腊字母标准笔顺（有几个已经错了一辈子[允悲]） ...
No 17. 【慷慨的乌鸦】
No 18. 现代机械：如何给老树“搬家”
No 19. 【成千上万(9000+)科学家每五天就发表一篇论文】
No 20. 【完成论文时使用资源分享】
No 21. 【免费书：写给程序员的范畴论】
No 22. (浓缩)宝宝的4小时Self-Play http://t.cn/EvlUVz5 ...
No 23. 《X2Face: A network for controlling face generation by using images, audio, and pose codes》
No 24. 【Research2Vec论文向量化(推荐)】
No 25. 地球上已知仅存的白化座头鲸 🐳 http://t.cn/EvHnmwt ...
No 26. 【AI药物发现：用 GAN/强化学习 “想象”具有所需特性的新分子结构】
No 27. 【深度学习理论理解探索】
No 28. “机器学习”
No 29. 【模仿学习】
No 30. 一起来嗨！ http://t.cn/EvHmjzV
No 31. 【OpenCV/Tesseract OCR文字识别】
No 32. 【Kubernetes上的超参调优框架】
No 33. 【AllenNLP官方教程】
No 34. 【超分辨率开发工具集】
No 35. 早！ [太阳]
No 36. 《GANs for Medical Image Analysis》
No 37. “Arthas - Alibaba开源的Java诊断工具”
No 38. 【QuarkChain区块链协议的Python 实现】
No 39. 读博之路
No 40. 乌鸦潜力太大了
No 41. [酷] http://t.cn/EvlEyKk
No 42. 《Physics as a Way of Thinking(物理学：一种思维方式)》
No 43. 科研之路 [笑而不语]
No 44. 当我们非常努力地睡着，却愈发清醒。当我们非常努力地回答问题，却愈发困惑。放手，为求索留有余地。 vi...
No 45. 【脉冲神经元网络：学习与记忆学习】
No 46. 【自制(Java)人脸识别应用】
No 47. “MangaCraft漫画交互式着色指南”
No 48. 【面向定价和拍卖自动化机制设计的机器学习】
No 49. 究竟谁在“吞食世界”
No 50. Morphing~ [笑cry]
No 1. 论文初完成 vs. 收到审稿意见 [允悲] ...
No 2. 这账算得，没毛病 [笑而不语]
No 3. 妙笔“点睛”
No 4. AI 看不懂之“喵木”
No 5. 【面向手机和嵌入式应用的高效CNN模型】
No 6. 【仅五页的精选版机器学习速查手册】
No 7. 【深度学习(图像)数据增广库】
No 8. 用Pix2Pix for Unity生成🐱舞动画 GitHub:http://t.cn/Rke9y...
No 9. 论色彩的重要性 [思考]
No 10. 【如何写好博士论文】
No 11. 今日发呆专用
No 12. 【用深度学习优化 SQL 查询】
No 13. 【简单有效的稀有词、n-grams和语言特征的语义嵌入】
No 14. 【从变分贝叶斯开始：大数据贝叶斯推理】
No 15. 晚安！ [月亮]
No 16. 敲黑板：希腊字母标准笔顺（有几个已经错了一辈子[允悲]） ...
No 17. 【慷慨的乌鸦】
No 18. 现代机械：如何给老树“搬家”
No 19. 【成千上万(9000+)科学家每五天就发表一篇论文】
No 20. 【完成论文时使用资源分享】
No 21. 【免费书：写给程序员的范畴论】
No 22. (浓缩)宝宝的4小时Self-Play http://t.cn/EvlUVz5 ...
No 23. 《X2Face: A network for controlling face generation by using images, audio, and pose codes》
No 24. 【Research2Vec论文向量化(推荐)】
No 25. 地球上已知仅存的白化座头鲸 🐳 http://t.cn/EvHnmwt ...
No 26. 【AI药物发现：用 GAN/强化学习 “想象”具有所需特性的新分子结构】
No 27. 【深度学习理论理解探索】
No 28. “机器学习”
No 29. 【模仿学习】
No 30. 一起来嗨！ http://t.cn/EvHmjzV
No 31. 【OpenCV/Tesseract OCR文字识别】
No 32. 【Kubernetes上的超参调优框架】
No 33. 【AllenNLP官方教程】
No 34. 【超分辨率开发工具集】
No 35. 早！ [太阳]
No 36. 《GANs for Medical Image Analysis》
No 37. “Arthas - Alibaba开源的Java诊断工具”
No 38. 【QuarkChain区块链协议的Python 实现】
No 39. 读博之路
No 40. 乌鸦潜力太大了
No 41. [酷] http://t.cn/EvlEyKk
No 42. 《Physics as a Way of Thinking(物理学：一种思维方式)》
No 43. 科研之路 [笑而不语]
No 44. 当我们非常努力地睡着，却愈发清醒。当我们非常努力地回答问题，却愈发困惑。放手，为求索留有余地。 vi...
No 45. 【脉冲神经元网络：学习与记忆学习】
No 46. 【自制(Java)人脸识别应用】
No 47. “MangaCraft漫画交互式着色指南”
No 48. 【面向定价和拍卖自动化机制设计的机器学习】
No 49. 究竟谁在“吞食世界”
No 50. Morphing~ [笑cry]
No 1. 【深度学习目标检测文献列表(技术路线)】
No 2. 【深度学习语义分割：指南与代码】
No 3. 让自己相信，随时间推移，你一定能解决问题，这对任何艰难的成功都至关重要。勇敢迈出第一步，相信自己。...
No 4. 《人这一生为什么要努力？ - 知乎》
No 5. 晚安，正式的 [月亮]
No 6. 数学之心
No 7. 早！[太阳]
No 8. 【正则表达式教程：实例速查】
No 9. 【《金融机器学习进展》习题实验方案】
No 10. 【基于Spark的分布式TensorFlow/Keras/BigDL统一分析/AI平台】
No 11. 【迁移学习让深度学习更容易】
No 12. 【把(毕业)论文变成可发表的期刊文章】
No 13. 【图像检索资源列表】
No 14. B.J. May发现自家的人脸门锁系统这天早上没给他开门，看了下系统记录，发现了真正原因…… [笑c...
No 15. 【Matplotlib 3.0发布，仅支持 Python 3.x】
No 16. 上海还挺热！ 晚安~ [月亮]
No 17. [笑cry]
No 18. 机械计算器的“除零”
No 19. “刚发现方向盘上这些小突起原来是盲文，给盲人司机必要时能方便摁喇叭用的”
No 20. 【TensorFlow模型优化工具集】
No 21. 这不是河，是北卡罗来纳州40号洲际公路 [笑而不语]
No 22. 【(IOS)轻量不可描述图片检测库】
No 23. 标记了发现国家/时间的元素周期表 src:http://t.cn/EvmwRwq ...
No 24. 【机器学习——皇帝穿衣服了吗？机器学习工作原理通俗解析】
No 25. 【创建动画图形的简单方法(数据科学工具集)】
No 26. 【代码语义搜索的现实路径】
No 27. 《Streaming RNNs in TensorFlow》
No 28. 【金融模型中的三类错误】
No 29. 【基于OpenAI Baselines改进的强化学习算法实现】
No 30. 【仅五页的精选版机器学习速查手册】
No 31. 【慷慨的乌鸦】
No 32. 【光子量子神经网络】
No 33. 【人才篇】
No 34. 【基于Tensorflow的开源工具包，旨在支持广泛的机器学习，特别是文本生成任务，如机器翻译、对话、摘要、内容处置、语言建模等】
No 35. 第一眼也看成了主谓宾 [允悲]
No 36. Amazon包装箱一览，很多人偏爱Amazon的重要原因之一
No 37. 《X2Face: A network for controlling face generation by using images, audio, and pose codes》
No 38. 《DocFace+: ID Document to Selfie Matching》
No 39. AI看不懂之撒旦微笑
No 40. 妥协(Compromise) [允悲]
No 41. 今日发呆专用
No 42. “ACM RecSys 2018 Late-Breaking Results Proceeding”
No 43. 未来实验室会是这样吗？
No 44. 你的智商在平均水平之上吗？ http://t.cn/EvuY6SE ...
No 45. 乌鸦潜力太大了
No 46. 维罗纳·鲁佩斯（Verona Rupes）是米兰达（Miranda，天王星的27颗卫星之一）上的悬崖...
No 47. 带波节奏~ http://t.cn/Evm7gKm
No 48. 【最小图灵测试：用一个词证明你是人(不是 AI)】
No 49. 《Adversarial Examples: Opportunities and Challenges》
No 50. 【超分辨率开发工具集】
No 1. 研究生们，当你努力成长为“独立研究员”
No 2. 不要努力成为一个成功者，要努力成为一个有价值的人。 ——爱因斯坦 ...
No 3. 论损失函数的重要性
No 4. 【机器学习/深度学习的数学基础】
No 5. [嘻嘻]
No 6. 【RNN图解指南】
No 7. 《电话面试应当注意什么？ - 知乎》
No 8. 顺利返京，回家真好！ 晚安~ [月亮] ...
No 9. 很实用：AR 桌球 http://t.cn/EvD2cIA
No 10. 【曲线拟合方法和它们的弦外之音】
No 11. 【TensorFlow模型优化工具集】
No 12. 【推荐信怎么写】
No 13. “刚发现方向盘上这些小突起原来是盲文，给盲人司机必要时能方便摁喇叭用的”
No 14. 《Faster Training of Mask R-CNN by Focusing on Instance Boundaries》
No 15. 机械计算器的“除零”
No 16. 周末喽~ [偷笑]
No 17. 开饭啦！！！ http://t.cn/EvDzSix
No 18. 动物能活多久？——动物寿命一览图 src:http://t.cn/EvkU39u ...
No 19. 【ECCV 2018心得分享】
No 20. 【面向未来的 AI 技术展望】
No 21. 优雅含蓄……
No 22. 【今日限免：Python并发编程】
No 23. 【2018深度学习框架风云榜】
No 24. 早！
No 25. 【交互式数据可视化：以街道为单位的伦敦大气排放】
No 26. #今日发呆专用#
No 27. “CUDA 10 & cuDNN 7.3”
No 28. 受果蝇翅膀运动启发的空中无尾微型机器人 src:http://t.cn/8kjvsYJ http:/...
No 29. 现在你以为AI了不起，20年后走着瞧。
No 30. 第一眼也看成了主谓宾 [允悲]
No 31. 【深度学习目标检测文献列表(技术路线)】
No 32. Actual Reality(真·现实) [哈哈] http://t.cn/EvDAlXI ...
No 33. 【最小图灵测试：用一个词证明你是人(不是 AI)】
No 34. 【期刊杂志投稿摘要写法(Nature)】
No 35. 【Yann LeCun：“机器能更像人类吗？”】
No 36. 妥协(Compromise) [允悲]
No 37. 《Interpretable Reinforcement Learning with Ensemble Methods》
No 38. 《TStarBots: Defeating the Cheating Level Builtin AI in StarCraft II in the Full Game》
No 39. 【深度学习语义分割：指南与代码】
No 40. 【理解神经算术逻辑单元】
No 41. 【图像检索资源列表】
No 42. 《Dynamical, symplectic and stochastic perspectives on optimization(ICM2018) - YouTube》
No 43. 狐狸与宝宝 [挤眼] http://t.cn/EvDw61u
No 44. 《人这一生为什么要努力？ - 知乎》
No 45. 【《金融机器学习进展》习题实验方案】
No 46. 《Statistical Paradises and Paradoxes in Big Data (I): Law of Large Populations, Big Data Paradox, and the 2016 Us Presidential Election》
No 47. 在今天下午「KnowingAI知智」举办的「人工智能和教育的无限想象」沙龙中，北京邮电大学模式识别实...
No 48. 《Generating 3D Adversarial Point Clouds》
No 49. 【基于Spark的分布式TensorFlow/Keras/BigDL统一分析/AI平台】
No 50. “math-as-code - 用JavaScript代码理解数学符号”
No 1. “算法相关知识储备 - 来源 leetCode 和 其他算法书”
No 2. “计算机科学有80％都是侦探工作。你必须仔细调查，以确定发生了什么、没发生什么，以及为什么。”
No 3. 论文作者列表第14/16位 [允悲] http://t.cn/EPhxTqr ...
No 4. 【TensorFlow官方教程：(Keras)电影评论分类】
No 5. 目标检测专业十级真题 [笑cry]
No 6. 《优秀简历要遵循哪些规则？ - 知乎》
No 7. 《读博压力有多大？来形容一下啊？ - 知乎》
No 8. 越来越多听到博士生毕业时已经发表了有10多篇文章，为他们感到高兴，也明显感觉到出版物“通胀”
No 9. 昏眩山羊(Fainting goat)是一种家养山羊，当它们感到恐慌时，肌肉会僵直约3秒钟 ref:...
No 10. 《A review of Dropout as applied to RNNs》
No 11. 亲生哒！[嘻嘻] http://t.cn/EP7jtky
No 12. 周末喽~ [偷笑]
No 13. 动物能活多久？——动物寿命一览图 src:http://t.cn/EvkU39u ...
No 14. 研究生们，当你努力成长为“独立研究员”
No 15. 【快速粗糙的实体抽取】
No 16. 航天飞机上的石英玻璃纤维瓦是非常有效的热绝缘体，可以直接从炉子里拿出来 src:http://t.c...
No 17. 技术债(Technical Debt)
No 18. 【基于1D CNN的人体行为识别】
No 19.
No 20. 【低功耗图像识别挑战赛】
No 21. “RecSys 2018接收论文列表”
No 22. #今日发呆专用#
No 23. “音乐家潜意识里都是数学家。”
No 24. 【当机器学习碰上房间里的大象——“当前目标检测系统有多脆弱”】
No 25. 约塞米蒂(Yosemite)国家公园大瀑布 http://t.cn/EPzpGbI ...
No 26. 《Linguistically-Informed Self-Attention for Semantic Role Labeling》
No 27. 人生!
No 28. 人生
No 29. 【机器学习/深度学习的数学基础】
No 30. 《Ranking Distillation: Learning Compact Ranking Models With High Performance for Recommender System》
No 31. 早！ [太阳]
No 32. 【PyTorch 实现的NEAT (NeuroEvolution of Augmenting Topologies)神经进化算法】
No 33. 似乎有数据表明RTX 2080 Ti深度学习性能非常接近Titan V……
No 34. 《Onsets and Frames: Dual-Objective Piano Transcription》
No 35. 难得回归早睡，晚安~ [月亮]
No 36. 不要努力成为一个成功者，要努力成为一个有价值的人。 ——爱因斯坦 ...
No 37. 狐狸与宝宝 [挤眼] http://t.cn/EvDw61u
No 38. 【从零开始：50行 Python 代码用 AI 保持平衡】
No 39. 【(Facebook AI)短语级神经网络无监督机器翻译】
No 40. 很实用：AR 桌球 http://t.cn/EvD2cIA
No 41. 《科大讯飞用人类翻译的内容冒充智能 AI 同传一事是否属实？AI 同传「造假」是否普遍？ - 知乎》
No 42. 【推荐信怎么写】
No 43. 《Egocentric Vision-based Future Vehicle Localization for Intelligent Driving Assistance Systems》
No 44. #AI 看不懂#之“呱呱”
No 45. 【通过分析你的购物车，算法能了解你多少？】
No 46. 受果蝇翅膀运动启发的空中无尾微型机器人 src:http://t.cn/8kjvsYJ http:/...
No 47. “An apple a day keeps the doctor away”
No 48. 《Benchmarking Reinforcement Learning Algorithms on Real-World Robots》
No 49. 【曲线拟合方法和它们的弦外之音】
No 50. 《RecoGym: A Reinforcement Learning Environment for the problem of Product Recommendation in Online Advertising》
No 1. Skydio R1跟拍无人机会预测未来4秒目标的运动情况，并规划从用户希望角度拍摄的飞行路径 ref...
No 2. 听说这是放假在家的你 [嘻嘻] http://t.cn/EP232nc ...
No 3. 父与子
No 4. 【用强化学习解决Kaggle西格玛投资公司金融预测比赛】
No 5. 昏眩山羊(Fainting goat)是一种家养山羊，当它们感到恐慌时，肌肉会僵直约3秒钟 ref:...
No 6. 《读博压力有多大？来形容一下啊？ - 知乎》
No 7. “算法相关知识储备 - 来源 leetCode 和 其他算法书”
No 8. 网络太可怕了 我不想玩了！[允悲]
No 9. 哲学简史1、苏格拉底删除了账号2、柏拉图发布了苏格拉底的截图3、亚里士多德取消关注(unfol...
No 10. 【如何撰写出色的学术论文】
No 11. 【今日限免：Pandas实用方案手册——高效科学计算与数据分析】
No 12. 【电子病历系统深度学习】
No 13. 早起空腹喝水好处多：早起立刻空腹喝下640ml 左右的水，刷个牙，在接下来的45分钟内禁食禁水，可有...
No 14. 【Inception网络版本简要指南】
No 15. 程序员的成长过程，很大程度上就在脑子里积攒伤疤的过程，每行新代码带来的煎熬与你未来将要面临的重构压力...
No 16. 【深度学习的基础】
No 17. 做顾问工作越久，我越意识到，可交付成果的质量，取决于对客户和产品拥有者说不的能力。如果你试图取悦...
No 18. 量化名作
No 19. 早！[太阳]
No 20. 约塞米蒂(Yosemite)国家公园大瀑布 http://t.cn/EPzpGbI ...
No 21. Nike 网站的 robots.txt：just crawl it. [good] http://t...
No 22. 【从零开始：50行 Python 代码用 AI 保持平衡】
No 23. 全自动复原魔方 http://t.cn/EPUPBkk http://t.cn/EPUPdi2 ...
No 24. 【Uber 开发的深度学习分布训练库，支持Apache Parquet格式的数据集的单机或分布式训练、验证(支持Tensorflow, Pytorch, PySpark等多种框架)】
No 25. 【通过分析你的购物车，算法能了解你多少？】
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No 29. 《科大讯飞用人类翻译的内容冒充智能 AI 同传一事是否属实？AI 同传「造假」是否普遍？ - 知乎》
No 30. 【软件沉思录——“Windows 95总共30Mb，如今一个网页都不止这个量！Google键盘App会吃掉150Mb，一个在屏幕上绘制30个按键的 App真的比整个Windows 95还要复杂五倍？” 】
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No 32. 好文回顾，如何撰写出色的学术论文
No 33. 耐人回味的头条：失踪四年的英国鹦鹉与主人重聚不说英语改说西班牙语 ...
No 34. 苏格兰的福尔柯克大轮盘是世界上第一个也是唯一一个旋转式渡船升降机
No 35. 《Real-Time Joint Semantic Segmentation and Depth Estimation Using Asymmetric Annotations》
No 36. 《优秀简历要遵循哪些规则？ - 知乎》
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No 38.
No 39. 《A Coupled Evolutionary Network for Age Estimation》
No 40. 论文作者列表第14/16位 [允悲] http://t.cn/EPhxTqr ...
No 41. 鲸头鹳(Shoebill Stork) http://t.cn/EPyXgbM
No 42. 当程序或服务被描述为基于“人工智能”
No 43. 《Unsupervised Abstractive Sentence Summarization using Length Controlled Variational Autoencoder》
No 44. 人生!
No 45. 必读！言辞犀利、爽快的一篇文章，吐了不少程序员们内心深处积压已久的槽，直指软件行业缺乏对效率、简单和...
No 46. 《Defensive Dropout for Hardening Deep Neural Networks under Adversarial Attacks》
No 47. 看图说话
No 48. 晚安~ [月亮]
No 49. “计算机科学有80％都是侦探工作。你必须仔细调查，以确定发生了什么、没发生什么，以及为什么。”
No 50. 亲生哒！[嘻嘻] http://t.cn/EP7jtky
No 1. Skydio R1跟拍无人机会预测未来4秒目标的运动情况，并规划从用户希望角度拍摄的飞行路径 ref...
No 2. 【《Science Research Writing: A Guide for Non-Native Speakers of English(非英语母语者科研论文撰写指南)》样章：如何写引言】
No 3. 父与子
No 4. 早起空腹喝水好处多：早起立刻空腹喝下640ml 左右的水，刷个牙，在接下来的45分钟内禁食禁水，可有...
No 5. 哲学简史1、苏格拉底删除了账号2、柏拉图发布了苏格拉底的截图3、亚里士多德取消关注(unfol...
No 6. 真实的代码调试过程
No 7. 【Andrew Ng经典机器学习课程作业Python 版】
No 8. 【异常检测相关资源大列表】
No 9. 【Python实例教学：lambda, map 和 filter】
No 10. 【软件沉思录——“Windows 95总共30Mb，如今一个网页都不止这个量！Google键盘App会吃掉150Mb，一个在屏幕上绘制30个按键的 App真的比整个Windows 95还要复杂五倍？” 】
No 11. 全自动复原魔方 http://t.cn/EPUPBkk http://t.cn/EPUPdi2 ...
No 12. 【科研写作过程总览】
No 13. 【搭建自己的 Youtube 视频下载服务】
No 14. 【从零开始创建操作系统】
No 15. 听说这是放假在家的你 [嘻嘻] http://t.cn/EP232nc ...
No 16. 别停啊~
No 17. 【经典机器学习算法示例集(Jupyter Botebooks)】
No 18. 照片刺绣——我以为是图像边缘检测呢 [笑cry] ...
No 19. [笑而不语]
No 20. 【CRM 教程：AI 在扑克上击败职业玩家的秘密】
No 21. '蜘蛛喵' 🕷🐈 http://t.cn/EPt7Qw8
No 22. 《DP-GAN: Diversity-Promoting Generative Adversarial Network for Generating Informative and Diversified Text》
No 23. 如果你也爱钢铁侠……
No 24. 阔别多日，当“刮目相待”
No 25. 【机器学习新前沿：迁移学习】
No 26. 【简单、灵活可扩展的PyTorch模板】
No 27. Stotting(也叫pronking、pronging)，是四足动物的一种行为，四只脚同时离开地面...
No 28. 当程序或服务被描述为基于“人工智能”
No 29. 团队合作典范：重量、震动、平衡缺一不可 http://t.cn/EPtwj7N ...
No 30. 《GitHub的**乱象：刷星、高仿、骂街和版聊》
No 31. 《Random Warping Series: A Random Features Method for Time-Series Embedding》
No 32. 必读！言辞犀利、爽快的一篇文章，吐了不少程序员们内心深处积压已久的槽，直指软件行业缺乏对效率、简单和...
No 33. 算法生成艺术
No 34. 【基于Word2Vec的(Goodreads)图书向量化表示】
No 35. 特斯拉之路——坚持与奋斗之道
No 36. 【生成艺术画廊——“用代码+想象实现的创新与再造复古艺术” (Notebooks)】
No 37. 耐人回味的头条：失踪四年的英国鹦鹉与主人重聚不说英语改说西班牙语 ...
No 38. #今日发呆专用#
No 39. Nike 网站的 robots.txt：just crawl it. [good] http://t...
No 40. 如果你用的软件没有自动化测试，你就是测试代码。
No 41. 今日空腹喝水任务已完成，600ml喝下去确实有点撑 [允悲]...
No 42. 【电子病历系统深度学习】
No 43. 【TonY(TensorFlow on YARN)在Hadoop上运行TensorFlow】
No 44. 早！[太阳]
No 45. 《Personalized Top-N Sequential Recommendation via Convolutional Sequence Embedding》
No 46. 晚安～
No 47. 祝大家中秋快乐！(过节也要关注样本质量问题) [笑而不语] ...
No 48. 如果你也爱漫威，就会懂 🤣🤣🤣 http://t.cn/EPq5dDB ...
No 49.
No 50. 【AI+区块链=(永久)被动获利?】
No 1. 引力波一出，冒出一堆天文和物理学家； AlphaGo 一出，冒出一堆 AI 专家； ...
No 2. 【(硕士)论文写作技巧资源大列表】
No 3. 【50+程序员数据结构与算法精选面试题】
No 4. 【深度学习超参数搜索实用指南】
No 5. 【从ECCV 2018看超分辨率研究趋势】
No 6. 【(Python)金融投资组合优化包】
No 7. 【(视觉)注意力机制】
No 8. 【图像标记(标注)工具VIA】
No 9. 【《Science Research Writing: A Guide for Non-Native Speakers of English(非英语母语者科研论文撰写指南)》样章：如何写引言】
No 10. 【OpenCV人脸识别】
No 11. 【论文写作时间管理技巧】
No 12. 【(Python/Keras)CNN实战入门指南】
No 13. 我觉得TensorFlow和Keras有80％的可能性在20年后仍然健在，并在10年后(2028年)...
No 14. “纽约大学心理学家Catherine Hartley说，小孩是无模型学习系统，大人是基于模型的学习系统(简言之)，太奇妙了”
No 15. Stotting(也叫pronking、pronging)，是四足动物的一种行为，四只脚同时离开地面...
No 16. 《美国人自己不读硕读博的吗？ - 知乎》
No 17. 《Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual Features》
No 18. 【异常检测相关资源大列表】
No 19. 《Human activity recognition based on time series analysis using U-Net》
No 20. 无人驾驶摩托车 http://t.cn/EPcYyxJ
No 21. 【《语音与语言处理》第三版(草稿)】
No 22. [笑cry]
No 23. 周一的感觉……
No 24. 最近把Submarine Project推到Hadoop主干了，Submarine目标是用来跑分布式...
No 25. 成长 http://t.cn/EPiomYw
No 26. 【(硕士论文)单[纯]自编码器——代数拓扑与概率模型的融合】
No 27. 晚安~
No 28. 让乐高动起来 http://t.cn/EPcWAiN
No 29. 第一次参加国际会议，茶歇时无所适从的我 [挤眼] http://t.cn/EPJT4vE ...
No 30. 算法生成艺术
No 31. 阔别多日，当“刮目相待”
No 32. 'NVIDIA Deep Learning Examples for Volta Tensor Co...
No 33. 【PyTorch深度学习/强化学习研究高级工具】
No 34. 【大数据交互可视化工具——无延迟交叉过滤百万条记录】
No 35. #今日发呆专用#
No 36. 早！ [太阳]
No 37. 【VGGFace2大规模人脸数据集】
No 38. 【科学家应该知道的那些事(建设中)】
No 39. '蜘蛛喵' 🕷🐈 http://t.cn/EPt7Qw8
No 40. 卖点：“风铃是由试图推翻我们的机器人的金属骨头制成。把它们挂在你的房子外面，以起到警示作用。”
No 41. 这个知识焦虑的时代，恨不得人人都是“全才”
No 42. 照片刺绣——我以为是图像边缘检测呢 [笑cry] ...
No 43. Skydio R1跟拍无人机会预测未来4秒目标的运动情况，并规划从用户希望角度拍摄的飞行路径 ref...
No 44. 【用 AI 预测洪灾(早期洪水警报)】
No 45. 【Google 播客：Jeff Dean访谈】
No 46. 【(Python)并发数据工作流开发库】
No 47. 【深度学习高精度基因组研究】
No 48. 《Unsupervised Learning of Monocular Depth Estimation and Visual Odometry with Deep Feature Reconstruction》
No 49. 《DP-GAN: Diversity-Promoting Generative Adversarial Network for Generating Informative and Diversified Text》
No 50. 《GitHub的**乱象：刷星、高仿、骂街和版聊》
No 1. 【Kaggle 新赛：用新闻预测股票走势】
No 2. 留着，需要的时候可以查一下
No 3. 语音控制的烦恼 [笑cry] http://t.cn/Rs4Wogy ...
No 4. 【生成模型PyTorch实现(标记、交互可视化)】
No 5. 【大数据交互可视化工具——无延迟交叉过滤百万条记录】
No 6. 《Softer-NMS: Rethinking Bounding Box Regression for Accurate Object Detection》
No 7. 成长 http://t.cn/EPiomYw
No 8. 《Unsupervised Learning of Monocular Depth Estimation and Visual Odometry with Deep Feature Reconstruction》
No 9. 【50+程序员数据结构与算法精选面试题】
No 10. 早！ [太阳]
No 11. #AI 看不懂# 表情背后
No 12. 【机器学习热门开源项目(2018.9)】
No 13. 【Q Learning强化学习自动交易机器人】
No 14. 【(视觉)注意力机制】
No 15. 【自己搭建深度学习计算机比用AWS要便宜10倍】
No 16. [笑cry]
No 17. 【地标定位代码&数据集】
No 18. 第一次参加国际会议，茶歇时无所适从的我 [挤眼] http://t.cn/EPJT4vE ...
No 19. 晚安~ [月亮]
No 20. 【物联网的蒙特卡洛强化学习优化】
No 21. 【开源数学软件系统SageMath】
No 22. 【神经网络泛化特性识别】
No 23. 【基于开源深度学习API服务DeepDetect的图像自动标记(tagger)工具】
No 24. 【Tensorflow实现的端到端大规模音乐音频标记学习】
No 25. 【(Python/Keras)CNN实战入门指南】
No 26. 【Mixup数据增广技术(fastai)(CIFAR-10, 1 GPU, 94% accuracy, 6 minutes)】
No 27. 嗯，是这个眼神 http://t.cn/EP9L5Xj
No 28. 《美国人自己不读硕读博的吗？ - 知乎》
No 29. 【今日限免：增强现实(AR)开发】
No 30. 【基于JavaScript/WebG的13kb射击游戏，还挺带感】
No 31. 《RPNet: an End-to-End Network for Relative Camera Pose Estimation》
No 32. 《Multi-View Community Detection in Facebook Public Pages》
No 33. 【OpenCV人脸识别】
No 34. 【好奇心与 AI：关于内在动机、好奇心驱动的学习和神经进化】
No 35. 卖点：“风铃是由试图推翻我们的机器人的金属骨头制成。把它们挂在你的房子外面，以起到警示作用。”
No 36. 《Understanding Fake Faces》
No 37. 《A Meta-Learning Approach for Custom Model Training》
No 38. 引力波一出，冒出一堆天文和物理学家； AlphaGo 一出，冒出一堆 AI 专家； ...
No 39. 《Temporal Interpolation as an Unsupervised Pretraining Task for Optical Flow Estimation》
No 40. 大熊熊与小熊熊 🐻
No 41. 【AI伦理相关资源】
No 42. 《Interpretable Multi-Objective Reinforcement Learning through Policy Orchestration》
No 43. 《985的高保研率有意义吗？ - 知乎》
No 44. 【Symplectic Gradient Adjustment (SGA)算法实现(colab)】
No 45. 【从ECCV 2018看超分辨率研究趋势】
No 46. 【《语音与语言处理》第三版(草稿)】
No 47. 【VGGFace2大规模人脸数据集】
No 48. 【深度学习超参数搜索实用指南】
No 49. 《Pachinko Prediction: A Bayesian method for event prediction from social media data》
No 50. 《Longitudinal data analysis using matrix completion》
No 1. 语音控制的烦恼 [笑cry] http://t.cn/Rs4Wogy ...
No 2. 【决策树可视化】
No 3. 【如何撰写文献综述】
No 4. 【免费书：统计学导论】
No 5. 晚安~ [月亮]
No 6. 1958 - 2018，电子游戏画质进化史 （YouTube： Cussan）
No 7. 【Tensorflow实现的端到端大规模音乐音频标记学习】
No 8. 【fast.ai课程：面向程序员的机器学习导论】
No 9. 贴心 [笑而不语]
No 10. 面向游戏的图形学和GPU进化史
No 11. 早！ [太阳]
No 12. 嗯，是这个眼神 http://t.cn/EP9L5Xj
No 13. 鱿鱼，章鱼和墨鱼是世界上少数可以在眨眼间改变肤色的动物 ref:http://t.cn/EPloQ3...
No 14. 《Why scatter plots suggest causality, and what we can do about it》
No 15. 《Real-Time Monocular Object-Model Aware Sparse SLAM》
No 16. 《No Multiplication? No Floating Point? No Problem! Training Networks for Efficient Inference》
No 17. 【快速图像增广库】
No 18. 《Combined convolutional and recurrent neural networks for hierarchical classification of images》
No 19. 《On Reinforcement Learning for Full-length Game of StarCraft》
No 20. 《A Survey of Learning Causality with Data: Problems and Methods》
No 21. 【构建Google数据集搜索引擎，打造开放数据生态系统】
No 22. “Scikit-Learn 0.20.0 Released”
No 23. 【两分钟论文解读之能骗过艺术史学家的画风迁移】
No 24. 《Learning to Address Health Inequality in the United States with a Bayesian Decision Network》
No 25. 【Kaggle 新赛：用新闻预测股票走势】
No 26. 《Semi-Supervised Sequence Modeling with Cross-View Training》
No 27. 《HotpotQA: A Dataset for Diverse, Explainable Multi-hop Question Answering》
No 28. 《ComQA: A Community-sourced Dataset for Complex Factoid Question Answering with Paraphrase Clusters》
No 29. 【Momentum优化机制分析】
No 30. 《Covfefe: A Computer Vision Approach For Estimating Force Exertion》
No 31. 【图与对抗学习】
No 32. update released: http://t.cn/EPWCvqE
No 33. 昏眩山羊(Fainting goat)是一种家养山羊，当它们感到恐慌时，肌肉会僵直约3秒钟 ref:...
No 34. 【Unity和DeepMind联手用虚拟世界推进AI研究】
No 35. 【Alexa如何实现“窃窃私语”对话】
No 36. 大熊熊与小熊熊 🐻
No 37. 【Q Learning强化学习自动交易机器人】
No 38. 《A Little Review of Domain Adaptation in 2017》
No 39. 《Softer-NMS: Rethinking Bounding Box Regression for Accurate Object Detection》
No 40. 《Floyd-Warshall Reinforcement Learning Learning from Past Experiences to Reach New Goals》
No 41. 【《Science Research Writing: A Guide for Non-Native Speakers of English(非英语母语者科研论文撰写指南)》样章：如何写引言】
No 42. 《Co-Creative Level Design via Machine Learning》
No 43. 《Resilient Computing with Reinforcement Learning on a Dynamical System: Case Study in Sorting》
No 44. 听说这是放假在家的你 [嘻嘻] http://t.cn/EP232nc ...
No 45. 【Mixup数据增广技术(fastai)(CIFAR-10, 1 GPU, 94% accuracy, 6 minutes)】
No 46. 【(Python/Keras)CNN实战入门指南】
No 47. 【机器学习热门开源项目(2018.9)】
No 48. 表情语言指南
No 49. 【经典回顾:《Neural Networks: Tricks of the Trade)》】
No 50. 【自己搭建深度学习计算机比用AWS要便宜10倍】
No 1. 【Tensorflow新特性与NLP最佳实践(Jupyter Notebooks)】
No 2. 【快速准确的全卷积头部检测】
No 3. 【免费书：统计学导论】
No 4. 太甜 [可爱] http://t.cn/EPQoBPQ
No 5. 【医疗机器学习实战入门(基于MRI数据的脑龄估计)】
No 6. 【图与对抗学习】
No 7. 《神奈川巨浪》
No 8. 晚安~ [月亮]
No 9. 【为计算机视觉生成大的、合成的、带标注的、逼真的数据集】
No 10. 【BBC】
No 11. 【全局语义上下文能改善神经语言模型吗？】
No 12. 【如何学习深度学习：Amplifr CTO分享的他从Ruby开发员到深度学习爱好者的持续旅程的笔记】
No 13. 《A Little Review of Domain Adaptation in 2017》
No 14. 【Python结构化数据机器学习库】
No 15. 地球主板 by Alain Bousquet
No 16. 【自定义损失函数Gradient Boosting】
No 17. 【Kaggle 新赛：Quick, Draw!涂鸦识别比赛】
No 18. 莱昂纳多·达芬奇：数学、艺术与科学 ref:http://t.cn/EPTrkhJ ...
No 19. 《Faster RER-CNN: application to the detection of vehicles in aerial images》
No 20. 【(PhD)科研指南】
No 21. 鱿鱼，章鱼和墨鱼是世界上少数可以在眨眼间改变肤色的动物 ref:http://t.cn/EPloQ3...
No 22. 做研究 vs. 写研究
No 23. 【快速图像增广库】
No 24. 【概率思维】
No 25. 语音控制的烦恼 [笑cry] http://t.cn/Rs4Wogy ...
No 26. 【自然语言处理(NLP)前沿】
No 27. 【今日限免：R语言编程方案手册】
No 28. 【Momentum优化机制分析】
No 29. 【如何撰写文献综述】
No 30. 【决策树可视化】
No 31. 【使用电子邮件的聊天机器人项目，用来与发出欺诈邮件的骗子聊天】
No 32. 【NBA.com数据访问API】
No 33. 【构建Google数据集搜索引擎，打造开放数据生态系统】
No 34. 早！ [太阳]
No 35. 《Time is of the Essence: Machine Learning-based Intrusion Detection in Industrial Time Series Data》
No 36. update released: http://t.cn/EPWCvqE
No 37. 【fast.ai课程：面向程序员的机器学习导论】
No 38. 【用AutoAugment自学习数据增广改进深度学习性能】
No 39. 【基于PyTorch，面向计算化学和药物设计研究的深度学习工具包】
No 40. 【计算机视觉数据集搜索引擎】
No 41. 【构建安全AI】
No 42. 《A Survey on Theoretical Advances of Community Detection in Networks》
No 43. 【Nifty NAFs :神经自回归流通用密度估计】
No 44. 【Facebook以两种令人不安的方式为目标广告收集用户电话号码：双重身份验证(2FA)电话号码和“影子(shadow)”联系信息】
No 45. 【本月热门Python开源项目(2018.9)】
No 46. 可折叠电子设备
No 47. “TensorFlow 1.11.0 Released”
No 48. 《Sparsified SGD with Memory》
No 49. 【Unity和DeepMind联手用虚拟世界推进AI研究】
No 50. 昏眩山羊(Fainting goat)是一种家养山羊，当它们感到恐慌时，肌肉会僵直约3秒钟 ref:...
No 1. 太真实了 [笑而不语]
No 2. 【LSTM、GRU详细图解】
No 3. 《为什么**部分 985 高校的课件资料不让学生外传？ - 知乎》
No 4. 【(Python)基于 NLTK 从头搭建简单聊天机器人】
No 5. 【自然语言处理(NLP)前沿】
No 6. 【概率思维】
No 7. 晚安~ [月亮]
No 8. 【电影推荐系统实战入门】
No 9. 【计算机视觉数据集搜索引擎】
No 10. 《Mutual Learning to Adapt for Joint Human Parsing and Pose Estimation》
No 11. 【基于OpenCV图像分割的半自动图像标注工具】
No 12. 【BBC】
No 13. 思考世界最有效的方式，是用理性分析的态度，立足长远，同时坚守最根本的原则。几乎所有我们每天消费的媒体...
No 14. 《为什么博士毕业都想去高校任职？ - 知乎》
No 15. 做研究 vs. 写研究
No 16. [哈哈] http://t.cn/EP3m7FK
No 17. 【CNN 可解释性文献汇编】
No 18. 蝠鲼(fú fèn)
No 19. 一小步 vs. 一大步
No 20. 【RTX 2080 Ti深度学习性能评测】
No 21. 《Phrase-Indexed Question Answering: A New Challenge for Scalable Document Comprehension》
No 22. (MIT)Walter Lewin教授课堂实验片段：射弹运动中水平速度分量保持不变 http://t...
No 23. 【序列感知推荐算法实践教程】
No 24. 【文献综述的风格化和结构化】
No 25. 太甜 [可爱] http://t.cn/EPQoBPQ
No 26. 《Learning to Segment Every Thing》
No 27. 【性能与OpenCV相当的轻量图像处理库(Python/C++)】
No 28. 【(Python)图结构数据机器学习库】
No 29. 《Deep Graph Infomax》
No 30. 早！ [太阳]
No 31. 【机器学习法则：机器学习工程最佳实践】
No 32. “MS-DOS v1.25 and v2.0 Source Code”
No 33. 【模型超参自动搜索工具】
No 34. 可折叠电子设备
No 35. 【JavaScript网络爬虫框架】
No 36. 【AI的局限性：当算法失败时】
No 37. 【ICLR 2019投搞论文集】
No 38. 【谁会在 AI 大潮中赚到真金白银？】
No 39. 【本月热门Python开源项目(2018.9)】
No 40. 【面向时尚、电子商务 AI 相关资源大列表】
No 41. 【CNN 对抗攻击】
No 42. 【UCLA新课：物理学机器学习与学习的物理学】
No 43. 【医疗机器学习实战入门(基于MRI数据的脑龄估计)】
No 44. 《LaSOT: A High-quality Benchmark for Large-scale Single Object Tracking》
No 45. 【ICLR复现挑战】
No 46. 【AI会有自我意识吗？】
No 47. 【AI让你爱的人“永生”】
No 48. 【基于PyTorch，面向计算化学和药物设计研究的深度学习工具包】
No 49. 【自定义损失函数Gradient Boosting】
No 50. 语音控制的烦恼 [笑cry] http://t.cn/Rs4Wogy ...
No 1. 《深入浅出数据科学》
No 2. 【程序员的自我修养(中文版)】
No 3. NLP，呵呵
No 4. 【UC Berkeley深度强化学习课程】
No 5. “无人”
No 6. 【科研论文撰写手把手指南】
No 7. 【用3行Python代码将数据预处理加快2-6倍：善用concurrent.futures模块】
No 8. '中文分词新词发现 - python3实现互信息和左右熵的新词发现' by Zzc GitHub: ...
No 9. 【神经网络装配流水线：用 Python 快速测试各种度学习模型】
No 10. 【TensorFlow/OpenCV头部姿态估计】
No 11. 《2019 校招各互联网大厂的算法岗是否存在供大于求的现象？ - 知乎》
No 12. 你的数据值多少钱？为了成为iPhone默认搜索引擎，Google刚向Apple支付了90亿美元。 90亿美元，请大家用“免费”
No 13. 坐标莫斯科，做30个蹲起可免费获得地铁票。好点子！ ref:http://t.cn/EPezkoH ...
No 14. 【Web操作自动化：用 Python 控制 Web】
No 15. 《DeepMVS: Learning Multi-View Stereopsis》
No 16. 😍 http://t.cn/EPgNq1o
No 17. 'AdvBox - 支持多种深度学习平台的AI模型安全工具箱，既支持白盒和黑盒算法生成对抗样本，衡量...
No 18. 【(R)基于嵌入(向量化)的协同过滤】
No 19. 【面向时尚、电子商务 AI 相关资源大列表】
No 20. 【图嵌入、表示学习文献集锦】
No 21. 《Large Scale GAN Training for High Fidelity Natural Image Synthesis | OpenReview》
No 22. [笑而不语] http://t.cn/EPeAbxM
No 23. 【Java机器学习库】
No 24. 早！ [太阳]
No 25. 【书稿：因果推理概念与方法】
No 26. 'QANet_dureader - QANet+DuReader中文机器阅读理解' by Sean ...
No 27. 'cx-extractor-python - 基于行块分布函数的通用网页正文抽取算法的Python版...
No 28. 《Large Scale GAN Training for High Fidelity Natural Image Synthesis》
No 29. 《为什么**部分 985 高校的课件资料不让学生外传？ - 知乎》
No 30. 【基于OpenCV图像分割的半自动图像标注工具】
No 31. 晚安~
No 32. 《Night-to-Day Image Translation for Retrieval-based Localization》
No 33. 《Shallow Learning For Deep Networks》
No 34. 《Learning to Segment Every Thing》
No 35. 《WaveCycleGAN: Synthetic-to-natural speech waveform conversion using cycle-consistent adversarial networks》
No 36. 【性能与OpenCV相当的轻量图像处理库(Python/C++)】
No 37. [嘻嘻]
No 38. 《CPDist: Deep Siamese Networks for Learning Distances Between Structured Preferences》
No 39. 《R-C3D: Region Convolutional 3D Network for Temporal Activity Detection》
No 40. (MIT)Walter Lewin教授课堂实验片段：射弹运动中水平速度分量保持不变 http://t...
No 41. 【CNN 可解释性文献汇编】
No 42. [哈哈] http://t.cn/EP3m7FK
No 43. 《Phrase-Indexed Question Answering: A New Challenge for Scalable Document Comprehension》
No 44. 《**哪个大学的伙食/食堂质量最好？ - 知乎》
No 45. 语音控制的烦恼 [笑cry] http://t.cn/Rs4Wogy ...
No 46. GitHub:http://t.cn/EPrlncr
No 47. 【(Python)图结构数据机器学习库】
No 48. 【新书：机器翻译质量评价】
No 49. 【编程速查：如何使用Python 3、JavaScript这两种语言】
No 50. 【CNN 对抗攻击】
No 1. 【程序员的自我修养(中文版)】
No 2. 激情与梦想：Windows95发布现场 http://t.cn/Eh7j2V5 ...
No 3. 【期刊论文摘要指南：六条标准把握成功】
No 4. 【口碑爆棚，决定试试Visual Studio Code】
No 5. François Chollet的“在读”
No 6. “复杂性不是目标。我不想作为复杂系统工程师被人们铭记。”
No 7. 能屈能伸 [哈哈] http://t.cn/Eh7O0vC
No 8. 《深入浅出数据科学》
No 9. ICLR 2019目前能看到的：深度神经网络规模大上加大，需要更多数据、存储和计算资源。 GAN、R...
No 10. “Matplotlib 3.0.0 released”
No 11. 1940年的交互式雪佛兰汽车销售手册 http://t.cn/EhhCDUv ...
No 12. 晚安~ [月亮]
No 13. 《DeepMVS: Learning Multi-View Stereopsis》
No 14. 照今天的生活节奏，七天以后的我： http://t.cn/EhZJtz4 ...
No 15. 'AdvBox - 支持多种深度学习平台的AI模型安全工具箱，既支持白盒和黑盒算法生成对抗样本，衡量...
No 16. 【TensorFlow/OpenCV头部姿态估计】
No 17. 早！ [太阳]
No 18. 《Multitask Learning on Graph Neural Networks - Learning Multiple Graph Centrality Measures with a Unified Network》
No 19. 《Global Weighted Average Pooling Bridges Pixel-level Localization and Image-level Classification》
No 20. 《Object Detection from Scratch with Deep Supervision》
No 21. 【深度学习产品化部署资料集锦】
No 22. 《Combined Image- and World-Space Tracking in Traffic Scenes》
No 23. 《程序员年龄增大后的职业出路是什么？ - 知乎》
No 24. 【GitHub秘籍】
No 25. 《2019 校招各互联网大厂的算法岗是否存在供大于求的现象？ - 知乎》
No 26. 'cx-extractor-python - 基于行块分布函数的通用网页正文抽取算法的Python版...
No 27. 【Humble Book特价活动：No Starch出版社图书特辑】
No 28. 【神经网络装配流水线：用 Python 快速测试各种度学习模型】
No 29. 【UC Berkeley深度强化学习课程】
No 30. 《Deep Back-Projection Networks for Super-Resolution》
No 31. 《Compressing the Input for CNNs with the First-Order Scattering Transform》
No 32. 【用3行Python代码将数据预处理加快2-6倍：善用concurrent.futures模块】
No 33. 《Multi-Scale Fully Convolutional Network for Cardiac Left Ventricle Segmentation》
No 34. “无人”
No 35. 如果你也爱漫威，就会懂 🤣🤣🤣 http://t.cn/EPq5dDB ...
No 36. 《Hierarchical Deep Multiagent Reinforcement Learning》
No 37. 《Zoom-RNN: A Novel Method for Person Recognition Using Recurrent Neural Networks》
No 38. 【书稿：因果推理概念与方法】
No 39. 【Tensorflow实现的DeepLab_V3 CNN 语义分割】
No 40. 人生!
No 41. 【科研论文撰写手把手指南】
No 42. 《Playing the Game of Universal Adversarial Perturbations》
No 43. 《BrainNet: A Multi-Person Brain-to-Brain Interface for Direct Collaboration Between Brains》
No 44. 昏眩山羊(Fainting goat)是一种家养山羊，当它们感到恐慌时，肌肉会僵直约3秒钟 ref:...
No 45. 【机器人学相关课程资料集锦】
No 46. 《R-C3D: Region Convolutional 3D Network for Temporal Activity Detection》
No 47. 【面向机器阅读理解/问答的大规模数据集】
No 48. 你的数据值多少钱？为了成为iPhone默认搜索引擎，Google刚向Apple支付了90亿美元。 90亿美元，请大家用“免费”
No 49. 《Solving Large Extensive-Form Games with Strategy Constraints》
No 50. 《CoQA: A Conversational Question Answering Challenge》
No 1. 人类大脑最惊人的一点，是它几乎慢得超乎想象。和电传输速度相比，神经脉冲的传播可以说是“极慢”
No 2. 《深入浅出数据科学》
No 3. “明智的迭代试错胜过完美无瑕的计划。”
No 4. 【自然语言处理近代史综述】
No 5. 【GitHub秘籍】
No 6. 【各领域最好的教材有哪些？】
No 7. 《程序员年龄增大后的职业出路是什么？ - 知乎》
No 8. 拿走所有GPU，AI可能反而会突飞猛进🤔 当我们被迫改变思维方式时，往往会加速推进，尤其是...
No 9. 亚利桑那(Arizona)
No 10. 【Tensorflow实现的DeepLab_V3 CNN 语义分割】
No 11. 【为何大脑如此高效？ 大规模并行性如何将大脑性能提升至超出AI的水平】
No 12. 【深度学习产品化部署资料集锦】
No 13. 【什么是(毕业)论文(Thesis)？——该回答什么问题，关于结构、路线和叙述的建议】
No 14. 晚安~ [月亮]
No 15. 假期，假期~
No 16. 2018进度条：▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓░░░░ 75% ...
No 17. 照今天的生活节奏，七天以后的我： http://t.cn/EhZJtz4 ...
No 18. 《Deep Back-Projection Networks for Super-Resolution》
No 19. 【机器人学相关课程资料集锦】
No 20. 我们需要从对GPU算力的渴望和压榨中，偶尔停下来，从源头重新思考AI；就像引入资源和环境约束，解除原...
No 21. 动作流畅的体操机器人 src:
No 22. 呼吁全面叫停新论文，让我们彻底搞清楚现在是个啥状况
No 23. “复杂性不是目标。我不想作为复杂系统工程师被人们铭记。”
No 24. 前两天的的全光卷积，也是一例，未来要拼通路重构效率 //@老师木:大脑的是天然的“数据流计算机”
No 25. 【提高个人效率的五种方式】
No 26. 【今日限免：机器学习统计学】
No 27. 《An Introduction to Probabilistic Programming》
No 28. 【强化学习之'多巴胺(Dopamine)'数学原理】
No 29. 激情与梦想：Windows95发布现场 http://t.cn/Eh7j2V5 ...
No 30. 存储和传播，都是未来计算的重要方向 //@老师木:大脑的是天然的“数据流计算机”
No 31. 【基于浏览器的TensorFlow.js可视化库】
No 32. 【面向机器阅读理解/问答的大规模数据集】
No 33. 是时候翻出这篇回味一下了
No 34. 早！ [太阳]
No 35. 【nuScenes大规模无人驾驶数据集(1.4 Million self-driving car images)】
No 36. 【Kaggle 新赛：光度计LSST天文时间序列分类挑战赛(PLAsTiCC)】
No 37. 《Large Scale GAN Training for High Fidelity Natural Image Synthesis | OpenReview》
No 38. 《疯狂的麦克斯4：狂暴之路(Mad Max: Fury Road)》
No 39. 《A theoretical framework for deep locally connected ReLU network》
No 40. 【制作 AI 生态图】
No 41. 《Semantic WordRank: Generating Finer Single-Document Summarizations》
No 42. 人们往往会粗暴地评判他们所不了解的事物。对偏见寻根溯源，结果往往是无知。 我相信，(广义的)教育是解...
No 43. 【Fashion-MNIST年度总结】
No 44. 《HotpotQA: A Dataset for Diverse, Explainable Multi-hop Question Answering》
No 45. 作为团队带头人，我非常自豪： - 我不是技术最强的人 - 我无法为所有问题都找到答案- 最有创...
No 46. 《Recurrent Flow-Guided Semantic Forecasting》
No 47. 《Robustness Guarantees for Bayesian Inference with Gaussian Processes》
No 48. 【深度强化学习之策略梯度方法与近似策略优化(PPO)】
No 49. BIGGAN部分“奇怪”
No 50. Zach King的奇妙“后期”
No 1. 【自然语言处理近代史综述】
No 2. 图像分割专业八级真题
No 3. 人类大脑最惊人的一点，是它几乎慢得超乎想象。和电传输速度相比，神经脉冲的传播可以说是“极慢”
No 4. “明智的迭代试错胜过完美无瑕的计划。”
No 5. 某些程序猿的注释风格 [笑cry]
No 6. NLP，哈哈！
No 7. 技术债
No 8. 【1、Anaconda里将CUDA和cuDNN作为tensorflow-gpu的依赖项，不再需要单独安装；2、借助Intel MKL-DNN库，Anaconda里的TensorFlow在 CPU 上取得更好性能】
No 9. 【期刊论文(各部分)撰写指南】
No 10. 作为团队带头人，我非常自豪： - 我不是技术最强的人 - 我无法为所有问题都找到答案- 最有创...
No 11. 【用于线性代数、优化和控制的PyTorch库】
No 12. 对那些不懂数学的人来说，很难真正体会到自然的美、那种最深层次的美。如果想要了解自然、欣赏自然，必须理...
No 13. 【(Python)特征工程自动化】
No 14. 【基于PyTorch的高效深度学习库fastai】
No 15. 亚利桑那(Arizona)
No 16. 晚安~ [月亮]
No 17. 【提高个人效率的五种方式】
No 18. 【Android App集成TensorFlow Lite指南】
No 19. 【强化学习之'多巴胺(Dopamine)'数学原理】
No 20. #AI 看不懂#
No 21. 人们往往会粗暴地评判他们所不了解的事物。对偏见寻根溯源，结果往往是无知。 我相信，(广义的)教育是解...
No 22. 【兼容树莓派/Movidius神经计算棒的Mobilenet-SSD人脸检测】
No 23. 【今日限免：Python图形界面程序开发方案手册(第二版)】
No 24. 【Google实习生的BigGAN生成逼真虚假图像】
No 25. 【软件2.0工程实践：用软件工程思维做深度学习】
No 26. Andrej Karpathy：像对待编程一样对待深度网络开发
No 27. 【nuScenes大规模无人驾驶数据集(1.4 Million self-driving car images)】
No 28. 《Taming VAEs》
No 29. 《How Powerful are Graph Neural Networks?》
No 30. 【PyTorch模型预测控制库】
No 31. ’PyTorch v1.0rc1 released: torch.jit, C++ API, c10...
No 32. 【Visual Studio Code扩展：为数据科学家提供交互式编程体验】
No 33. “路上弄”
No 34. 【Fashion-MNIST年度总结】
No 35. 【fast.ai 与 PyTorch】
No 36. 早！ [太阳]
No 37. 【深度强化学习之策略梯度方法与近似策略优化(PPO)】
No 38. 【CVPR 2018摘要】
No 39. 从(软件)界面的设计能看出是不是关心用户。显然，开发工具的创建者，很少怀有对其他开发者的同情心…… ...
No 40. 美！海滩上的北极光 http://t.cn/Ehc1wFx ...
No 41. 【SQL 查询速查】
No 42. 【(杂志)计算机视觉新闻2018.10期】
No 43. 【深度学习/NLP 研究者Sebastian Ruder访谈】
No 44. 【内幕指南：如何与AI专家保持同步】
No 45. 【AI 真正现状在大众“鲜为人知”——Zachary Lipton说，目前的 AI 研究完全围绕机器学习展开，但大多数媒体可没说这些】
No 46. 简易DIY手机“3D全息投影”
No 47. 【现实世界机器人学习任务计算框架】
No 48. 【更好的机器学习】
No 49. 《Google Compute Engine Now Has Images With PyTorch 1.0.0 and FastAi 1.0.2》
No 50. 《Machine Learning for Visualization》
No 1. 《Why DNA Is the Most Exciting Programming Language Today | WIRED》
No 2. 曾经碰到过一个程序员，他用几年时间，把一个程序的运行时间，从几小时缩短到几分钟。我问他程序运行的频率是多少，“大概一个月一次”
No 3. MobiLimb：给手机加根“手指头”
No 4. 【Airbnb动态定价的定制回归模型】
No 5. 【Visual Studio Code扩展：为数据科学家提供交互式编程体验】
No 6. 【Udacity免费课程：PyTorch深度学习】
No 7. 很真实：科研情绪过山车 (点“查看原图”
No 8. 图像分割专业八级真题
No 9. 坦白说“我不知道”
No 10. 【(PyTorch)神经网络音乐生成】
No 11. 【SQL 查询速查】
No 12. 视觉、语言和机器人技术不再是分离的孤岛，对三者都有所了解将变得越来越重要 ——Jitendra Ma...
No 13. 【PyTorch 1.0与PyTorch开发者大会(PTDC)摘要】
No 14. 【探索、利用、解释：个性化可解释Bandits推荐算法】
No 15. 【软件2.0工程实践：用软件工程思维做深度学习】
No 16. 「21世纪以来已有18位日本人获诺奖，距离日本2001年提出的“50年30个诺贝尔奖”
No 17. '📖 [译] 面向机器学习的特征工程' by ApacheCN GitHub: http://t....
No 18. 【高效、模块化的PyTorch高斯过程库】
No 19. 《Real-time 3D Pose Estimation with a Monocular Camera Using Deep Learning and Object Priors On an Autonomous Racecar》
No 20. 【Python 部分依赖图工具箱】
No 21. 【手把手：用树莓派搭建个人Python开发服务器】
No 22. 一个h-index值20+的人得了诺贝尔奖，是时候重新思考学术界该如何正确评价影响力了。
No 23. 细节之美：俄罗斯联盟号(Soyuz)运载火箭蓝图 ...
No 24. 【fast.ai 与 PyTorch】
No 25. “Gaussian Process Regression in TensorFlow Probability”
No 26. 简易DIY手机“3D全息投影”
No 27. 【比特币经济学研究相关资料大列表】
No 28. 【PyTorch几何计算机视觉库】
No 29. “路上弄”
No 30. PyTorch & TPU
No 31. 晚安~ [月亮]
No 32. 很治愈：随风轻拂的海滩酒吧动感顶棚 http://t.cn/EhJCneR ...
No 33. 《Graph Convolution over Pruned Dependency Trees Improves Relation Extraction》
No 34. 【监督学习和文本分类、神经网络语言模型与神经网络机器翻译】
No 35. 《AI Benchmark: Running Deep Neural Networks on Android Smartphones》
No 36. 【生成模型：基础、技巧与算法】
No 37. 【期刊论文(各部分)撰写指南】
No 38. 【用PyTorch 开发ELF OpenGo(开源围棋机器人)】
No 39. 【基于PyTorch的高效深度学习库fastai】
No 40. 【JavaScript 实现的简单音频编程语言】
No 41. 想来容易，真要当着众人的面说出这句话，还是需要足够的认真、坦诚和勇气的。时刻谨记。...
No 42. 《Learning with Random Learning Rates》
No 43. 酷！NASA 模拟的多个星系如何合并成一个巨大星系 http://t.cn/Eh64Wy7 ...
No 44. 美！海滩上的北极光 http://t.cn/Ehc1wFx ...
No 45. 【声明式网页爬虫】
No 46. 【Go 语言实现的定制命令行仪表板】
No 47. 【快速、开源、功能齐全的代码搜索与导航引擎】
No 48. 【科研论文化繁为简：生物科学本科写作循序渐进指南】
No 49. 《Unsupervised Person Image Synthesis in Arbitrary Poses》
No 50. 【BigGAN的生成图片世界】
No 1. 【科研写作的艺术：如何撰写清晰、简洁、易于阅读和引人入胜的期刊文章，更有效地传达信息】
No 2. 论文摘要模板
No 3. '📖 [译] 面向机器学习的特征工程' by ApacheCN GitHub: http://t....
No 4. 并发管理与控制
No 5. 很真实：科研情绪过山车 (点“查看原图”
No 6. 【Andrew Ng免费书“机器学习的渴望”草稿】
No 7. 【手把手：用树莓派搭建个人Python开发服务器】
No 8. Python 小技巧：用json.dumps“美化输出”
No 9. 【生成模型：基础、技巧与算法】
No 10. 完整集成版：http://t.cn/EhSQHHo pdf: http://t.cn/EhSQHH...
No 11. 【深度学习肺癌图片分类】
No 12. 【监督学习和文本分类、神经网络语言模型与神经网络机器翻译】
No 13. 【用Python程序跟踪 AI 研究最新进展】
No 14. 【PyTorch 变分自编码器】
No 15. 【基于Scikit-Learn的多标签学习包】
No 16. “你是风儿我是沙”
No 17. 从香榭丽舍大街上方俯瞰巴黎
No 18. 【贝叶斯模型探索性分析包】
No 19. 【用PyTorch 开发ELF OpenGo(开源围棋机器人)】
No 20. 书法之美
No 21. 【机器学习模型可解释性简史】
No 22. macOS Mojave发布，最爱深色模式 [嘻嘻] http://t.cn/Ev4m9AP ...
No 23. 【NVIDIA NGX：面向视觉 AI 的 SDK，包括图像修补、慢镜、超分辨率、深度学习超采样(DLSS)等最新应用】
No 24. 科技创业公司需要具有哪些机器学习技能的人才？过去6个月'Who is hiring?”HN上招聘相关...
No 25. 【ICLR 2019提交论文音乐/音频生成模型主题专辑】
No 26. 基于UMAP降维的 MNIST 可视化
No 27. 【大规模无人机感知数据集】
No 28. 1903年，Frank Nelson Cole做了近一个小时的报告，观众们集体起立鼓掌，在此期间，他...
No 29. 确定是……猎豹？ http://t.cn/Eh97Xk4
No 30. 【机器学习/AI如何改善旅游服务】
No 31. 《Non-local Neural Networks》
No 32. 【以色列蓬勃发展的AI生态及其对全球AI竞争局势的影响】
No 33. 【Keras vs. PyTorch 实战代码比较：迁移学习 异形 vs. 铁血战士 图像识别】
No 34. 费曼：如何发现新定律 http://t.cn/EhN4Gtb ...
No 35. 【(Tensorflow)Twitter数据分析实验】
No 36. 【以聊天机器人为例，谈谈为什么“AI 不等于 机器学习”】
No 37. 短线思维古今有之。吵闹不休但谋小利。深谋远虑方成大器。决胜未来笑看今朝。
No 38. 【Kaggle 新赛：人类蛋白质图谱图像分类(亚细胞蛋白质模式分类)】
No 39. 酷！NASA 模拟的多个星系如何合并成一个巨大星系 http://t.cn/Eh64Wy7 ...
No 40. 【AI/机器学习入门路在何方？】
No 41. 晚安~
No 42. 最牛小抄！[笑cry]
No 43. 【开源 AI+区块链 分布式计算平台/操作系统：Matrix AI Network 概览】
No 44. 貌似有些朋友当真了？ [允悲]
No 45. 《Object-Contrastive Networks: Unsupervised Object Representations》
No 46. [笑cry]
No 47. 【硕士论文：XGBoost提升树——为什么XGBoost能“横扫”机器学习竞赛】
No 48. 🦁🦁🦁 http://t.cn/Eh6yggD
No 49. 飘逸：罕见的丝带鳗幼虫(Leptocephalus) http://t.cn/EhKFC24 ...
No 50. 【激光雷达-单目视觉测距算法库】
No 1. 并发管理与控制
No 2. 《深入浅出数据科学》
No 3. Python 小技巧：用json.dumps“美化输出”
No 4. 图解：过拟合(Overfitting)
No 5. 信息图：数据科学家 vs. 数据工程师 vs. 统计学家 src:http://t.cn/EhOmu...
No 6. 【论文文献综述写作指南】
No 7. 【机器学习模型可解释性简史】
No 8. 信息图：如何可视化(类比)思考 “How To Think Visually”
No 9. 【激光雷达-单目视觉测距算法库】
No 10. 【AI面试热门问答集】
No 11. 【(高校)日常学术工作保持高效的十条建议】
No 12. 【为什么凌晨4点效率最高？在日出之前搞定个人任务; 在分心之前找到焦点——“排除内、外诱惑”，专注、思考】
No 13. 【人体姿态估计资源大列表】
No 14. 擦身而过：1716年，罗杰·柯特斯在研究椭圆体表面积时，发现了以下表达式：log(cosφ+isin...
No 15. 艺术创作 之 抽象-泛化-夸张-细节
No 16. 晚安~ [月亮]
No 17. “你是风儿我是沙”
No 18. 【异常检测方法示例集锦(Python/R)】
No 19. 【AI 比赛截止日期大列表(附software baselines/evaluation results)】
No 20. “C & C++ Cheat Sheet”
No 21. 防抱死制动系统(ABS)原理 [笑cry]
No 22. 最牛小抄！[笑cry]
No 23. 今年诺贝尔医学奖：活化T细胞杀死癌细胞 src:http://t.cn/Ehjshce http:/...
No 24. “这篇论文看起来超棒！我肯定很快就能看完！”
No 25. 费曼：如何发现新定律 http://t.cn/EhN4Gtb ...
No 26. 【PyTorch 行为识别模型库】
No 27. 【(Kaggle)CVPR 2018 WAD视频分割挑战第二名方案】
No 28. 【自然语言处理(NLP)通俗介绍】
No 29. 【如何交付机器学习项目】
No 30. 《Unsupervised Learning via Meta-Learning》
No 31. 【学习的极限：我们对数据(任务)、网络结构和误差函数的选择，某种程度上限制了网络的泛化能力】
No 32. 洛桑ECAL Cantonal艺术学院学生作品：Nathan Vogel编写的Firefox扩展，实...
No 33. 【为什么我干啥都用NodeJS】
No 34. 早！ [太阳]
No 35. 假期尾声临近，强颜欢笑、最后的吃吃喝喝 [笑cry] ...
No 36. [嘻嘻]
No 37. 【HTML/CSS/JS命令行速查参考手册】
No 38. 【Infer.NET：图模型贝叶斯推理框架】
No 39. 轨道日出之美
No 40. 让我们来共同强调：设立理学博士项目，主要目标并非(单纯)为了培养更多教授。设立博士项目，是为了让学...
No 41. 【基于TensorFlow/TensorLayer快速灵活的人体姿态估计框架】
No 42. 【模型引导3D草图：根据2D手绘线条推断3D面】
No 43. 【面向“读心术”、场景理解等任务的大规模、缓慢事件相关的核磁共振成像数据集(针对来自COCO & SuN的5000+图片的大脑反应)】
No 44. 《Deep processing of structured data》
No 45. 信息图：社交媒体技巧50例(50 Social Media Tips) 如何高效打造品牌 src:h...
No 46. 😂😂😂 http://t.cn/EhjeKID
No 47. 【深度强化学习高仿模拟器】
No 48. 《Noise2Noise: Learning Image Restoration without Clean Data》
No 49. 【科研写作的艺术：如何撰写清晰、简洁、易于阅读和引人入胜的期刊文章，更有效地传达信息】
No 50. 【(Colab)交互式机器学习示例集锦】
No 1. 【Python3速查】
No 2. 《深入浅出数据科学》
No 3. 【新书草稿：机器学习数学基础】
No 4. 【超越DQN/A3C：最新强化学习综述】
No 5. 满满的装机回忆～ [笑cry] src：http://t.cn/EhRYtul ...
No 6. 【有助于 科学家 提高写作效率 的 十条简单规则】
No 7. 防抱死制动系统(ABS)原理 [笑cry]
No 8. 【基于TensorFlow/TensorLayer快速灵活的人体姿态估计框架】
No 9. 可视化：智能手机出现导致2010-2017全球相机出货量暴跌近80% ...
No 10. 【(高校)日常学术工作保持高效的十条建议】
No 11. 【将深度学习模型(Python/Keras/Flask/Docker)部署到Kubernetes】
No 12. 模板 vs. 终稿 [笑cry]
No 13. 小象洗澡 🐘 [笑而不语] http://t.cn/EhQ8TVB ...
No 14. 【神经网络嵌入详解】
No 15. 今年诺贝尔医学奖：活化T细胞杀死癌细胞 src:http://t.cn/Ehjshce http:/...
No 16. 如果有一种工作，出现问题时你会更喜欢它，这可能就是适合你的那份工作。
No 17. 《Why DNA Is the Most Exciting Programming Language Today | WIRED》
No 18. 并发管理与控制
No 19. 【图深度学习文献集锦】
No 20. 《Noise2Noise: Learning Image Restoration without Clean Data》
No 21. 【异常检测方法示例集锦(Python/R)】
No 22. 【AI课程/书籍/视频讲座/论文精选大列表】
No 23. 【张量方法与深度学习】
No 24. 让我们来共同强调：设立理学博士项目，主要目标并非(单纯)为了培养更多教授。设立博士项目，是为了让学...
No 25. 信息图：🐱与 🐶的肢体语言辞典 src:http://t.cn/EhEvB7o ...
No 26. 【R语言教/学课程资源集】
No 27. 【660个编程和计算机科学免费在线课程(10月版)】
No 28. 【我为什么拒绝数据科学家职位？职业名称 vs. 职业性质】
No 29. #AI 看不懂# 之“猫眼蝙蝠侠”
No 30. 【Infer.NET：图模型贝叶斯推理框架】
No 31. 【Keras分类模型库】
No 32. 假期尾声临近，强颜欢笑、最后的吃吃喝喝 [笑cry] ...
No 33. 《A Cellular-Resolution Atlas of the Larval Zebrafish Brain》
No 34. 【AutoML Vision简单体验：鸡饭分类】
No 35. 【学习的极限：我们对数据(任务)、网络结构和误差函数的选择，某种程度上限制了网络的泛化能力】
No 36. 【根据图片/视频生成ASCII艺术】
No 37. 【面向“读心术”、场景理解等任务的大规模、缓慢事件相关的核磁共振成像数据集(针对来自COCO & SuN的5000+图片的大脑反应)】
No 38. 😂😂😂 http://t.cn/EhjeKID
No 39. 《Generative Adversarial Active Learning for Unsupervised Outlier Detection》
No 40. LaTeX的“野路子”
No 41. 早！ [太阳]
No 42. 【蝙蝠侠进化之路】
No 43. #今日发呆专用#
No 44. 卫星视角下的地震、海啸给印度尼西亚帕卢造成的巨大破坏 src:http://t.cn/EhQn7aK...
No 45. 乒乓球🏓️是怎么造出来的？ http://t.cn/EhYTbhO ...
No 46. 【类似BLAS的高性能线性代数运算库】
No 47. 《Learning to Remember, Forget and Ignore using Attention Control in Memory》
No 48. 【Smile：(Java)统计机器智能与学习引擎】
No 49. 【CNN蜜蜂亚种/健康状态检测】
No 50. 外表惟妙惟肖的机器人们 http://t.cn/EhQm0tz ...
No 1. 晚安～
No 2. “如果过拟合，就增大数据规模；如果没过拟合，就增大模型容量”
No 3. 【有助于 科学家 提高写作效率 的 十条简单规则】
No 4. 【Python3速查】
No 5. 《深入浅出数据科学》
No 6. 模板 vs. 终稿 [笑cry]
No 7. 如果有一种工作，出现问题时你会更喜欢它，这可能就是适合你的那份工作。
No 8. 可视化：智能手机出现导致2010-2017全球相机出货量暴跌近80% ...
No 9. 【660个编程和计算机科学免费在线课程(10月版)】
No 10. 【TensorFlow速查】
No 11. LaTeX的“野路子”
No 12. 【基于神经网络嵌入的推荐系统：用深度学习和维基百科创建图书推荐系统】
No 13. 别把时间浪费在让一切都完美。专注于一件事，把它做好，直到无以复加。
No 14. 满满的装机回忆～ [笑cry] src：http://t.cn/EhRYtul ...
No 15. 《Learning Efficient Point Cloud Generation for Dense 3D Object Reconstruction》
No 16. 俄罗斯贪吃蛇 [允悲]
No 17. AR涂色书 http://t.cn/Ehru5Zo
No 18. 【期刊论文的五个关键段落：有的放矢提高出版成功几率】
No 19. 【没有学位如何玩转数据科学】
No 20. 早！[太阳]
No 21. 自然之美！在巴西里贝朗克拉鲁天空中出现的彩云(Cloud Iridescence) http://t...
No 22. 目标计数专业八级真题 [笑cry]
No 23. 《A Cellular-Resolution Atlas of the Larval Zebrafish Brain》
No 24. 【用深度学习(卷积自编码器)重建指纹图像】
No 25. 'Time Series Distances - Dynamic Time Warping (DTW...
No 26. 【评价推荐算法用户满意度的混合方法】
No 27. 【张量方法与深度学习】
No 28. ’MPCC - Model Predictive Contouring Controller (MP...
No 29. 可视化：Big-O复杂度 src:“Know Thy Complexities!”
No 30. 【RecSys2018 Best Long Paper Award：因果嵌入推荐算法】
No 31. 【序列感知推荐算法】
No 32. 交通工具能效比较：“自行车是将人体代谢能量与运动阻抗相匹配的完美换能器。配备这种工具，[人]不仅超过了所有机器的能效，还超过了所有其他动物的能效。”
No 33. 【概念编码：面向推荐的异构源分布式表示学习】
No 34. 【PyTorch 1.0新特性摘要】
No 35. 经典回顾：“Neural Networks & Neural Network Cells & Neural Network Graphs”
No 36. 点到为止 [哈哈]
No 37. 【推荐系统中的情感与个性化】
No 38. 【跟踪NVIDIA GPU工作情况的类htop命令行工具】
No 39. 【模块化深度神经网络启发推荐算法】
No 40. 《神经网络模型量化方法简介》
No 41. “RStudio Cheat Sheets”
No 42. 'DeepLearningBookQA_cn - 深度学习面试问题 回答对应的DeepLearnin...
No 43. 【神奇视错觉：箭头形状影响下的等长线段】
No 44. '今日头条中文新闻（文本）分类数据集' by Fate GitHub: http://t.cn/Eh...
No 45. 【Tensorflow (TF-Slim)实现的YOLOv3】
No 46. 《Isolating Sources of Disentanglement in Variational Autoencoders》
No 47. 'aerial_mapper - Real-time Dense Point Cloud, Digi...
No 48. 【面向嵌入式设备的轻量、高性能、模块化推理机】
No 49. 'Progressive InfoGAN - Progressive training of GAN...
No 50. 带有玻璃“河流”
No 1. (teleportHQ)混合现实页面设计：白板原型设计直接生成代码 src:http://t.cn/...
No 2. 'pycorrector - 中文错别字纠正工具。音似、形似错字（或变体字）纠正，可用于中文拼音、笔...
No 3. 【Tensorflow实现的深度学习人脸检测/识别/对齐模型集锦】
No 4. 'Note-by-LaTeX - 中文 LaTeX 手册' by Chirs Wu GitHub: ...
No 5. 《Deep Ordinal Regression Network for Monocular Depth Estimation》
No 6. 【用神经网络预测(股票)市场】
No 7. 成功之路 [笑而不语]
No 8. 【博士论文：计算机视觉深度学习的几何与不确定性】
No 9. 【免费书：并行机编程——GPU，多核，集群等】
No 10. 《我是如何获取技术信息的》
No 11. 【计算机科学博士申请指南】
No 12. 2018进度条：▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓░░░ 77% ...
No 13. 【包含479k英文单词的超级大列表，可用于自动补全/拼写建议等】
No 14. 'Recent_SLAM_Research - 跟踪SLAM前沿动态' by YiChenCityU...
No 15. 【如何写作：给大学生的一些建议】
No 16. 本科毕业就再没碰过了，哈哈
No 17. 【2018.10十大机器学习热门网文】
No 18. 《为什么谷歌、微软等美国顶尖企业会有那么多印度裔高管？ - 知乎》
No 19. 光跑得比声音快…… 这就是为什么有些人在听到他们说话之前会显得很聪明些。
No 20. 科学思维与人文知识的结合具有倍增效应。科学只是拼图的一部分——太多事实存在于我们脑海里，科学对此无计...
No 21. 【PyTorch无监督单目深度估计】
No 22. 【(基于PyTorch)问答/阅读理解工具集】
No 23. 【给计算机科学毕业生的职业建议】
No 24. 'ffmpeg-python - Python bindings for FFmpeg - with...
No 25. 【领域自适应与半监督学习工具箱】
No 26. 🐦小可爱～ http://t.cn/E7vH3ZP
No 27. 《Deep convolutional Gaussian processes》
No 28. 【线段相交检测库】
No 29. 【CINIC-10：介于CIFAR-10和ImageNet之间的基准数据集】
No 30. 手机 vs. 车钥匙 谁先干掉谁？ http://t.cn/E7A5Dft ...
No 31. #AI 看不懂#
No 32. 开放——不管是在科学研究、个人思考还是更广泛的日常生活中——最大的好处是它可以避免消逝。 随着时间推...
No 33. 【如何撰写全面的同行评审意见】
No 34. 【神经网络真的和(大脑)神经元工作原理一样吗？】
No 35. 【检查说明不了什么——医生在解读医学检查结果方面存在严重问题】
No 36. 【科研论文的模式化写作：让作者读者都更加轻松】
No 37. 【(深度强化学习)看YouTube学习杂技】
No 38. 【(树莓派/本地服务器)家庭智能助理相关资源大列表】
No 39. 这款“鞋套”
No 40. 【RecSys 2018推荐系统会议回顾】
No 41. 晚安～ [月亮]
No 42. 【ELMo深度词上下文表示】
No 43. 某些项目交付时的状态 [笑cry]
No 44. 迪斯尼的艺术家们
No 45. 海啸的惊心时刻 😱 http://t.cn/E77wAdk
No 46. 《FD-GAN: Pose-guided Feature Distilling GAN for Robust Person Re-identification》
No 47. 《Training Complex Models with Multi-Task Weak Supervision》
No 48. Source Code GitHub:http://t.cn/E77s0Do
No 49. Google+走了，Google Reader能回来吗？
No 50. Good！ src:
No 1. 《算法工程师手册(数学基础/统计学习/深度学习/自然语言处理/计算机视觉/工具)》
No 2. 码农术语表 [允悲]
No 3. 一图读懂主流开源License
No 4. 【Unix/Linux Shell实用脚本速查】
No 5. 【很有启发性的25个开源机器学习项目】
No 6. 某些项目交付时的状态 [笑cry]
No 7. 【Jupyter Notebook的28个提示、技巧与快捷键】
No 8. 早！ [太阳]
No 9. 顽皮小象 🐘 http://t.cn/E7U9glH
No 10. 迪斯尼的艺术家们
No 11. 【深度学习文本分类实战报告：CNN, RNN & HAN】
No 12. 【趣味数据科学：喝珍珠奶茶的正确方式】
No 13. 【简说梯度下降】
No 14. 《FD-GAN: Pose-guided Feature Distilling GAN for Robust Person Re-identification》
No 15. 【Scikit-Learn：基础机器学习的“银弹”】
No 16. 【机器学习2019：AI发展趋势分析】
No 17. 拿钱换时间，不要拿时间换钱。时间一定是先花光的那个。(设定理想的个人成本(个人时间的价值)并严格贯彻...
No 18. #可可家训# 永远不要轻易说“你变了”
No 19. 【机器学习术语表】
No 20. 【Kaggle比赛：卫星图像船舶检测】
No 21. 【(树莓派/本地服务器)家庭智能助理相关资源大列表】
No 22. 【Jupyter Notebook实用技巧集锦】
No 23. 'FC-DenseNet-TensorFlow - Fully Convolutional Dens...
No 24. 【开放GPU数据科学软件包RAPIDS(基于CUDA)】
No 25. 【TensorRT加速的TensorFlow模型】
No 26. 【(Python)可解释的机器学习模型】
No 27. 【2018.10 十大热门Python网文】
No 28. 【工业机器人动作控制解析】
No 29. 【获取Human 3.6M 3D人体姿态数据集】
No 30. 架构 [笑cry]
No 31. ’Awesome Spider - 爬虫集合大列表’ by facert GitHub: http:...
No 32. 【可视化：全球各地区最高教育水平人口分布图】
No 33. 【帝国理工学院数学系深度学习课程的代码和作业资料】
No 34. 【IPython 7.0发布，全面支持Python3异步(async/await)操作】
No 35. 【手写数字识别对抗样本及其对策】
No 36. 【简单可扩展的马尔可夫链生成器(Python)】
No 37. 【免费书：并行机编程——GPU，多核，集群等】
No 38. 晚安～ [月亮]
No 39. 'OpenCV-Python-Tutorial 中文版' by No War GitHub: htt...
No 40. 【Amazon废弃了显示出对女性偏见的神秘AI招聘工具：Amazon开发了一套AI系统用来评价求职申请。它分析了10年来(男性主导)的雇员信息。然后，开始惩罚包含“女性”一词简历，降低所有女子大学毕业生的评分，并高度评价攻击性语言】
No 41. 【用于创建漂亮数学图表的语言级平台】
No 42. 【用浏览器训练Tensorflow.js模型的18个技巧】
No 43. 【AFL(美足联)机器学习预测】
No 44. 【ELMo深度词上下文表示】
No 45. 《Entropic GANs meet VAEs: A Statistical Approach to Compute Sample Likelihoods in GANs》
No 46. (teleportHQ)混合现实页面设计：白板原型设计直接生成代码 src:http://t.cn/...
No 47. 【RecSys 2018推荐系统会议回顾】
No 48. Google最新的BERT模型(24-layers, 1024-hidden, 16-heads)在...
No 49. 《Deep learning with differential Gaussian process flows》
No 50. 【伯克利今年秋天开设了数据科学本科专业，已有780名学生报名参加】
No 1. 《算法工程师手册(数学基础/统计学习/深度学习/自然语言处理/计算机视觉/工具)》
No 2. 微积分速查
No 3. 波士顿动力最新发布的Atlas机器人跳台阶视频：控制软件使用包括腿部、手臂和躯干在内的整个身体来调整...
No 4. [笑而不语]
No 5. 'OpenCV-Python-Tutorial 中文版' by No War GitHub: htt...
No 6. ’Awesome Spider - 爬虫集合大列表’ by facert GitHub: http:...
No 7. 【帝国理工学院数学系深度学习课程的代码和作业资料】
No 8. 【Jupyter Notebook的28个提示、技巧与快捷键】
No 9. 早！ [太阳]
No 10. 【斯坦福机器学习课程“CS 229 - Machine Learning”速查表(中文版)】
No 11. 【今日焦点：Google刷新多项NLP任务的BERT模型】
No 12. 【深度学习语义分割概览】
No 13. 数学的深渊 [笑而不语]
No 14. 【Jupyter Notebook实用技巧集锦】
No 15. 睡前回味几个经典物理公式，促进睡眠～ [挤眼] ...
No 16. 每周，都会有人问我“fast.ai的商业模式是什么？”
No 17. 小盆友：“哇！你3D打印了一个‘保存’图标！”
No 18. 每次做着很不想做的事，都觉得其他任何事都有意思极了 [机智] ...
No 19. 【用迁移学习大幅缩短训练时间】
No 20. 【用情感分析创建回报率29%的比特币交易算法】
No 21. #可可家训# 警惕那些先吹来头、再提观点的文字，睿智的**无论出处，深邃的言语自带光华。 ...
No 22. 【工业机器人动作控制解析】
No 23. 【六大亮点打造醒目学生数据科学求职简历：自主研究项目、公司特定项目、聚会人脉、GitHub写作、从学术经历挖掘工作经验、突出领域(行业)专业知识】
No 24. 《Go for a Walk and Arrive at the Answer - Reasoning over Paths in Knowledge Bases using Reinforcement Learning》
No 25. 机器学习会基于历史数据，找出从输入到标签的最短路径——类似于人类的直觉。实现的是输入到输出的直接映射...
No 26. 【踏入AI世界的第一步】
No 27. 【机器学习优化原理】
No 28. 【可视化：全球各地区最高教育水平人口分布图】
No 29. 《Multi-Task Learning as Multi-Objective Optimization》
No 30. 【(Python)PDF表格数据提取库(提供命令行工具)】
No 31. 【AI2发布四个新的NLP基准任务】
No 32. 【Jurafsky&Manning的经典自然语言处理课程(2012)】
No 33. 软件设计到交付 or 论文动笔到提交 [笑cry] http://t.cn/E7iKx7l ...
No 34. 《A Tale of Three Probabilistic Families: Discriminative, Descriptive and Generative Models》
No 35. 当Doom遇上画风迁移 src:http://t.cn/E7iarf7 GitHub: http:/...
No 36. 【伯克利今年秋天开设了数据科学本科专业，已有780名学生报名参加】
No 37. 【不确定性估计黑客指南】
No 38. Google最新的BERT模型(24-layers, 1024-hidden, 16-heads)在...
No 39. 先认真做事，在这个时代真的很难得
No 40. 《Deep clustering: On the link between discriminative models and K-means》
No 41. 【售价一美元的嵌入式机器学习利器：Air602无线模块(Cortex M3 CPU with 1MB Flash and 288KB RAM & Wifi)】
No 42. 【深度学习文本分类实战报告：CNN, RNN & HAN】
No 43.
No 44. “ICML 2018 talk videos”
No 45. 【很有启发性的25个开源机器学习项目】
No 46. 'BiLSTM-CNN-CRF tagger' by Artem Chernodub GitHub:...
No 47. 《计算机程序的构造和解释》
No 48. 很多设计非常糟糕的软件，其实从没真正设计过：靠的是按部就班的发展，从一种形态，最终变成另一种形态，增量扩展，一点儿总体规划都没有；当然，也有不少设计糟糕的软件也从头做了“设计”
No 49. 【旨在推进强化学习的研究项目Vel】
No 50. 【开放GPU数据科学软件包RAPIDS(基于CUDA)】
No 1. 【Matplotlib终极指南】
No 2. 《Single-shot real-time femtosecond imaging of temporal focusing》
No 3. 【纯用NumPy实现神经网络】
No 4. ❤️ http://t.cn/E7jQOXU
No 5. 警惕所有不提具体任务和数据集、鼓吹“AI(再次/全面)超越人类”
No 6. 【用Python/Geopandas/Matplotlib创建gif地图图片】
No 7. 笑容逐渐舒展 [笑cry]
No 8. 【异常检测学习资源大列表】
No 9. Boss vs. Leader [思考]
No 10. 无监督学习 [哈哈] src:http://t.cn/E7HG0E9 ...
No 11. 【GAN的理解与优化】
No 12. 【熵：不确定性度量——八个属性，几个例子和一个定理】
No 13. 【新手试炼：机器学习股市预测】
No 14. 《The Way to Go》
No 15. 【基于网页的图像标注工具】
No 16. 🐰[哈哈] http://t.cn/E7jR1J4
No 17. 【MD.ai医学成像深度学习课程资料】
No 18. 【数据科学家最需要的技能】
No 19. 最近医疗领域深度网络论文大爆发，需要冷静思考：算法验证 ≠ 临床有效性
No 20. 值得AI研究人员思考的街头涂鸦 [思考] ...
No 21. 【深度网络与展望：视觉和机器学习】
No 22. 【辛普森的悖论：如何用相同的数据证明相反的论点】
No 23. 【生命之树：生物演化关系示意图，不同半径的扇形代表时间的演进，每个树杈的端点代表一类生物的灭亡】
No 24. 《**和美国谁能成人工智能领域的领军者？ - 知乎》
No 25. #可可家训# 学会发现和欣赏，愉悦会源源而来；小心痴迷、嫉妒和占有的欲望，懊悔、痛苦和悲伤多源于此。...
No 26. 光雕投影(Projection mapping)：也称为立体光雕，是一种投影技术，可以将物体（多半是...
No 27. think vs. plan vs. execute [思考]
No 28. 【Python封装的Google Tesseract文字识别】
No 29. 晚安～
No 30. 没错了～ [笑cry]
No 31. 【Python高级应用程序与仪表板解决方案，可整合Bokeh，Matplotlib，HoloViews和其他Python绘图库的交互可视化】
No 32. Google AI Research的Repo，目前包括(后续应该会发布BERT代码)：- man...
No 33. 《FaceBoxes: A CPU Real-time Face Detector with High Accuracy》
No 34. 【TensorFlow的简单易用课程】
No 35. 【nuScenes无人驾驶数据集开发工具集】
No 36. 【基于PyTorch的开源医学图像处理框架，提供全套的医学成像载入、预处理模块和数据集】
No 37. 猎豹尾巴在高速过弯时的用途 http://t.cn/E7Hcnch ...
No 38. 【(Python)计算机视觉研究基础库】
No 39. #今日发呆专用#
No 40. ANYmal：专注协作的“跟班”
No 41. PyTorch Implementation by lxg2015 GitHub:http://t....
No 42. 出个面试题：请问从机器学习角度看这段视频说明什么？ http://t.cn/E7Hx5O6 ...
No 43. 《Network Distance Based on Laplacian Flows on Graphs》
No 44. 《Reinforcement Learning for Relation Classification from Noisy Data》
No 45. 原来是这样，很棒的设计！
No 46. 【实体识别数据集集锦】
No 47. 【Keras-MXNet】
No 48. 【Binder 2.0技术指南】
No 49. 【OpenAI Gym推箱子游戏环境】
No 50. 早！ [太阳]
No 1. 【特斯拉在v9中部署的新Autopilot神经网络令人印象深刻】
No 2. 想有朝一日成为专家，不要向某些业余爱好者学习，他们只能教你一些能用、但又不完全正确的所谓经验，给你挖...
No 3. 【《强化学习导论(第二版草稿)》最新版 (2018.10.15)】
No 4. 【用TensorFlow实现的YOLOv3目标检测】
No 5. 【《Keras/Tensorflow迁移学习实战》随书源码】
No 6. 【增大Batch训练神经网络：单GPU、多GPU及分布式配置的实用技巧】
No 7. 【贝叶斯机器学习笔记集锦】
No 8. 【准实时CPU深度学习人脸检测】
No 9. 编程在用自己的方式告诉世界，再渺小的东西也同样重要。就像代码里的分号，少了程序就玩不转。
No 10. 【Word论文写作指南之章、节、图、表的组织和整合】
No 11. 【用强化学习优化SQL查询语句】
No 12. 晚安～
No 13. 用数据驱动决策，最主要的问题在于，可能看不到数据长远的变化。目前看似合理的指标，过两年可能就变成产品...
No 14. 【眼镜人脸数据集】
No 15. 《Fast Spectrogram Inversion using Multi-head Convolutional Neural Networks》
No 16. 远离标题带叹号的文字，是保持清醒的最简技巧。 ...
No 17. 神还原：用马林巴琴(形似木琴的一种乐器)演奏的“超级玛丽”
No 18. 《Variational Bayesian Monte Carlo》
No 19. 信噪比至关重要。如果你正在创作——尤其是教育性内容——务必把质量而非数量放在第一位。少而精、有思考深...
No 20. 《那些给人工智能打工的人 | GQ报道》
No 21. 【动态元嵌入：集成多种词向量改进自然语言理解】
No 22. 【信息图：常见系统操作成本(CPU时钟周期开销)】
No 23. 周一 [偷笑]
No 24. 《Sequential Learning of Movement Prediction in Dynamic Environments using LSTM Autoencoder》
No 25. 【更远、更清晰：Pixel 3内置超分辨率缩放】
No 26. 【Piano Genie：智能音乐接口——用八个键玩转全键盘】
No 27. 【神经网络结构搜索(NAS)相关资料大列表】
No 28. 【CVPR 2018摘要】
No 29. 《Piano Genie》
No 30. 左：梵高自画像， 1889年，布面油画，法国巴黎奥赛博物馆右：梵高的照片，据信拍摄于1887年 ...
No 31. 早！[太阳]
No 32. 一个悬而未解的数学问题： 证明存在完美的欧拉砖——各条边、面对角线、体对角线长度均为整数的长方体。 ...
No 33. 《Rethinking the Value of Network Pruning》
No 34. 科研之路 [笑而不语]
No 35. 《Meta-Learning: A Survey》
No 36. 《Bilinear Factor Matrix Norm Minimization for Robust PCA: Algorithms and Applications》
No 37. 【Nature Machine Intelligence发布纪念特辑：跨学科的机器智能】
No 38. 《有哪些年轻人必读的书，或对未来特别有好处的书？ - 知乎》
No 39. 【新书预览：模型机器学习(更新至第六章)】
No 40. 【保持(大)论文样式一致性：Word论文模版创建教程】
No 41. 【机器学习自动化/AI初学者指南】
No 42. 猎豹尾巴在高速过弯时的用途 http://t.cn/E7Hcnch ...
No 43. 【Visipedia图像标注工具】
No 44. 大尾巴摇摇 🐿️ http://t.cn/E7uoyDb
No 45. 《Realistic Adversarial Examples in 3D Meshes》
No 46. 《Q-map: a Convolutional Approach for Goal-Oriented Reinforcement Learning》
No 47. 【TensorFlow分布式深度学习】
No 48. 《Is multiagent deep reinforcement learning the answer or the question? A brief survey》
No 49. 几周前，我父母开始喂一只流浪的小猫。这是今天他们家的门廊。🐱
No 50. 【两分钟论文解读之隔墙人体姿态估计】
No 1. 睡前助兴节目——波士顿动力机器狗带来的“UpTown Spot”
No 2. 【fast.ai开放数据集】
No 3. 下图是四种深度学习框架(TensorFlow/Keras, MXNet/Gluon, Chainer, PyTorch)实现的动态RNN。由Chainer在2015年首次引入这种API风格，2017年被各框架采用，在Keras里叫做”
No 4. 【Visipedia图像标注工具】
No 5. 【博士论文撰写指南】
No 6. “用数据绘图”
No 7. 【如何撰写科技论文：科研工作表达的结构与风格】
No 8. 别人家的GAN：这幅由看似训练不足的GAN生成的肖像画，在佳士得预计能卖出1万+美元，画下方的签名：...
No 9. 《Programming Methodology(程序设计方法)》
No 10. 【TensorFlow分布式深度学习】
No 11. 想有朝一日成为专家，不要向某些业余爱好者学习，他们只能教你一些能用、但又不完全正确的所谓经验，给你挖...
No 12. 《DeepMimic: Example-Guided Deep Reinforcement Learning of Physics-Based Character Skills》
No 13. 晚安～ [月亮]
No 14. 【图形学经典书免费开放：《基于物理渲染从理论到实现(第三版)》】
No 15. 【自学习AI智能体之马尔可夫决策过程】
No 16. 【有助于 科学家 提高写作效率 的 十条简单规则】
No 17. 如果觉得别人的工作很好、很重要，请一定告诉他们！(这种认可)真的会带来巨大差异，我花很长时间才体会到...
No 18. 《Group Normalization》
No 19. 【机器学习自动化/AI初学者指南】
No 20. 【新书草稿：机器学习自动化——方法、系统与挑战】
No 21. 《Poincaré GloVe: Hyperbolic Word Embeddings》
No 22. 1970年的保罗艾伦和比尔盖茨 src:http://t.cn/EzLlYg2 ...
No 23. '计算机速成课 全40集 | Crash Course 字幕组' GitHub: http://t...
No 24. 【重新审视无人驾驶数据增广：重要的是不断重新审视我们关于如何训练模型的设想，尤其面向特定应用程序构建时】
No 25. 【英特尔OpenVINO工具包计算机视觉】
No 26. 【特斯拉在v9中部署的新Autopilot神经网络令人印象深刻】
No 27. 《Training convolutional neural networks with megapixel images》
No 28. 【Python高级应用程序与仪表板解决方案，可整合Bokeh，Matplotlib，HoloViews和其他Python绘图库的交互可视化】
No 29. “TensorFlow Implementation of the WaveNet vocoder”
No 30. 轻松可爱喜闻乐见
No 31. 种子来了 http://t.cn/EzA7XpZ
No 32. 【横扫各项NLP任务的Google AI BERT的PyTorch实现】
No 33. 【Demo：深度特征插值年龄变换+注视】
No 34. 【2030年人类如何工作：关于时间、责任、效率与人机协作的设想】
No 35. “技术分享周刊”
No 36. 猎豹尾巴在高速过弯时的用途 http://t.cn/E7Hcnch ...
No 37. 【Word论文写作指南之章、节、图、表的组织和整合】
No 38. 《如何区分鸟和花》
No 39. 早！[太阳]
No 40. 【AI如何征服科技文献？(提取信息/自动生成、验证假设)】
No 41. 蝙蝠会游泳，游得还不错 🦇 src:http://t.cn/EzLOF7D http://t.cn...
No 42. 【关于机器学习负面结果发表意义的讨论】
No 43. 天下大势，优势相融、模型互通是迟早的事，工具永远不完美，对问题的思考才关键，切勿舍本逐末，虚度了时光//下图是四种深度学习框架(TensorFlow/Keras, MXNet/Gluon, Chainer, PyTorch)实现的动态RNN。由Chainer在2015年首次引入这种API风格，2017年被各框架采用，在Keras里叫做”
No 44. 【增大Batch训练神经网络：单GPU、多GPU及分布式配置的实用技巧】
No 45. 【(Python)networkx网络图对象交互可视化包】
No 46. 《The Annotated Encoder Decoder - A PyTorch tutorial implementing Bahdanau et al. (2015)》
No 47. GitHub:http://t.cn/EzP3T58
No 48. #可可家训# 看待事物，不妨“自私”
No 49. 《Variational Bayesian Monte Carlo》
No 50. 信噪比至关重要。如果你正在创作——尤其是教育性内容——务必把质量而非数量放在第一位。少而精、有思考深...
No 1. 【横扫各项NLP任务的Google AI BERT的PyTorch实现】
No 2. “用数据绘图”
No 3. '计算机速成课 全40集 | Crash Course 字幕组' GitHub: http://t...
No 4. 【研究生文献综述简短指南：如何撰写文献综述，用思维导图整理想法、做笔记、批判性思维、避免常见错误并完善草稿】
No 5. 先有蛋？还是先有鸡？听Python的 [笑cry] ...
No 6. 别人家的GAN：这幅由看似训练不足的GAN生成的肖像画，在佳士得预计能卖出1万+美元，画下方的签名：...
No 7. 《Programming Methodology(程序设计方法)》
No 8. 波士顿动力机器狗：跳舞易，拎包难 [笑而不语] http://t.cn/EztSwF5 ...
No 9. 【腾讯发布的大规模多标签图像数据集和预训练模型】
No 10. 【图形学经典书免费开放：《基于物理渲染从理论到实现(第三版)》】
No 11. 如果觉得别人的工作很好、很重要，请一定告诉他们！(这种认可)真的会带来巨大差异，我花很长时间才体会到...
No 12. 信息图：摩尔斯电码也可以很直观
No 13. 《Group Normalization》
No 14. 【(Python)度量学习算法集锦】
No 15. 《Deep|Bayes 2018 - YouTube》
No 16. 《Cross-Entropy Loss Leads To Poor Margins》
No 17. 【DeepMind发布的TensorFlow强化学习开发库】
No 18. 晚安～
No 19. 精灵鼠小弟 🐭 http://t.cn/EzcD3iB
No 20. 【(Python)networkx网络图对象交互可视化包】
No 21. 《Neural Discrete Representation Learning》
No 22. 【深度卷积视觉SLAM前沿】
No 23.
No 24. 【基于Gensim的NLP初学者完全入门指南】
No 25. 1970年的保罗艾伦和比尔盖茨 src:http://t.cn/EzLlYg2 ...
No 26. 可视化：2018全球科技圈大事记
No 27. 《The Deep Weight Prior. Modeling a prior distribution for CNNs using generative models》
No 28. 奇异的楼梯 [思考] ref:http://t.cn/RKUhsVh http://t.cn/Ezt...
No 29. 大象的快乐很简单 🐘 http://t.cn/EzVvzDM ...
No 30. 室内自由式跳伞运动 src:http://t.cn/Ez5mwwv http://t.cn/Ez5m...
No 31. 【无监督/监督学习股票收益预测】
No 32. 【OpenVINO深度学习部署工具集，支持Open Model Zoo预训练模型以及100多种流行格式的开源和公共模型，如Caffe *，Tensorflow *，MXNet *和ONNX *】
No 33. 【在线免费书：R语言编程实战】
No 34. 《如何区分鸟和花》
No 35. 《Trellis Networks for Sequence Modeling》
No 36. 下图是四种深度学习框架(TensorFlow/Keras, MXNet/Gluon, Chainer, PyTorch)实现的动态RNN。由Chainer在2015年首次引入这种API风格，2017年被各框架采用，在Keras里叫做”
No 37. 《One-Shot Relational Learning for Knowledge Graphs》
No 38. 新视野号(New Horizons)太空船到底有多快：747 vs SR-71 Blackbird ...
No 39. 《Discriminator Rejection Sampling》
No 40. 【R图表大本营】
No 41. 【今日限免：精通Kubernetes】
No 42. 《Adversarial Text Generation Without Reinforcement Learning》
No 43. 蝙蝠会游泳，游得还不错 🦇 src:http://t.cn/EzLOF7D http://t.cn...
No 44. 【深度学习药物发现】
No 45. 【面向BERT的 TPUs vs GPUs 性能分析比较】
No 46. [笑而不语] //@GuerirQuelquefois:@爱可可-爱生活老师来看，每一张图都是图像识...
No 47. 【深度强化学习教程(高质量PyTorch实现集锦)】
No 48. 猎豹尾巴在高速过弯时的用途 http://t.cn/E7Hcnch ...
No 49. 【两分钟论文解读之“脑对脑”通信】
No 50. 【Keras迁移学习套装】
No 1. 信息图：摩尔斯电码也可以很直观
No 2. 这个可视化证明有点秀
No 3. 【2018年25个最佳数据可视化作品】
No 4. “二维仿射变换矩阵速查”
No 5. 【过拟合、偏差与方差】
No 6. 常用三角函数值“手动”
No 7. 【深度学习性能速查：模型优化技巧汇总】
No 8. 先有蛋？还是先有鸡？听Python的 [笑cry] ...
No 9. “积分速查 & 笔记”
No 10. 精灵鼠小弟 🐭 http://t.cn/EzcD3iB
No 11. 《Stop using sudo pip install》
No 12. 【无监督/监督学习股票收益预测】
No 13. 《One-Shot Relational Learning for Knowledge Graphs》
No 14. 随着自动化技术的进步，未来5年最重要的三项职业技能，就是应对变化、学习新事物，以及在陌生场景下保持平...
No 15. 【深度强化学习教程(高质量PyTorch实现集锦)】
No 16. 大象的快乐很简单 🐘 http://t.cn/EzVvzDM ...
No 17. 晚安～ [月亮]
No 18. 【数据科学课程资料】
No 19. 【GitHub课堂指南】
No 20. 【用Tensorflow/Sonnet构建图谱网络】
No 21. 【Magenta.js/MusicRNN音乐生成入门】
No 22. 早！ [太阳]
No 23. 【R图表大本营】
No 24. 【Keras迁移学习套装】
No 25. 波士顿动力机器狗：跳舞易，拎包难 [笑而不语] http://t.cn/EztSwF5 ...
No 26. 【开放自驾模拟平台Deepdrive 2.0】
No 27. 【大数据发现(Big Data Discovery)解决方案】
No 28. 'Pytorch implementation of Deepmind's WaveRNN mode...
No 29. 【研究生文献综述简短指南：如何撰写文献综述，用思维导图整理想法、做笔记、批判性思维、避免常见错误并完善草稿】
No 30. 【AI与机器学习的区别及其重要性】
No 31. 'Conversational Robot - 对话机器人(聊天机器人)设计思考' by 段清华DE...
No 32. “Spacetime tells matter how to move; matter tells spacetime how to curve(弯曲的时空决定物质如何运动，而物质决定时空如何弯曲)”
No 33. 【图解二项式定理】
No 34. 【深入浅出好奇驱动学习(Tensorflow)】
No 35. 【目标识别神经网络评价】
No 36. 【Twitter发布自2016年以来在服务中发现的与潜在信息操作相关的所有账户和相关内容的数据集，用于相关学术研究】
No 37. 【在线免费书：R语言编程实战】
No 38. 【NTIRE 2018超分辨率挑战优胜方案】
No 39. 室内自由式跳伞运动 src:http://t.cn/Ez5mwwv http://t.cn/Ez5m...
No 40. 【设计师好工具：铅笔画草稿到简洁线条图的实时自动转换(SIGGRAPH 2018)】
No 41. 【序列级深度学习网络训练框架】
No 42. '公司名语料库（Company-Names-Corpus）' by wainshine GitHub...
No 43. 《Learning and Tracking the 3D Body Shape of Freely Moving Infants from RGB-D sequences》
No 44. 【Google的60分钟的机器学习公平性自学课程】
No 45. “用数据绘图”
No 46. 【Google Books语料库对社会文化和语言演变推论的局限性：无法反映每本书是否被广泛阅读，词频趋势与“真实”流行度可能有较大差距】
No 47. 补了张动画 [笑而不语]
No 48. 【开源文本标记工具】
No 49. 【基于Gensim的NLP初学者完全入门指南】
No 50. 【深度卷积视觉SLAM前沿】
No 1. 【CNN原理详解】
No 2. 【腾讯发布的预训练中文词向量：800多万中文词/短语，200维向量表示】
No 3. 【用OpenCV & Tensorflow实现停车场空闲车位实时检测】
No 4. 世上有两种快乐：世俗的快乐，是进化路上得到的奖赏，得到赞美、金钱、毒品、性，让人充满渴望，也充满焦虑...
No 5. 【想当数据科学家，就别随波逐流】
No 6. 【Catboost：新一代Gradient Boosting技术】
No 7. 【《深度强化学习实战》随书代码】
No 8. 2018进度条：▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓░░░ 80% ...
No 9. 【开放自驾模拟平台Deepdrive 2.0】
No 10. 【图神经网络】
No 11. 【5分钟区块链简介】
No 12. 【基于Twitter、新闻标题情感分析的股市分析/预测平台】
No 13. 【Python自然语言处理之字符串模糊匹配】
No 14. 这个可视化证明有点秀
No 15. 用软件只看“极简教程”
No 16. 晚安～ [月亮]
No 17. 【开源文本标记工具】
No 18. 【文献综述撰写简要指南】
No 19. 【逼近理论与机器学习】
No 20. 【目标识别神经网络评价】
No 21. 【经典论文：统计角度看神经网络】
No 22. 【(Steam)创新调色板工具ColorTool：通过放置颜色网络及其连接来创建调色板，直接查看调色板如何改变插图的外观，进行调整并实时查看结果】
No 23. 早！ [太阳]
No 24. 是不是每个人小时候都碰到过一个特会画圆的老师？ ...
No 25. 【(又一个)PyTorch资源大列表】
No 26. “大鸟(Big Bird)”
No 27. 排队的烦恼，真实！[笑而不语]
No 28. '公司名语料库（Company-Names-Corpus）' by wainshine GitHub...
No 29. 【NTIRE 2018超分辨率挑战优胜方案】
No 30. 【图数据库和图计算工具精选资源列表】
No 31. 位移对时间的导数链：Velocity(速度)（v）= 位置变化 Acceleration(加速度...
No 32. 【OpenSeq2Seq自然语言处理/语音识别混合精度训练】
No 33. 【Python3模块化主动学习框架】
No 34. 《DRCD: a Chinese Machine Reading Comprehension Dataset》
No 35. 【经济学建模notebooks分享平台】
No 36. 【Dropout Labs：专注于安全、隐私保护的机器学习的初创公司，开源TensorFlow加密数据机器学习方案】
No 37. 【基于Spacy的客户服务tweet自然语言分析】
No 38. Netflix承包了15%的全球互联网流量，Youtube是11.4% ref:http://t.c...
No 39. 【纯JavaScript图像处理库】
No 40. 补了张动画 [笑而不语]
No 41. 【代码审查相关资料大列表】
No 42. 【2018年25个最佳数据可视化作品】
No 43. 【CMU神经网络自然语言处理课程(2018)】
No 44. 【神经网络不解视错觉“风情”：机器视觉无法识别视错觉，意味着它们也无法创造出新的错觉】
No 45. 《Fast deep reinforcement learning using online adjustments from the past》
No 46. 《Good Initializations of Variational Bayes for Deep Models》
No 47. 《Gradient Agreement as an Optimization Objective for Meta-Learning》
No 48. 《First-order and second-order variants of the gradient descent: a unified framework》
No 49. 游戏机手柄进化史 [挤眼]
No 50. 【GitHub课堂指南】
No 1. 用软件只看“极简教程”
No 2. '伯努利原理(Bernoulli's principle)' ref:http://t.cn/EzQ...
No 3. 我的博士生导师，George Thompson，经常说：“所有论文都不过是进度报告”
No 4. Stephanie McKellop发现学生们用Google Doc协同做笔记，实时标记难点、提出疑...
No 5. 乘法就是两个多位数在数位维度的卷积。
No 6. 【用Python打造漂亮的命令行界面】
No 7. 【经济学建模notebooks分享平台】
No 8. 【经典论文：统计角度看神经网络】
No 9. 【(又一个)PyTorch资源大列表】
No 10. 晚安～ [月亮]
No 11. 【(Steam)创新调色板工具ColorTool：通过放置颜色网络及其连接来创建调色板，直接查看调色板如何改变插图的外观，进行调整并实时查看结果】
No 12. - 多大了？- 7岁- 会弹吉他？- 会一点儿……
No 13. 【对抗自编码器通俗指南】
No 14. 圆网印花(Rotary screen printing)
No 15. 是不是每个人小时候都碰到过一个特会画圆的老师？ ...
No 16. 人工与智能 [笑cry]
No 17. 【机器学习自学资源推荐】
No 18. 【免费经典书：概率之上的世界】
No 19. 【CMU神经网络自然语言处理课程(2018)】
No 20. 【Kaggle TGS盐体识别挑战第22名方案】
No 21. “大鸟(Big Bird)”
No 22. Netflix承包了15%的全球互联网流量，Youtube是11.4% ref:http://t.c...
No 23. 《Deep Learning for Image Denoising: A Survey》
No 24. 【如何写好分析评论】
No 25. 【AI入门终极指南】
No 26. 大大提高农业收割效率的七大机械 http://t.cn/EzEZXz0 ...
No 27. 小女生的噩梦：危急时刻会伪装成蛇的毛毛虫 [笑而不语] http://t.cn/EzlAFw...
No 28. 不必纠结到底用谁家的框架，反正是在坡上玩 [哈哈]...
No 29. 我的脑子像个浏览器，同时打开了19个网页，有3个冻结了，音乐也不知道从哪飘来的。
No 30. 【TensorFlow(2.0)与Keras优化器的统一：tf.keras.optimizers & tf.train】
No 31. 【CNN原理详解】
No 32. 早！ [太阳]
No 33. 持续更新，值得参考
No 34. 【逼近理论与机器学习】
No 35. 1687年牛顿在“Philosophiae Naturalis Principia Mathematica(自然哲学数学原理)”
No 36. 游戏机手柄进化史 [挤眼]
No 37. Slides:http://t.cn/EzWDTcf //@爱可可-爱生活: “CMU神经网络自然语言处理课程(2018)”
No 38. 《SingleGAN: Image-to-Image Translation by a Single-Generator Network using Multiple Generative Adversarial Learning》
No 39. 世上有两种快乐：世俗的快乐，是进化路上得到的奖赏，得到赞美、金钱、毒品、性，让人充满渴望，也充满焦虑...
No 40. 排队的烦恼，真实！[笑而不语]
No 41. 【想当数据科学家，就别随波逐流】
No 42. 如今的网站们 [笑而不语]
No 43. 【用OpenCV & Tensorflow实现停车场空闲车位实时检测】
No 44. 《A Gentle Introduction to Deep Learning in Medical Image Processing》
No 45. 【Python自然语言处理之字符串模糊匹配】
No 46. ˘ +¨ = ˘̈ [偷笑]
No 47. 【跟Yoshua Bengio聊深度学习】
No 48. 【腾讯发布的预训练中文词向量：800多万中文词/短语，200维向量表示】
No 49. 《Crack-pot: Autonomous Road Crack and Pothole Detection》
No 50. 《SyntaxSQLNet: Syntax Tree Networks for Complex and Cross-DomainText-to-SQL Task》
No 1. 【深度学习500问】
No 2. 我的博士生导师，George Thompson，经常说：“所有论文都不过是进度报告”
No 3. 用软件只看“极简教程”
No 4. 【免费经典书：概率之上的世界】
No 5. 【超越词向量：从词向量、神经网络语言模型到BERT】
No 6. - 多大了？- 7岁- 会弹吉他？- 会一点儿……
No 7. 追梦 [嘻嘻]
No 8. 【一图了解Python3基本用法】
No 9. 写程序关键不在写，在想 —— Rich Hickey ...
No 10. Nature投稿之路 [笑而不语]
No 11. 至少那一刻，它是满足的 [笑cry]
No 12. '伯努利原理(Bernoulli's principle)' ref:http://t.cn/EzQ...
No 13. 【机器学习代码/笔记集锦】
No 14. 大大提高农业收割效率的七大机械 http://t.cn/EzEZXz0 ...
No 15. Stephanie McKellop发现学生们用Google Doc协同做笔记，实时标记难点、提出疑...
No 16. 【不只是生成：GAN的另外7个用例】
No 17. 人工与智能 [笑cry]
No 18. 圆网印花(Rotary screen printing)
No 19. 你无法回到过去改变开头，但可以从现在开始改变结尾。 —— C. S. Lewis ...
No 20. 'PyTorch implementation of DeepLabV3, trained on t...
No 21. 【SSHA人脸检测与对齐(MXNet/OpenCV)】
No 22. 【腾讯发布的AIOps领域应用实践集合，主要解决在质量、效率、成本方面的智能运维问题】
No 23. 【基于PyTorch的深度学习计算机视觉框架】
No 24. 《Can you win at TETRIS?》
No 25. 晚安～ [月亮] 😻 http://t.cn/EznGYsJ
No 26. 【(Keras)直方图均衡化深度学习图像增广】
No 27. 【Kaggle TGS盐体识别挑战第22名方案】
No 28. 【面向金融投资组合表现与风险分析的Python库】
No 29. #可可家训# 弦外之音很重要。与人沟通，内容是形式，情绪往往是关键；解决问题，技术是形式，人往往是关键。
No 30. 《A Novel Domain Adaptation Framework for Medical Image Segmentation》
No 31. 【免费书：写给程序员的范畴论】
No 32. 【Python命令行直显图像】
No 33. 我的脑子像个浏览器，同时打开了19个网页，有3个冻结了，音乐也不知道从哪飘来的。
No 34. 【多视角线条艺术】
No 35. “象与骑象人”
No 36. 《2018年了，MXNet 发展的如何了？ - 知乎》
No 37. 【元学习相关资源大列表】
No 38. 【对SQL进行优化和改写的自动化工具】
No 39. 【跨平台内存映射文件IO头文件库(C++11)】
No 40. 【用Jupyter做数据标注的Widget】
No 41. 【用人口普查收入数据预测学校表现】
No 42. 'StyleTransferTrilogy - 风格迁移三部曲' by Cortex Labs Gi...
No 43. 正式完整版发布 http://t.cn/EzBqkq6 pdf: http://t.cn/EzB...
No 44. 强调“动脑”
No 45. 1687年牛顿在“Philosophiae Naturalis Principia Mathematica(自然哲学数学原理)”
No 46. 【工业机器人对劳动力市场的影响研究：工业机器人的采用对当地劳动力市场的总体就业没有影响，制造业就业岗位的减少完全是由于劳动力市场年轻人新就业机会的减少所致】
No 47. 说“不”
No 48. 早！ [太阳]
No 49. 爱的教育：大象如何帮小象脱离困境 [大象]
No 50. 乘法就是两个多位数在数位维度的卷积。
No 1. 【YOLOv3的PyTorch完整实现】
No 2. 这一笔画，我服！ [笑而不语] http://t.cn/EZPwR3C ...
No 3. #1024程序员节# 为大家争取的小福利，#转发抽奖# 送出2张2018 AI开发者大会(AI NEXTCon)通票，现场聆听各大企业技术领袖的真知灼见，与最新AI应用思维同步。会议官网：http://t.cn/EZyvTkg 另外，填写 http://t.cn/EZyvTk3 问卷，在最后“渠道”
No 4. 【(Tensorflow)手把手CNN入门：手写数字识别】
No 5. '伯努利原理(Bernoulli's principle)' ref:http://t.cn/EzQ...
No 6. 你的背包…… [笑cry]
No 7. 《Face Attention Network: An Effective Face Detector for the Occluded Faces》
No 8. 【数学角度揭秘神经网络】
No 9. 【深度学习优化新趋势：Adam】
No 10. 【Keras神经网络股票预测】
No 11. “深度学习之自然语言处理斯坦福大学CS224n课程集训营”
No 12. 【将在2019年推出的fast.ai程序员机器学习课程第三季课程资料】
No 13. 'Repo-2018 - Deep Learning Summer School + Tensorf...
No 14. 科研人员起步之路 [允悲] http://t.cn/EZUgJ8B ...
No 15. 【文献综述的撰写与展示】
No 16. 相当可以～ [笑而不语] http://t.cn/EZUoQyF ...
No 17. “绣发”
No 18. 【免费书稿：Python速查】
No 19. 【PyTorch实现的Transformer神经机器翻译】
No 20. - 多大了？- 7岁- 会弹吉他？- 会一点儿……
No 21. 【在论文中实现一致性】
No 22. 【(Python3.6+)更好读的正则比表达式】
No 23. 【波士顿动力Atlas机器人解析】
No 24. 【受IBM Watson启发的问答系统】
No 25. 【(高等经济学院)Coursera高级机器学习课程资料】
No 26. 🐶🐶的幸福很简单 😂😂 http://t.cn/EZUXnIE ...
No 27. 《Do Deep Generative Models Know What They Don't Know?》
No 28. 【十行代码Tensor2Tensor神经网络开发实例】
No 29. 【PyTorch实现的CNN-DailyMail文本摘要】
No 30. 游戏设计师wilhelm nylund制作的“古怪大作战”
No 31. 【百万Medium博客文章分析：什么样的文章更受读者青睐】
No 32. 晚安～
No 33. 【简单例子讲解量子计算机】
No 34. 【博士论文：概率子模模型变分推断】
No 35. 【神经网络拓扑学之泛化问题】
No 36. 早！ [太阳]
No 37. 《Deep Learning with the Random Neural Network and its Applications》
No 38. 《MaskFusion: Real-Time Recognition, Tracking and Reconstruction of Multiple Moving Objects》
No 39. 【AI行业职位与实习机会精选】
No 40. 【pyenv + Pipenv本地Python开发环境管理】
No 41. 'OpenVIN Toolkit - Open Model Zoo repository (pre-...
No 42. 【即将发布的新服务scite：搜索论文的引用情况，并识别是被支持还是被怼】
No 43. 'Quick, Draw! Kaggle Competition Starter Pack' by ...
No 44. 【命令行图表工具】
No 45. 【深度感知与深度学习】
No 46. 【机器学习原理可视化(Part No 1. 【YOLOv3的PyTorch完整实现】
No 2. 这一笔画，我服！ [笑而不语] http://t.cn/EZPwR3C ...
No 3. #1024程序员节# 为大家争取的小福利，#转发抽奖# 送出2张2018 AI开发者大会(AI NEXTCon)通票，现场聆听各大企业技术领袖的真知灼见，与最新AI应用思维同步。会议官网：http://t.cn/EZyvTkg 另外，填写 http://t.cn/EZyvTk3 问卷，在最后“渠道”
No 4. 【(Tensorflow)手把手CNN入门：手写数字识别】
No 5. '伯努利原理(Bernoulli's principle)' ref:http://t.cn/EzQ...
No 6. 你的背包…… [笑cry]
No 7. 《Face Attention Network: An Effective Face Detector for the Occluded Faces》
No 8. 【数学角度揭秘神经网络】
No 9. 【深度学习优化新趋势：Adam】
No 10. 【Keras神经网络股票预测】
No 11. “深度学习之自然语言处理斯坦福大学CS224n课程集训营”
No 12. 【将在2019年推出的fast.ai程序员机器学习课程第三季课程资料】
No 13. 'Repo-2018 - Deep Learning Summer School + Tensorf...
No 14. 科研人员起步之路 [允悲] http://t.cn/EZUgJ8B ...
No 15. 【文献综述的撰写与展示】
No 16. 相当可以～ [笑而不语] http://t.cn/EZUoQyF ...
No 17. “绣发”
No 18. 【免费书稿：Python速查】
No 19. 【PyTorch实现的Transformer神经机器翻译】
No 20. - 多大了？- 7岁- 会弹吉他？- 会一点儿……
No 21. 【在论文中实现一致性】
No 22. 【(Python3.6+)更好读的正则比表达式】
No 23. 【波士顿动力Atlas机器人解析】
No 24. 【受IBM Watson启发的问答系统】
No 25. 【(高等经济学院)Coursera高级机器学习课程资料】
No 26. 🐶🐶的幸福很简单 😂😂 http://t.cn/EZUXnIE ...
No 27. 《Do Deep Generative Models Know What They Don't Know?》
No 28. 【十行代码Tensor2Tensor神经网络开发实例】
No 29. 【PyTorch实现的CNN-DailyMail文本摘要】
No 30. 游戏设计师wilhelm nylund制作的“古怪大作战”
No 31. 【百万Medium博客文章分析：什么样的文章更受读者青睐】
No 32. 晚安～
No 33. 【简单例子讲解量子计算机】
No 34. 【博士论文：概率子模模型变分推断】
No 35. 【神经网络拓扑学之泛化问题】
No 36. 早！ [太阳]
No 37. 《Deep Learning with the Random Neural Network and its Applications》
No 38. 《MaskFusion: Real-Time Recognition, Tracking and Reconstruction of Multiple Moving Objects》
No 39. 【AI行业职位与实习机会精选】
No 40. 【pyenv + Pipenv本地Python开发环境管理】
No 41. 'OpenVIN Toolkit - Open Model Zoo repository (pre-...
No 42. 【即将发布的新服务scite：搜索论文的引用情况，并识别是被支持还是被怼】
No 43. 'Quick, Draw! Kaggle Competition Starter Pack' by ...
No 44. 【命令行图表工具】
No 45. 【深度感知与深度学习】
No 46. 【机器学习原理可视化(Part II)】
No 47. 《On the Margin Theory of Feedforward Neural Networks》
No 48. 【dlib目标追踪】
No 49. 《Synscapes: A Photorealistic Synthetic Dataset for Street Scene Parsing》
No 50. 《Person Retrieval in Surveillance Video using Height, Color and Gender》II)】
No 47. 《On the Margin Theory of Feedforward Neural Networks》
No 48. 【dlib目标追踪】
No 49. 《Synscapes: A Photorealistic Synthetic Dataset for Street Scene Parsing》
No 50. 《Person Retrieval in Surveillance Video using Height, Color and Gender》
No 1. 'C/C++面试知识总结' by Menghui Xie GitHub: http://t.cn/E...
No 2. 'Faster R-CNN and Mask R-CNN in PyTorch 1.0 - Fast...
No 3. SGD vs. GM [笑cry]
No 4. 换个视角看花样游泳 src:http://t.cn/EZfnUSA http://t.cn/EZf...
No 5. '伯努利原理(Bernoulli's principle)' ref:http://t.cn/EzQ...
No 6. 《MultiPoseNet: Fast Multi-Person Pose Estimation using Pose Residual Network》
No 7. 最熟悉也最陌生：孟加拉有个叫做Matlab地方 ref:http://t.cn/EZcaIXY ...
No 8. 【Python算法交易库】
No 9. 科研人员起步之路 [允悲] http://t.cn/EZUgJ8B ...
No 10. 相当可以～ [笑而不语] http://t.cn/EZUoQyF ...
No 11. 【预训练模型迁移学习】
No 12. 【Keras文本分类实战】
No 13. 【电子书：数据科学导论】
No 14. “绣发”
No 15.
No 16. 星空
No 17. 【同一幅图，九种可视化工具】
No 18. 小创意，大便利
No 19. 🐶🐶的幸福很简单 😂😂 http://t.cn/EZUXnIE ...
No 20. 【心脏病预测】
No 21. ’Tensorflow实战练习，包括强化学习、推荐系统、nlp等' by princewen Git...
No 22. - 多大了？- 7岁- 会弹吉他？- 会一点儿……
No 23. 《A Social Network Analysis of Articles on Social Network Analysis》
No 24. 【强化学习中的好奇和拖延】
No 25. 【2018 AI大事记】
No 26. 【Andrew Ng免费书“机器学习的渴望”草稿】
No 27. 《Model Selection Techniques -- An Overview》
No 28. 【自然语言开放域代码生成】
No 29. 开源真的很棒，是技术进步强有力的加速器。
No 30. 《Clustering Time Series with Nonlinear Dynamics: A Bayesian Non-Parametric and Particle-Based Approach》
No 31. DRL vs. RS [笑cry] ref:http://weibo.com/1402400261/...
No 32. 《Deep Graph Convolutional Encoders for Structured Data to Text Generation》
No 33. 用软件只看“极简教程”
No 34. 【道德机器实验：探索无人驾驶汽车面临的道德困境，讨论全球范围人类道德偏好如何有助于制定全球性社会可接受的机器伦理原则】
No 35. 《Interpretable LSTMs For Whole-Brain Neuroimaging Analyses》
No 36. 秋意渐浓
No 37. 早！[太阳]
No 38. 《Applying Deep Learning To Airbnb Search》
No 39. 晚安～ [月亮]
No 40. 【(Tensorflow)手把手CNN入门：手写数字识别】
No 41. 【(PyTorch)无监督统计机器翻译】
No 42. 游戏设计师wilhelm nylund制作的“古怪大作战”
No 43. 【压缩是机器学习的杀手级应用吗？】
No 44. 《Neural Network Models for Natural Language Inference Fail to Capture the Semantics of Inference》
No 45. 【侵蚀地貌地形生成的三种方式】
No 46. 【博士论文：概率子模模型变分推断】
No 47. 《Pyro: Deep Universal Probabilistic Programming》
No 48. 【贝叶斯神经网络文献分类集锦】
No 49. 【深度学习优化新趋势：Adam】
No 50. 【场景文字识别与理解资源集锦】
No 1. 'C/C++面试知识总结' by Menghui Xie GitHub: http://t.cn/E...
No 2. 'Faster R-CNN and Mask R-CNN in PyTorch 1.0 - Fast...
No 3. SGD vs. GM [笑cry]
No 4. 换个视角看花样游泳 src:http://t.cn/EZfnUSA http://t.cn/EZf...
No 5. '伯努利原理(Bernoulli's principle)' ref:http://t.cn/EzQ...
No 6. 《MultiPoseNet: Fast Multi-Person Pose Estimation using Pose Residual Network》
No 7. 最熟悉也最陌生：孟加拉有个叫做Matlab地方 ref:http://t.cn/EZcaIXY ...
No 8. 【Python算法交易库】
No 9. 科研人员起步之路 [允悲] http://t.cn/EZUgJ8B ...
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No 11. 【预训练模型迁移学习】
No 12. 【Keras文本分类实战】
No 13. 【电子书：数据科学导论】
No 14. “绣发”
No 15.
No 16. 星空
No 17. 【同一幅图，九种可视化工具】
No 18. 小创意，大便利
No 19. 🐶🐶的幸福很简单 😂😂 http://t.cn/EZUXnIE ...
No 20. 【心脏病预测】
No 21. ’Tensorflow实战练习，包括强化学习、推荐系统、nlp等' by princewen Git...
No 22. - 多大了？- 7岁- 会弹吉他？- 会一点儿……
No 23. 《A Social Network Analysis of Articles on Social Network Analysis》
No 24. 【强化学习中的好奇和拖延】
No 25. 【2018 AI大事记】
No 26. 【Andrew Ng免费书“机器学习的渴望”草稿】
No 27. 《Model Selection Techniques -- An Overview》
No 28. 【自然语言开放域代码生成】
No 29. 开源真的很棒，是技术进步强有力的加速器。
No 30. 《Clustering Time Series with Nonlinear Dynamics: A Bayesian Non-Parametric and Particle-Based Approach》
No 31. DRL vs. RS [笑cry] ref:http://weibo.com/1402400261/...
No 32. 《Deep Graph Convolutional Encoders for Structured Data to Text Generation》
No 33. 用软件只看“极简教程”
No 34. 【道德机器实验：探索无人驾驶汽车面临的道德困境，讨论全球范围人类道德偏好如何有助于制定全球性社会可接受的机器伦理原则】
No 35. 《Interpretable LSTMs For Whole-Brain Neuroimaging Analyses》
No 36. 秋意渐浓
No 37. 早！[太阳]
No 38. 《Applying Deep Learning To Airbnb Search》
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No 40. 【(Tensorflow)手把手CNN入门：手写数字识别】
No 41. 【(PyTorch)无监督统计机器翻译】
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No 43. 【压缩是机器学习的杀手级应用吗？】
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No 45. 【侵蚀地貌地形生成的三种方式】
No 46. 【博士论文：概率子模模型变分推断】
No 47. 《Pyro: Deep Universal Probabilistic Programming》
No 48. 【贝叶斯神经网络文献分类集锦】
No 49. 【深度学习优化新趋势：Adam】
No 50. 【场景文字识别与理解资源集锦】
No 1. 为什么博士不适合创业公司： - 一味追求创新可能跑偏 - 不顾工程复杂性只顾理论...
No 2. 换个视角看花样游泳 src:http://t.cn/EZfnUSA http://t.cn/EZf...
No 3. 离职决策理论 [思考]
No 4. ’Tensorflow实战练习，包括强化学习、推荐系统、nlp等' by princewen Git...
No 5. 你们仨 [偷笑]
No 6. '剑指Offer——名企面试官精讲典型编程题' by CHENG Jean GitHub: http...
No 7. 【众包文集：C++最佳实践】
No 8. 【深度学习图像分割】
No 9. 别人家的GAN：这幅由看似训练不足的GAN生成的肖像画，在佳士得预计能卖出1万+美元，画下方的签名：...
No 10. 'Faster R-CNN and Mask R-CNN in PyTorch 1.0 - Fast...
No 11. 可视化：圆的半径、周长与面积
No 12. 【同一幅图，九种可视化工具】
No 13. AI称霸世界 之 Excel自动填空 [笑cry]
No 14. 【机器学习热门开源项目(2018.10)】
No 15. '伯努利原理(Bernoulli's principle)' ref:http://t.cn/EzQ...
No 16. 【从零开始应用机器学习的逐步指南】
No 17. 【定制生成照片般逼真的人脸图片(TL-GAN)】
No 18. 小创意，大便利
No 19. 【Raster Vision：面向卫星和航空影像深度学习的新开源框架】
No 20. 有点萌：速度快一点，感觉大不同 src:http://t.cn/EZStfwh http://t.c...
No 21. 《Hybrid semi-Markov CRF for Neural Sequence Labeling》
No 22. fastai新款fastprogress进度条，不依赖widget，安装简便，兼容Colab，真心不...
No 23. 【贝叶斯神经网络文献分类集锦】
No 24. 【Andrew Ng免费书“机器学习的渴望”草稿】
No 25. 【道德机器实验：探索无人驾驶汽车面临的道德困境，讨论全球范围人类道德偏好如何有助于制定全球性社会可接受的机器伦理原则】
No 26. 【场景文字识别与理解资源集锦】
No 27. - 多大了？- 7岁- 会弹吉他？- 会一点儿……
No 28. 【《(大小会议、研讨会)如何做报告？》样章：好报告的标准】
No 29. 早！[太阳]
No 30. 晚安～ [月亮]
No 31. 【计算和数据的壁垒正在崩塌】
No 32. 秋意渐浓
No 33. 【Aiva Technologies用算法创作的摇滚乐】
No 34. 【AI大众化(教育)的崛起：要AI，不必学位】
No 35. 【Blueoil：面向低位计算(如低功耗FPGA设备)的开源深度学习平台】
No 36. 【GeoPandas：(Python)简单、快速、可扩展的地理空间分析】
No 37. 【AI/大数据招聘信息引擎】
No 38. 【压缩是机器学习的杀手级应用吗？】
No 39. 【tensorflow.js+转移学习 实战：用真人玩“真人快打”】
No 40. 'Proceedings of ICML 2018' GitHub: http://t.cn/EZM...
No 41. Robbie Barrat很愤怒，因为怀疑拍出43万美元的画用了他开源的预训练模型。愤怒是因为43万...
No 42. 《Neighbourhood Consensus Networks》
No 43. 【(TensorFlow)图像增广自动化模块集】
No 44. 幼儿园小盆友为聋哑勤务员詹姆斯先生学会了“生日快乐歌”
No 45. 【Google官方BERT实现(月底前发布)】
No 46. 后来卖到了$432,500 [笑cry] 也引发了关于算法生成作品归属的争论 src:http://...
No 47. 【开放式博物馆识别挑战(ACCV 2018)】
No 48. 【NLP进展跟踪 之 文本摘要(2015-2018 CNN/DailyMail, Gigaword, DUC04 Task 1)】
No 49. 【“无心插柳柳成荫”的数据科学家修炼之道】
No 50. 【根据最近一项研究，61％的“入门级”工作需要3+年以上工作经验，最高的甚至要求10+年以上工作经验】
No 1. '伯努利原理(Bernoulli's principle)' ref:http://t.cn/EzQ...
No 2. 不少搞工程的人认为，要理解什么东西，搞明白其底层数学描述是必要和充分的，你需要“了解背后的数学原理”
No 3. '剑指Offer——名企面试官精讲典型编程题' by CHENG Jean GitHub: http...
No 4. “一名男子因在宜家地板粘贴假指引箭头而被捕，为的是创建无法逃脱的迷宫”
No 5. 【论文写作修辞速查——可直接套用的单词、短语、句子】
No 6. 温馨提示：TensorFlow也提供了对经典机器学习模型的支持，如随机森林、线性回归、logisti...
No 7. 离职决策理论 [思考]
No 8. 【自己动手做个树莓派“机器猫”】
No 9. 完美！ [笑而不语]
No 10. 可视化：圆的半径、周长与面积
No 11. 【用Python构建ETL(数据提取、转换与加载)工作流(Twitter数据分析)】
No 12. - 多大了？- 7岁- 会弹吉他？- 会一点儿……
No 13. 有点萌：速度快一点，感觉大不同 src:http://t.cn/EZStfwh http://t.c...
No 14. 【图卷积网络图深度学习】
No 15. 【PCA降维能有效改善分类性能吗？】
No 16. 【从零开始全面了解神经网络】
No 17. 【Aiva Technologies用算法创作的摇滚乐】
No 18. 【用深度学习理解人类推理：用CNN/知识图谱进行推理】
No 19. 《Reversible Recurrent Neural Networks》
No 20. 【用Conda高效管理Python开发环境】
No 21. 【参考其他插画线稿自动上色STYLE2PAINTS 2.0】
No 22. 【Google官方BERT实现(月底前发布)】
No 23. 早！ [太阳]
No 24. 我的理解，并非是要抛开数学原理，而是在了解基本数学原理的基础上，更多聚焦在如何才能用好的层面，几乎所有实际的机器学习应用场景，最终成败不在数学上的优化，而在对场景和需求的理解、对各种方法适用性、局限性的了解，以及相关约束的有效权衡。//不少搞工程的人认为，要理解什么东西，搞明白其底层数学描述是必要和充分的，你需要“了解背后的数学原理”
No 25. 幼儿园小盆友为聋哑勤务员詹姆斯先生学会了“生日快乐歌”
No 26. 听说这是不少朋友目前的状态 [坏笑] ...
No 27. 【ICML 2018专题论文精选集】
No 28. 【数据科学“肌肉记忆”养成 之 数据预处理】
No 29. 【(TensorFlow)图像增广自动化模块集】
No 30. “无链自行车”
No 31. 【NLP进展跟踪 之 文本摘要(2015-2018 CNN/DailyMail, Gigaword, DUC04 Task 1)】
No 32. Robbie Barrat很愤怒，因为怀疑拍出43万美元的画用了他开源的预训练模型。愤怒是因为43万...
No 33. 不想顺从他人，先学会顺从己心。 知易，行难。
No 34. 【Python优秀网文精选集】
No 35. 活学才能活用 //@MachineLearning-ZJU :数学只是一门工具，用于描述世界运行的本...
No 36. 【NeuralFunk：将深度学习与声音设计相结合】
No 37. 今日焦点：可逆RNN——将GRU和LSTM内存开销降低10-15倍而性能不减，注意力架构也有5-10...
No 38. 晚安～ [月亮]
No 39. 周末心情 🤖 http://t.cn/EZNQGaw
No 40. Jimi Hendrix [偷笑]
No 41. 【GeoPandas：(Python)简单、快速、可扩展的地理空间分析】
No 42. 【巴西电子商务地理空间分析】
No 43. 《Interview with Deep Learning Researcher and Leader of OpenMined: Andrew Trask》
No 44. fastai新款fastprogress进度条，不依赖widget，安装简便，兼容Colab，真心不...
No 45. //@wendy_okookey :叫Line Rider的小游戏…上面的黑线是自己画出来的，然后可...
No 46. 教学礼貌程度时变曲线 [笑而不语]
No 47. 《TensorFlow at O’Reilly AI Conference, San Francisco '18 - YouTube》
No 48. 【Creatability：让AI创意唾手可得】
No 49. 很实用，推荐收藏
No 50. 【直接用代码里的TODOs做项目管理】
No 1. '伯努利原理(Bernoulli's principle)' ref:http://t.cn/EzQ...
No 2. “一名男子因在宜家地板粘贴假指引箭头而被捕，为的是创建无法逃脱的迷宫”
No 3. 《Python深度学习：基于TensorFlow》
No 4. - 多大了？- 7岁- 会弹吉他？- 会一点儿……
No 5. 温馨提示：TensorFlow也提供了对经典机器学习模型的支持，如随机森林、线性回归、logisti...
No 6. [笑cry]
No 7. 衣物收纳小技巧 [笑而不语] http://t.cn/EZQTKEw ...
No 8. 不少搞工程的人认为，要理解什么东西，搞明白其底层数学描述是必要和充分的，你需要“了解背后的数学原理”
No 9. 【论文写作修辞速查——可直接套用的单词、短语、句子】
No 10. 【提高Jupyter使用效率的工具】
No 11. 【自己动手做个树莓派“机器猫”】
No 12. 科学与艺术：交通阻塞解决方案与模拟效果(交通流量) [加油] http://t.cn/EZn2kzq...
No 13. 【数据不足如何做深度学习NLP】
No 14. 可能被箱线图掩盖的数据模式
No 15. 【参考其他插画线稿自动上色STYLE2PAINTS 2.0】
No 16. 【《快乐学术的秘诀：如何高效研究、写作与教学》】
No 17. 《GAN Augmentation: Augmenting Training Data using Generative Adversarial Networks》
No 18. 【如何筛选数据科学职位候选人：清楚/完整的描述、Github个人简介/博客、技能/成就、简历长度——单凭Kaggle比赛可能还不够，因为它们远离实际场景】
No 19. 【PyML：Uber快速机器学习开发的秘密武器】
No 20. 《pair2vec: Compositional Word-Pair Embeddings for Cross-Sentence Inference》
No 21. 【我的数据科学家短板分析：软件工程、扩展分析/建模、深度学习】
No 22. 人类的反击：抢机器工作的人
No 23. 早！[太阳]
No 24. 【计算机视觉“小众”数据集集锦】
No 25. 晚安～ [月亮]
No 26. “复杂性的一个主要成因，是软件供应商无条件地采纳用户想要的几乎所有功能。”
No 27. 【Facebook和NYU发布跨语言句子理解数据集XNLI，在MultiNLI基础上增加了14种语言】
No 28. 很实用，推荐收藏
No 29. 你懂的 [笑而不语]
No 30. 北极星在地球自转轴线上，所以看上去它在空中几乎一动不动，北方天空能看到的星星似乎都在绕着它打转。在大约13000年后，由于地轴的“岁差”
No 31. 【Python代码文档编制维护指南】
No 32. 【数据结构周期表(数据结构设计空间推理)】
No 33. 【如何雇用数据科学家】
No 34. 《LadderNet: Multi-path networks based on U-Net for medical image segmentation》
No 35. AI开发者大会(AI NEXTCon)门票转发抽奖
No 36. “闪电”
No 37. #AI 看不懂#
No 38. Autoped：1916年的滑板车 ref:http://t.cn/EZHKYJw ...
No 39. 【针对网络安全学习的五大编程语言】
No 40. 《Transferrable Feature and Projection Learning with Class Hierarchy for Zero-Shot Learning》
No 41. “无链自行车”
No 42. 有朋友觉得此类培训有无视基础知识鼓励越俎代庖之嫌，我倒觉得从工具化入手让更多人有机会接触、感兴趣进而...
No 43. 马耶 🐎[笑而不语] http://t.cn/EZEPQFV
No 44. 【图卷积网络图深度学习】
No 45. 【科学可视化：不仅是图解】
No 46. 【巴西电子商务地理空间分析】
No 47. 《Communities as Well Separated Subgraphs With Cohesive Cores: Identification of Core-Periphery Structures in Link Communities》
No 48. 《Reduced-Gate Convolutional LSTM Using Predictive Coding for Spatiotemporal Prediction》
No 49. 《A Comparative Study of Fruit Detection and Counting Methods for Yield Mapping in Apple Orchards》
No 50. 《Reversible Recurrent Neural Networks》
No 1. '伯努利原理(Bernoulli's principle)' ref:http://t.cn/EzQ...
No 2. 你读论文有什么“怪癖”
No 3. 《Python深度学习：基于TensorFlow》
No 4. 科学与艺术：交通阻塞解决方案与模拟效果(交通流量) [加油] http://t.cn/EZn2kzq...
No 5. 【用全卷积网络还原漫画(Hentai)不可描述补丁/马赛克区域】
No 6. “复杂性的一个主要成因，是软件供应商无条件地采纳用户想要的几乎所有功能。”
No 7. “一名男子因在宜家地板粘贴假指引箭头而被捕，为的是创建无法逃脱的迷宫”
No 8. 'A very simple BiLSTM-CRF model for Chinese Named ...
No 9. 【“实在”的虚数】
No 10. - 多大了？- 7岁- 会弹吉他？- 会一点儿……
No 11. 【(Keras)时序1D卷积网络入门】
No 12. 《Domain Adaptation for Semantic Segmentation via Class-Balanced Self-Training》
No 13. 【计算机视觉“小众”数据集集锦】
No 14. 人类的反击：抢机器工作的人
No 15. 【基于ImageNet-1k的图像分类模型集】
No 16. 【可在CPU上实时运行的PCN旋转不变人脸检测】
No 17. 【Python代码文档编制维护指南】
No 18. 【历史文献手写体识别系统】
No 19. 早！[太阳]
No 20. 衣物收纳小技巧 [笑而不语] http://t.cn/EZQTKEw ...
No 21. 【通过Visual Studio解决方案的格式提供示例，让用户使用Microsoft Visual Studio Tools for AI入门深度学习】
No 22. 【科学可视化：不仅是图解】
No 23. SALTO-1P：可能是最擅长跳跃的机器人 http://t.cn/EZdeXhV ...
No 24. 【(Tensorflow)稀疏编码方法对比】
No 25. 翻出老图一张 [笑而不语]
No 26. 【数据结构周期表(数据结构设计空间推理)】
No 27. 《Dynamic Graph Neural Networks》
No 28. 【稀疏潜层结构学习】
No 29. 晚安～
No 30. 【深度计算机视觉大众化 - TensorCam深度视觉摄像机】
No 31. 效果超赞的机械手指 http://t.cn/EZgtgr2 ...
No 32. “化蝶”
No 33. 每天在微博做文献调研的我[二哈] 感谢 爱可可-爱生活 老师
No 34. 【可视化：全球科技巨头一览(2018 Q3)】
No 35. 【《学术工作百宝箱》样章】
No 36. 【试验性(Python)算法开发界面】
No 37. 【turtle.audio：不一样的音乐制作软件】
No 38. 【大学生实用资源集锦】
No 39. 可视化：191个国家一个世纪的温度变化情况(1900-2017) src:http://t.cn/E...
No 40. 【6个步骤从头开始编写机器学习算法：感知器案例研究】
No 41. 【(JS原生)基于ahocorasick 字符串匹配算法的敏感词过滤库】
No 42. 提提神，来个从头到脚的核磁共振图 [喵喵] ...
No 43. 《Understanding Deep Convolutional Networks through Gestalt Theory》
No 44. 有趣的可视化：国际空间站沿地球周围(近似)圆形路径行进。将这个三维圆形路径展开成二维墨卡托图(Mer...
No 45. 《Local Homology of Word Embeddings》
No 46. 【OpenMoji：一个开源项目，所有表情符号可在CC许可下免费使用(1000+表情符号，彩色/黑白)】
No 47. 【Python代码测试入门】
No 48. 【气候变化AI解决方案】
No 49. 什么让工程师寝食难安？[偷笑]
No 50. 马耶 🐎[笑而不语] http://t.cn/EZEPQFV
No 1. 《自然语言处理NLP技术里程碑、知识结构、研究方向和机构导师》
No 2. 《Python深度学习：基于TensorFlow》
No 3. 【机器学习50个最佳开放数据集】
No 4. 安神猫 🐱
No 5. 【可在CPU上实时运行的PCN旋转不变人脸检测】
No 6. 【论文写作修辞速查——可直接套用的单词、短语、句子】
No 7. 莫名笑傻
No 8. 你读论文有什么“怪癖”
No 9. 【与训练的BERT语言模型】
No 10. 【(Keras)从头开始图像分类：让新手老手都有所收获的手把手教程】
No 11. 【五道面试题分辨合格数据科学家】
No 12. 早！[太阳]
No 13. SALTO-1P：可能是最擅长跳跃的机器人 http://t.cn/EZdeXhV ...
No 14. 翻出老图一张 [笑而不语]
No 15. AR池塘 [喵喵] http://t.cn/Ew7PiEd
No 16. 【Python代码测试入门】
No 17. 目标识别专业十级真题 [笑cry]
No 18. 【试验性(Python)算法开发界面】
No 19. 【6个步骤从头开始编写机器学习算法：感知器案例研究】
No 20. 太多人，罔顾了成事理应的顺序：先把事做好而非先拿到足够钱财，先有杰出作为而非先引来关注，先从点滴做起而非先宣扬宏图伟略——功成自然名就，顺应理序，才能稳步成长。
No 21. 【TensorFlow神经网络创建工具集，尤其适合序列建模】
No 22. 感谢建议！不过暂时不考虑标注：一方面，大部分预印论文没标明投稿意向，另一方面，没投甚至被拒的也未必就...
No 23. 【果蝇视觉系统 vs. CNN：果蝇视觉理解能力几何？】
No 24. 【dlib多目标追踪】
No 25. 【面向手机优化的量化神经网络算子库】
No 26. 《Towards Efficient Large-Scale Graph Neural Network Computing》
No 27. 效果超赞的机械手指 http://t.cn/EZgtgr2 ...
No 28. 【SURREAL：开源分布式强化学习框架】
No 29. “化蝶”
No 30. 浅吟高唱 🐦 [笑而不语] http://t.cn/EwvNssM ...
No 31. 【知识表示学习(KRL)与知识嵌入(KE)“必读”文献集锦】
No 32. 晚安～ [月亮]
No 33. 万圣节最佳装扮 🎃 http://t.cn/EwzxDVh
No 34. 《Sequence classification with human attention》
No 35. 【好奇心驱动学习】
No 36. 【踏入AI世界的第一步】
No 37. 【TensorFlow.js情感分析实例】
No 38. 【“实在”的虚数】
No 39. 一字之差 [笑而不语]
No 40. 【OpenMoji：一个开源项目，所有表情符号可在CC许可下免费使用(1000+表情符号，彩色/黑白)】
No 41. 【命令行机器学习开发环境(TensorFlow)：预训练模型/数据预处理/数据增强/训练会话/REST界面】
No 42. 无为的创作最美 //@梁斌penny :[泪][泪][good][good]//@麦田 :生命的美好...
No 43. 【深度学习云提供商怎么用最划算？】
No 44. 曾经的拳击手在86岁孤独离世，弟弟打扫他的房间时，发现他竟然还有个不为人知的身份… ...
No 45. 提提神，来个从头到脚的核磁共振图 [喵喵] ...
No 46. 【自己动手做个树莓派“机器猫”】
No 47. 【Google.org面向全球征集用AI帮助解决社会挑战的想法，选定组织将获得Google的AI专家支持、从2500万美元的资金池中获得资金、从Google Cloud获得支持等】
No 48. 《CatBoost: gradient boosting with categorical features support》
No 49. 【Bengio v Marcus：神经网络语言模型的过去、现在和未来】
No 50. [笑而不语] //
No 1. 从前，时间很慢，快乐很简单
No 2. 目标识别专业十级真题
No 3. 时过境迁 [机智]
No 4. 《Python深度学习：基于TensorFlow》
No 5. 一本很难的书，即使只啃动了10%，也不赖。这会给你打下个好基础，帮你理解这个领域下一本书的20%。渊...
No 6. 基于ggplot 3.1.0制作的三维图表，感觉相当不错
No 7. 今日最佳 🎃 http://t.cn/Ew2TgsB
No 8. 万圣节最佳装扮 🎃 http://t.cn/EwzxDVh
No 9. 【用Python实现马尔可夫链蒙特卡罗】
No 10. 【(Python3)抖音爬虫API】
No 11. 别了，大侠 [作揖]
No 12. 【Google BERT语言模型的Keras实现】
No 13. AR池塘 [喵喵] http://t.cn/Ew7PiEd
No 14. 重温老代码真的需要很大勇气！ [喵喵] ...
No 15. 《Simple Unsupervised Keyphrase Extraction using Sentence Embeddings》
No 16. 【神经网络文本语义匹配文献大列表】
No 17. 【dlib多目标追踪】
No 18. 【从头搭建自动问答系统】
No 19. 【Google发布的快速灵活TensorFlow AutoML框架AdaNet】
No 20. 【PyTorch神经网络模型分析器(参数规模/FLOPs/MAdd/内存消耗)】
No 21. 【百日数据科学入门指南】
No 22. 【(Yandex数据分析学院)自然语言处理课程资料】
No 23. 【用Word2Vec/Xgboost检测Quora相似问题】
No 24. 【图网络(Graph Nets)教程】
No 25. 【自己动手做个树莓派“机器猫”】
No 26. 《Automate the Boring Stuff with Python(Python编程快速上手：让繁琐工作自动化)》
No 27. 【2019数据科学大趋势：强化学习、GAN、还是迁移学习？】
No 28. 数据科学家的万圣节噩梦 [南瓜灯] ...
No 29. 【自然语言生成(NLG)在哪些领域更有商用前景？——规模有足够大、数据和用例有足够一致性的场景】
No 30. 早！[太阳]
No 31. 【幸福是什么：十万个幸福时刻语料库】
No 32. 【用Fast.AI库实现癌症分类】
No 33. 【LSTM以太坊价格预测】
No 34. 晚安～ [月亮]
No 35. 【(Python)快速、灵活、高性能的特征选择包】
No 36. 【机器学习第一课】
No 37. 瞧这两条“狗”
No 38. 【动漫图片深度学习文献大列表】
No 39. 人工智能学会优秀博士论文专刊
No 40. 【本月热门Python开源项目(2018.10)】
No 41. 《CartoonGAN: Generative Adversarial Networks for Photo Cartoonization》
No 42. 【Python量化交易策略库】
No 43. 【边缘设备深度学习神经网络加速】
No 44. “(TensorFlow)Text generation using a RNN with eager execution”
No 45. 【用Keras自己打造AlphaZero AI】
No 46. 【机器学习50个最佳开放数据集】
No 47. 书中乾坤 [笑而不语]
No 48. 【为什么Jupyter是数据科学家计算笔记的当然之选？】
No 49. 【Facebook AI性能评估平台】
No 50. 《Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking》
No 1. 一本很难的书，即使只啃动了10%，也不赖。这会给你打下个好基础，帮你理解这个领域下一本书的20%。渊...
No 2. “不怕慢，就怕站”
No 3. “简单是可靠的先决条件。”
No 4. 【Python量化交易策略库】
No 5. 重温老代码真的需要很大勇气！ [喵喵] ...
No 6. 【深度学习NBA球员行为识别/统计】
No 7. 【Google官方BERT实现及预训练模型】
No 8. 【图网络(Graph Nets)教程】
No 9. 【用大头照生成卡通人像(表情图标)】
No 10. 分享一个很强的网站：
No 11. 【2019数据科学大趋势：强化学习、GAN、还是迁移学习？】
No 12. 【用Fast.AI库实现癌症分类】
No 13. 【机器阅读理解“必读”文献大列表】
No 14. “虎口拔牙”
No 15. 【Python几何处理库】
No 16. 【神经网络协同过滤解析与实现】
No 17. 【为什么Jupyter是数据科学家计算笔记的当然之选？】
No 18. “一名男子因在宜家地板粘贴假指引箭头而被捕，为的是创建无法逃脱的迷宫”
No 19. [good] //@杰森瑞克 数据集来了
No 20. 暖心小品一则 👧 🐶
No 21. 【经典老书：概率论及其应用(第一卷)】
No 22. 《Two at Once: Enhancing Learning and Generalization Capacities via IBN-Net》
No 23. 【CVPR 2018摘要】
No 24. 【Google的EMNLP 2018成果汇总】
No 25. 【深度学习与机器学习】
No 26. 【基于RNN轻量、易用的唤醒词识别】
No 27. 早！ [太阳]
No 28. 果不食言，已正式发布
No 29. 【能随意组合变形的机器人】
No 30. 输在了起跑线上！！别人家孩子的简历[跪了][跪了]简历应该是为了就读国际学校准备的，父母都非常厉害，...
No 31. 【自然语言深度潜变量模型】
No 32. 【编写面向自然语言处理研究的代码(AllenNLP)】
No 33. 从前，时间很慢，快乐很简单
No 34. 【TensorFlow.js相关资源大列表(示例、教程、视频等)】
No 35. 【用Python实现马尔可夫链蒙特卡罗】
No 36. 【地震反射波图像语义分割】
No 37. 【预测奖励强化学习】
No 38. 通过对话能解决的问题，就别走流程去解决。
No 39. 今日最佳 🎃 http://t.cn/Ew2TgsB
No 40. “时间就像海绵”
No 41. 水球与铁网的亲密接触 [笑而不语] http://t.cn/EwUtVWt...
No 42. 《DropBlock: A regularization method for convolutional networks》
No 43. [笑而不语]
No 44. 【Facebook的EMNLP 2018成果汇总】
No 45. 【Google发布的快速灵活TensorFlow AutoML框架AdaNet】
No 46. 【自学习AI智能体之Deep Q-Learning】
No 47. 基于ggplot 3.1.0制作的三维图表，感觉相当不错
No 48. 【流行机器学习算法的MatLab/Octave实现】
No 49. 【撰写(定量研究)学术期刊文章】
No 50. 《Automate the Boring Stuff with Python(Python编程快速上手：让繁琐工作自动化)》
No 1. 又见“休眠算法”
No 2. 坝(堰)对河流沉积物运输的影响 http://t.cn/EwIfLlU ...
No 3. 《You May Not Need Attention》
No 4. 某些同学 vs. 日益临近的毕业答辩
No 5. 暖心小品一则 👧 🐶
No 6. 【矩阵与张量】
No 7. “不怕慢，就怕站”
No 8. 【NumPy中einsum函数的基本介绍】
No 9. 【经典老书：概率论及其应用(第一卷)】
No 10. 【斯坦福《线性动态系统》课程讲义】
No 11. 科学看片 [机智]
No 12. 【TensorFlow.js相关资源大列表(示例、教程、视频等)】
No 13. 晚安～
No 14. 【自动化是新的黑魔法：Google AutoML, Microsoft Automated ML, AutoKeras, auto-sklearn简介】
No 15. 《PyramidBox: A Context-assisted Single Shot Face Detector》
No 16. “简单是可靠的先决条件。”
No 17. 【Horizon：Facebook的应用强化学习(Applied RL)平台(PyTorch/Caffe2)】
No 18. 《Ask Me Anything session with a Kaggle Grandmaster Vladimir I. Iglovikov》
No 19. 【Visual Studio Code数据科学利器：Neuron】
No 20. 分享一个很强的网站：
No 21. 【流行机器学习算法的MatLab/Octave实现】
No 22. 【深度学习比特币价格预测】
No 23. AAAI 2019共收到7000+篇论文，接收率16.2% src:http://t.cn/RuAZ...
No 24. 早！ [太阳]
No 25. 【潜语言结构学习】
No 26. 【深度强化学习学穿衣：人体穿衣动作合成】
No 27. 【Flex Logix宣称已经解决了深度学习DRAM问题：带宽限制意味着AI系统需要大量DRAM；嵌入式FPGA初创公司认为其技术可以改变这一点】
No 28. 【用大头照生成卡通人像(表情图标)】
No 29. 换个视角看花样游泳 src:http://t.cn/EZfnUSA http://t.cn/EZf...
No 30. [good] //@杰森瑞克 数据集来了
No 31. // TODO 的故事 [笑cry]
No 32. 【140万Medium博客文章元信息数据集】
No 33. 【能随意组合变形的机器人】
No 34. 科技巨头们每小时能赚多少钱：1. Apple：2910 万美元2. Amazon：2620 万美...
No 35. 《为什么知乎上很多人都反对创业？ - 知乎》
No 36. 【(杂志)计算机视觉新闻2018.11期】
No 37. 周末心情 [笑而不语]
No 38. 《Brain-wide Organization of Neuronal Activity and Convergent Sensorimotor Transformations in Larval Zebrafish》
No 39. 【数据科学是门学科吗？应当如何定位？】
No 40. 《Differentiable MPC for End-to-end Planning and Control》
No 41. 希望我错了，很多人创业的唯一目标： ...
No 42. 让经典书的封面动起来 src:http://t.cn/EwtueiR http://t.cn/Ewt...
No 43. 终于有望在游戏里看到自然点的穿(脱)衣服过场了，哈哈...
No 44. 【Google发布的快速灵活TensorFlow AutoML框架AdaNet】
No 45. “高估你的专业、大学等在该行业找工作中的影响是不明智的。一家公司雇用你、愿意付钱给你是希望解决他们面临的问题。学位和专业只是评估能力的参考……”
No 46. 热舞医师：快乐是最好的的灵药
No 47. 【Python的类C语言结构体解析库】
No 48. 【一图看清全球GDP】
No 49. 'pytorch-hessian-eigenthings - Efficient PyTorch H...
No 50. 《Statistical Estimation of Malware Detection Metrics in the Absence of Ground Truth》
No 1. 又见“休眠算法”
No 2. “不怕慢，就怕站”
No 3. 【Visual Studio Code数据科学利器：Neuron】
No 4. 汇总几个不错的适合入门的Python教程，学起来！Just Practise! “Learn Python the Hard Way”
No 5. 【图解Transformer】
No 6. 【用TensorFlow Serving、Docker实现机器学习模型快速部署】
No 7. 某些同学私自违规实习被劝回现场 [偷笑] ...
No 8. 有时候写代码就需要这么个设备 [笑而不语] ...
No 9. 某些同学 vs. 日益临近的毕业答辩 ...
No 10. 【深度学习老照片自动着色与修复】
No 11. 【Python/Scikit-Learn机器学习基础/升级教程(by Andreas Mueller)】
No 12. 记住，论文永远是：提交有时，终结无期。 ...
No 13. 论文写作技巧：审稿人喜欢那些让他们觉得(自己)聪明、而非愚蠢的文字。与其用复杂晦涩的术语让人记住，不...
No 14. 小宝宝第一次喝可可奶 👶 http://t.cn/EwCzwbh ...
No 15. String&&loop利用Google众包涂鸦数据集制作的猫咪袜子🐱🧦 data:http:/...
No 16. 早！[太阳]
No 17. 【腾讯发布的模型压缩自动化(AutoMC)框架】
No 18. 【(Python)基于MAME模拟器的街机游戏强化学习算法开发工具包】
No 19. 【深度强化学习学穿衣：人体穿衣动作合成】
No 20. 【深度学习(单麦克风)实时降噪】
No 21. 海豚和鲸鱼的开心时刻 🐬 🐳 http://t.cn/EwSwP0m ...
No 22. 《Brain-wide Organization of Neuronal Activity and Convergent Sensorimotor Transformations in Larval Zebrafish》
No 23. 人们会模仿拥有自己想要东西的人，这不无道理，却往往适得其反。 看真人秀节目长大的人，会下意识模仿富人...
No 24. 《TensorFlow实战》
No 25. 写论文是希望与绝望并存的艺术//记住，论文永远是：提交有时，终结无期。 ...
No 26. 越着急，越淡定，没毛病 [机智] //@DH_Neo :老师想要11月出结果，可我第一篇论文还没看完...
No 27. 【IBM、哈佛大学研究人员开发工具解决机器翻译黑盒问题(机器翻译可视化)】
No 28. 换个视角看花样游泳 src:http://t.cn/EZfnUSA http://t.cn/EZf...
No 29. 【Keras/TensorFlow蜜蜂亚种分类】
No 30. 【神经网络对话模型搜索策略评价：greedy search, beam search, iterative beam search, iterative beam search】
No 31. 经典回顾，Transformer图解
No 32. 终于有望在游戏里看到自然点的穿(脱)衣服过场了，哈哈...
No 33. 《WaveGlow: A Flow-based Generative Network for Speech Synthesis》
No 34. 【旧金山大学数据科学训练营课程教材】
No 35. 【斯坦福《线性动态系统》课程讲义】
No 36. 晚安～ [月亮]
No 37. 风动力雕塑 src:
No 38. 【一图看清全球GDP】
No 39. 【矩阵与张量】
No 40. 周末心情 [笑而不语]
No 41. 【大规模摄像机轨迹视频剪辑数据集】
No 42. 【Google官方BERT实现及预训练模型】
No 43. 《Textbook Question Answering with Knowledge Graph Understanding and Unsupervised Open-set Text Comprehension》
No 44. 【UC Berkeley深度强化学习课程】
No 45. 【聊天机器人意图理解】
No 46. 【社会科学/管理科学的理论/概念框架】
No 47. 《Dilated DenseNets for Relational Reasoning》
No 48. 热舞医师：快乐是最好的的灵药
No 49. 《The Hamiltonian Monte Carlo Revolution is Open Source - Probabilistic Programming with PyMC3》
No 50. 能屈能伸 [哈哈] http://t.cn/Eh7O0vC
No 1. 成功之路 🐻 http://t.cn/EwWLquN
No 2. 《号称终极快速学习法的费曼技巧，究竟是什么样的学习方法？ - 知乎》
No 3. 《Python深度学习：基于TensorFlow》
No 4. 《机器人感知：因子图在SLAM中的应用》
No 5. 【用10行代码做目标检测(ImageAI)】
No 6. 论文写作技巧：审稿人喜欢那些让他们觉得(自己)聪明、而非愚蠢的文字。与其用复杂晦涩的术语让人记住，不...
No 7. 【芝加哥艺术博物馆免费发布5万+艺术品高分辨率图片，包括梵高的《卧室》、莫奈的《睡莲》、葛饰北斋的《神奈川冲浪里》等】
No 8. 堆代码激励神器 [笑而不语]
No 9. 循序渐进的艺术
No 10. 汇总几个不错的适合入门的Python教程，学起来！Just Practise! “Learn Python the Hard Way”
No 11. 小宝宝第一次喝可可奶 👶 http://t.cn/EwCzwbh ...
No 12. “不怕慢，就怕站”
No 13. 【数据清理的艺术】
No 14. 费曼问题解决算法：1.写下问题 2.拼命思考 3.写下答案 ...
No 15. 2018进度条：▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓░░ 84% ...
No 16. 可视化证明：1+2+3+...+n = (n²+n)/2⚪ ⚫⚫⚫ ⚪⚪ ...
No 17. 【用Deep Q-Networks自制虚拟无人驾驶】
No 18. 'README文件语法解读(Github Flavored Markdown语法介绍)’ by gu...
No 19. 【准确定位很重要：为什么不该做个数据科学“通才”？数据工程师 vs. 数据分析师 vs. 数据科学家 vs. 机器学习工程师 vs. 机器学习研究员】
No 20. 人们会模仿拥有自己想要东西的人，这不无道理，却往往适得其反。 看真人秀节目长大的人，会下意识模仿富人...
No 21. 强国竞赛：1960-2017年全球十大经济体的演变
No 22. 自爱，也包括不跟那些决心把对你的误解坚持到底的人争论。
No 23. 【Python/Scikit-Learn机器学习基础/升级教程(by Andreas Mueller)】
No 24. 【Keras/TensorFlow蜜蜂亚种分类】
No 25. 晚安～ [月亮]
No 26. 《IncepText: A New Inception-Text Module with Deformable PSROI Pooling for Multi-Oriented Scene Text Detection》
No 27. 几个简便易学的“加速”
No 28. 【旧金山大学数据科学训练营课程教材】
No 29. 只要一个眼神 🐶🐱 [允悲] http://t.cn/Ew0koUh ...
No 30. 【用PyTorch实现的光线追踪】
No 31. 【聊天机器人意图理解】
No 32. 爱因斯坦：您的艺术最伟大之处，莫过于它的普适性。一句话没说，但全世界都看得懂！ 卓别林：没...
No 33. 【包含480个图标的开源图标集】
No 34. 《The Theoretical Minimum: What You Need to Know to Start Doing Physics》
No 35. 写论文是希望与绝望并存的艺术//记住，论文永远是：提交有时，终结无期。 ...
No 36. 【强化学习与日常生活中的最大熵策略】
No 37. 风动力雕塑 src:
No 38. 《How a grad student trying to build the first botnet brought the Internet to its knees》
No 39. 吓死爸爸了！🐯 [笑cry]
No 40. 《Multi-level Memory for Task Oriented Dialogs》
No 41. 马斯克的Hyperloop(超回路列车)体验 http://t.cn/EwWqQEH...
No 42. Python! [阴险] src:http://t.cn/EwORk9D
No 43. 早！[太阳]
No 44. 《The Hamiltonian Monte Carlo Revolution is Open Source - Probabilistic Programming with PyMC3》
No 45. 《Spectral Embedding Norm: Looking Deep into the Spectrum of the Graph Laplacian》
No 46. 《Unsupervised Multi-Target Domain Adaptation: An Information Theoretic Approach》
No 47. 【大规模摄像机轨迹视频剪辑数据集】
No 48. 【几何代数转子(Rotors)的交互式介绍】
No 49. 【图到图转换论文汇总】
No 50. 换个视角看花样游泳 src:http://t.cn/EZfnUSA http://t.cn/EZf...
No 1. “不怕慢，就怕站”
No 2. Bing此刻的心情……
No 3. 成功之路 🐻 http://t.cn/EwWLquN
No 4. 【Capsule Neural Networks胶囊网络解析】
No 5. 《机器人感知：因子图在SLAM中的应用》
No 6. 学术之路 👨🎓 http://t.cn/Ew8UHdv
No 7. 【包含480个图标的开源图标集】
No 8. 【网络爬虫相关库/工具/API大列表】
No 9. 【要找房，先用Python做个爬虫看看】
No 10. 直觉没毛病 [哈哈]
No 11. 【Python, R, SQL以外的重要数据科学工具】
No 12. 很想知道中途退出大学计算机课程的人，如果教学用的语言不是Java，有多少不会选择退出。瞧瞧这段He...
No 13. 【经典书：概率论基础】
No 14. 有人用 flickka.zkm.de 的5万张照片，用Progressive Growing of ...
No 15. 《Face Recognition: From Traditional to Deep Learning Methods》
No 16. 爱因斯坦：您的艺术最伟大之处，莫过于它的普适性。一句话没说，但全世界都看得懂！ 卓别林：没...
No 17. 强国竞赛：1960-2017年全球十大经济体的演变
No 18. 《How a grad student trying to build the first botnet brought the Internet to its knees》
No 19. 《The Theoretical Minimum: What You Need to Know to Start Doing Physics》
No 20. 现学现用 🐱🥊 http://t.cn/EwQDlCv
No 21. 【图到图转换论文汇总】
No 22. 《MultiWOZ - A Large-Scale Multi-Domain Wizard-of-Oz Dataset for Task-Oriented Dialogue Modelling》
No 23. 熊猫出生的头100天 🐼 src:http://t.cn/RhKWNPr http://t.cn/...
No 24. 【芝加哥艺术博物馆免费发布5万+艺术品高分辨率图片，包括梵高的《卧室》、莫奈的《睡莲》、葛饰北斋的《神奈川冲浪里》等】
No 25. 可重构超材料：特性由宏观结构而非微观单元内在属性决定的材料 - 设计用于弯曲光线和声音，从柔软变为僵...
No 26. 早！[太阳]
No 27. 【优化控制概论】
No 28. 《Named Entity Disambiguation using Deep Learning on Graphs》
No 29. 【Uber如何用Michelangelo实现可扩展机器学习】
No 30. 【用不到一周的时间“亲近”AI(一些实用工具介绍)】
No 31. 晚安～ [月亮]
No 32. 【命令行图表绘制】
No 33. 'CHINESE-OCR - [python3.6] 运用tf实现自然场景文字检测,keras/py...
No 34. 【都往哪瞅？2D静态图片目光注视目标预测(硕士论文)】
No 35. 《号称终极快速学习法的费曼技巧，究竟是什么样的学习方法？ - 知乎》
No 36. 《Modeling Attention Flow on Graphs》
No 37. 会自动收拾房间的机器人 http://t.cn/EwETXKb ...
No 38. 'Full Stack Developer Tutorial，后台技术栈/全栈开发/架构师之路，秋招...
No 39. 【微软开源的Python机器学习包，具有ML.NET的功能，与Scikit-Learn高度兼容】
No 40. 🎵🐶🎵🐶 http://t.cn/Ewn7d7y
No 41. TensorFlow 2.0计划：面向各种用例——从前沿研究到应用开发、部署，提供实用高效、用户友好的工作流程。它将不再是“框架”
No 42. 换个视角看花样游泳 src:http://t.cn/EZfnUSA http://t.cn/EZf...
No 43. 【今日限免：Pandas实用方案手册——高效科学计算与数据分析】
No 44. '开源项目挣钱实用手册(A handy guide to financial support for...
No 45. 《Neural Nearest Neighbors Networks》
No 46. 《Fast Neural Architecture Search of Compact Semantic Segmentation Models via Auxiliary Cells》
No 47. 几个简便易学的“加速”
No 48. 今日再免
No 49. “马拉松比赛就是浓缩的科学探索过程。”
No 50. 小宝宝第一次喝可可奶 👶 http://t.cn/EwCzwbh ...
No 1. “不怕慢，就怕站”
No 2. 【经典书：概率论基础】
No 3. 【杀入Kaggle比赛前2%的秘诀】
No 4. 码农语录：给我六小时砍倒一棵树，我会花前十二小时把斧子磨快。 [允悲] ...
No 5. 'CHINESE-OCR - [python3.6] 运用tf实现自然场景文字检测,keras/py...
No 6. 《机器人感知：因子图在SLAM中的应用》
No 7. 'Full Stack Developer Tutorial，后台技术栈/全栈开发/架构师之路，秋招...
No 8. “XGBoost 0.81发布：大规模分布式、Learning to Rank、GPU支持”
No 9. 很想知道中途退出大学计算机课程的人，如果教学用的语言不是Java，有多少不会选择退出。瞧瞧这段He...
No 10. 《The Open Images Dataset V4: Unified image classification, object detection, and visual relationship detection at scale》
No 11. 【用机器学习赚钱的七种方式】
No 12. 【BERT的PyTorch实现，可加载Google的BERT预训练模型】
No 13. 【快速场景理解(分割/实例分割/单图像深度估计)】
No 14. 【都往哪瞅？2D静态图片目光注视目标预测(硕士论文)】
No 15. '开源项目挣钱实用手册(A handy guide to financial support for...
No 16. 【MIT无人驾驶+驾驶员行为识别最新演示】
No 17. 【愚蠢对科研的重要性：在得到答案或结果之前，我们无法确定自己是否在问正确的问题或是做正确的实验……如果我们不觉得愚蠢，意味着我们还没有真正深入……我们越是能适应愚蠢的感觉，就越能深入到未知世界，也就越能做出重大发现】
No 18. 《DVAE#: Discrete Variational Autoencoders with Relaxed Boltzmann Priors》
No 19. 当我听到有人淡化工程的重要性时(OpenAI并非如此)，我觉得很悲哀。要是没有工程的支撑，AI很难达...
No 20. 熊猫出生的头100天 🐼 src:http://t.cn/RhKWNPr http://t.cn/...
No 21. 'funNLP - 中英文敏感词、语言检测、中外手机/电话归属地/运营商查询、名字推断性别、手机号抽...
No 22. 【深度学习GPU选择指南(最新更新增加RTX 2070)】
No 23. 【经典书《模式识别与机器学习》习题答案集】
No 24. 🎵🐶🎵🐶 http://t.cn/Ewn7d7y
No 25. 会自动收拾房间的机器人 http://t.cn/EwETXKb ...
No 26. 好奇是个人成长的动力。 好奇的人不断进化，缺少好奇的人原地踏步。
No 27. 换个视角看花样游泳 src:http://t.cn/EZfnUSA http://t.cn/EZf...
No 28. 【语言模型迁移学习】
No 29. “周一赖床未必得不偿失，总比花一周时间调试周一的烂代码强”
No 30. 'pymc-learn: Practical probabilistic machine learn...
No 31. 晚安～ [月亮]
No 32. 【新书：JavaScript深度学习(TensorFlow.js)】
No 33. Chrome小插件“Open in Colab”
No 34. “马拉松比赛就是浓缩的科学探索过程。”
No 35. 早！[太阳]
No 36. 【面向PyTorch/Tensorflow的神经网络图和训练度量的轻量库】
No 37. Bing此刻的心情……
No 38. 刚出生一天的小羊 🐑 http://t.cn/EwdjFQw ...
No 39. 瑞典互联网服务供应商Bahnhof被迫阻止Sci-Hub域名访问的同时，也将访问Elsevier的连...
No 40. 【AI实习项目汇总】
No 41. 【机器学习系统的潜在技术债】
No 42. 学术之路 👨🎓 http://t.cn/Ew8UHdv
No 43. 'einops - Deep learning operations rethinked (supp...
No 44. 成功之路 🐻 http://t.cn/EwWLquN
No 45. 小宝宝第一次喝可可奶 👶 http://t.cn/EwCzwbh ...
No 46. 《How the fundamental concepts of mathematics and physics explain deep learning》
No 47. 今日焦点：Google发布Open Images Dataset V4大规模图像数据集...
No 48. 【要找房，先用Python做个爬虫看看】
No 49. 《A Protocol for Packet Network Intercommunication》
No 50. 《Multiple-Attribute Text Style Transfer》
No 1. “不怕慢，就怕站”
No 2. 【经典书：概率论基础】
No 3. 【杀入Kaggle比赛前2%的秘诀】
No 4. 码农语录：给我六小时砍倒一棵树，我会花前十二小时把斧子磨快。 [允悲] ...
No 5. 'CHINESE-OCR - [python3.6] 运用tf实现自然场景文字检测,keras/py...
No 6. 《机器人感知：因子图在SLAM中的应用》
No 7. 'Full Stack Developer Tutorial，后台技术栈/全栈开发/架构师之路，秋招...
No 8. “XGBoost 0.81发布：大规模分布式、Learning to Rank、GPU支持”
No 9. 很想知道中途退出大学计算机课程的人，如果教学用的语言不是Java，有多少不会选择退出。瞧瞧这段He...
No 10. 《The Open Images Dataset V4: Unified image classification, object detection, and visual relationship detection at scale》
No 11. 【用机器学习赚钱的七种方式】
No 12. 【BERT的PyTorch实现，可加载Google的BERT预训练模型】
No 13. 【快速场景理解(分割/实例分割/单图像深度估计)】
No 14. 【都往哪瞅？2D静态图片目光注视目标预测(硕士论文)】
No 15. '开源项目挣钱实用手册(A handy guide to financial support for...
No 16. 【MIT无人驾驶+驾驶员行为识别最新演示】
No 17. 【愚蠢对科研的重要性：在得到答案或结果之前，我们无法确定自己是否在问正确的问题或是做正确的实验……如果我们不觉得愚蠢，意味着我们还没有真正深入……我们越是能适应愚蠢的感觉，就越能深入到未知世界，也就越能做出重大发现】
No 18. 《DVAE#: Discrete Variational Autoencoders with Relaxed Boltzmann Priors》
No 19. 当我听到有人淡化工程的重要性时(OpenAI并非如此)，我觉得很悲哀。要是没有工程的支撑，AI很难达...
No 20. 熊猫出生的头100天 🐼 src:http://t.cn/RhKWNPr http://t.cn/...
No 21. 'funNLP - 中英文敏感词、语言检测、中外手机/电话归属地/运营商查询、名字推断性别、手机号抽...
No 22. 【深度学习GPU选择指南(最新更新增加RTX 2070)】
No 23. 【经典书《模式识别与机器学习》习题答案集】
No 24. 🎵🐶🎵🐶 http://t.cn/Ewn7d7y
No 25. 会自动收拾房间的机器人 http://t.cn/EwETXKb ...
No 26. 好奇是个人成长的动力。 好奇的人不断进化，缺少好奇的人原地踏步。
No 27. 换个视角看花样游泳 src:http://t.cn/EZfnUSA http://t.cn/EZf...
No 28. 【语言模型迁移学习】
No 29. “周一赖床未必得不偿失，总比花一周时间调试周一的烂代码强”
No 30. 'pymc-learn: Practical probabilistic machine learn...
No 31. 晚安～ [月亮]
No 32. 【新书：JavaScript深度学习(TensorFlow.js)】
No 33. Chrome小插件“Open in Colab”
No 34. “马拉松比赛就是浓缩的科学探索过程。”
No 35. 早！[太阳]
No 36. 【面向PyTorch/Tensorflow的神经网络图和训练度量的轻量库】
No 37. Bing此刻的心情……
No 38. 刚出生一天的小羊 🐑 http://t.cn/EwdjFQw ...
No 39. 瑞典互联网服务供应商Bahnhof被迫阻止Sci-Hub域名访问的同时，也将访问Elsevier的连...
No 40. 【AI实习项目汇总】
No 41. 【机器学习系统的潜在技术债】
No 42. 学术之路 👨🎓 http://t.cn/Ew8UHdv
No 43. 'einops - Deep learning operations rethinked (supp...
No 44. 成功之路 🐻 http://t.cn/EwWLquN
No 45. 小宝宝第一次喝可可奶 👶 http://t.cn/EwCzwbh ...
No 46. 《How the fundamental concepts of mathematics and physics explain deep learning》
No 47. 今日焦点：Google发布Open Images Dataset V4大规模图像数据集...
No 48. 【要找房，先用Python做个爬虫看看】
No 49. 《A Protocol for Packet Network Intercommunication》
No 50. 《Multiple-Attribute Text Style Transfer》
No 1. “不怕慢，就怕站”
No 2. 【经典书：概率论基础】
No 3. 【杀入Kaggle比赛前2%的秘诀】
No 4. 码农语录：给我六小时砍倒一棵树，我会花前十二小时把斧子磨快。 [允悲] ...
No 5. 'CHINESE-OCR - [python3.6] 运用tf实现自然场景文字检测,keras/py...
No 6. 《机器人感知：因子图在SLAM中的应用》
No 7. 'Full Stack Developer Tutorial，后台技术栈/全栈开发/架构师之路，秋招...
No 8. “XGBoost 0.81发布：大规模分布式、Learning to Rank、GPU支持”
No 9. 很想知道中途退出大学计算机课程的人，如果教学用的语言不是Java，有多少不会选择退出。瞧瞧这段He...
No 10. 《The Open Images Dataset V4: Unified image classification, object detection, and visual relationship detection at scale》
No 11. 【用机器学习赚钱的七种方式】
No 12. 【BERT的PyTorch实现，可加载Google的BERT预训练模型】
No 13. 【快速场景理解(分割/实例分割/单图像深度估计)】
No 14. 【都往哪瞅？2D静态图片目光注视目标预测(硕士论文)】
No 15. '开源项目挣钱实用手册(A handy guide to financial support for...
No 16. 【MIT无人驾驶+驾驶员行为识别最新演示】
No 17. 【愚蠢对科研的重要性：在得到答案或结果之前，我们无法确定自己是否在问正确的问题或是做正确的实验……如果我们不觉得愚蠢，意味着我们还没有真正深入……我们越是能适应愚蠢的感觉，就越能深入到未知世界，也就越能做出重大发现】
No 18. 《DVAE#: Discrete Variational Autoencoders with Relaxed Boltzmann Priors》
No 19. 当我听到有人淡化工程的重要性时(OpenAI并非如此)，我觉得很悲哀。要是没有工程的支撑，AI很难达...
No 20. 熊猫出生的头100天 🐼 src:http://t.cn/RhKWNPr http://t.cn/...
No 21. 'funNLP - 中英文敏感词、语言检测、中外手机/电话归属地/运营商查询、名字推断性别、手机号抽...
No 22. 【深度学习GPU选择指南(最新更新增加RTX 2070)】
No 23. 【经典书《模式识别与机器学习》习题答案集】
No 24. 🎵🐶🎵🐶 http://t.cn/Ewn7d7y
No 25. 会自动收拾房间的机器人 http://t.cn/EwETXKb ...
No 26. 好奇是个人成长的动力。 好奇的人不断进化，缺少好奇的人原地踏步。
No 27. 换个视角看花样游泳 src:http://t.cn/EZfnUSA http://t.cn/EZf...
No 28. 【语言模型迁移学习】
No 29. “周一赖床未必得不偿失，总比花一周时间调试周一的烂代码强”
No 30. 'pymc-learn: Practical probabilistic machine learn...
No 31. 晚安～ [月亮]
No 32. 【新书：JavaScript深度学习(TensorFlow.js)】
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No 34. “马拉松比赛就是浓缩的科学探索过程。”
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No 43. 'einops - Deep learning operations rethinked (supp...
No 44. 成功之路 🐻 http://t.cn/EwWLquN
No 45. 小宝宝第一次喝可可奶 👶 http://t.cn/EwCzwbh ...
No 46. 《How the fundamental concepts of mathematics and physics explain deep learning》
No 47. 今日焦点：Google发布Open Images Dataset V4大规模图像数据集...
No 48. 【要找房，先用Python做个爬虫看看】
No 49. 《A Protocol for Packet Network Intercommunication》
No 50. 《Multiple-Attribute Text Style Transfer》
No 1. “不怕慢，就怕站”
No 2. 'funNLP - 中英文敏感词、语言检测、中外手机/电话归属地/运营商查询、名字推断性别、手机号抽...
No 3. 【经典书《模式识别与机器学习》习题答案集】
No 4. 【愚蠢对科研的重要性：在得到答案或结果之前，我们无法确定自己是否在问正确的问题或是做正确的实验……如果我们不觉得愚蠢，意味着我们还没有真正深入……我们越是能适应愚蠢的感觉，就越能深入到未知世界，也就越能做出重大发现】
No 5. 2018进度：▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓░░ 85% ...
No 6. 《统计学习方法》
No 7. 【AI实习项目汇总】
No 8. Chrome小插件“Open in Colab”
No 9. 《Learning Sparse Neural Networks through L0 regularization》
No 10. “数学家”
No 11. 【用深度学习助力计算机视觉场景理解】
No 12. 【Zero-shot学习：利用文本更准确地识别图像】
No 13. 世上的编程语言只有两种：一种被数落得一无是处，一种被冷落得无人问津。- Bjarne Stroust...
No 14. 【Kaggle新赛：Quora不良问题(假意提问)检测】
No 15. 《You Only Search Once: Single Shot Neural Architecture Search via Direct Sparse Optimization》
No 16. “周一赖床未必得不偿失，总比花一周时间调试周一的烂代码强”
No 17. 《Chinese startup Makeblock's robots are invading classrooms》
No 18. “Pointnet2/Pointnet++ PyTorch”
No 19. 码农语录：给我六小时砍倒一棵树，我会花前十二小时把斧子磨快。 [允悲] ...
No 20. 晚安～ [月亮]
No 21. 刚出生一天的小羊 🐑 http://t.cn/EwdjFQw ...
No 22. 《How deep is deep enough? - Optimizing deep neural network architecture》
No 23. AI的几大误解
No 24. [笑cry]
No 25. 《A Protocol for Packet Network Intercommunication》
No 26. 【EMNLP 2018摘要】
No 27. 换个视角看花样游泳 src:http://t.cn/EZfnUSA http://t.cn/EZf...
No 28. 编程靠经验能学到做某事应该用多少代码。经验丰富的程序员，在正确的结果之外，会意识到代码应该用不了这么...
No 29. 《Towards Explainable NLP: A Generative Explanation Framework for Text Classification》
No 30. GitHub新推“Related Issues”
No 31. #AI 看不懂#
No 32. 《Do RNNs learn human-like abstract word order preferences?》
No 33. 《An Intriguing Failing of Convolutional Neural Networks and the CoordConv Solution》
No 34. 秘鲁库斯科市：跟随主人上出租车毫无违和的羊驼 http://t.cn/EwgVUjJ ...
No 35. 《离开学术圈是种怎样的体验？ - 知乎》
No 36. 【Libratus如何在无限德州扑克项目上击败顶级人类专家】
No 37. 猎豹高速奔跑的秘密 http://t.cn/EwFOm47 ...
No 38. 早！ [太阳]
No 39. 《Multi-Agent Common Knowledge Reinforcement Learning》
No 40. 《Stochastic Neighbor Embedding under f-divergences》
No 41. 《Scalable Deep kk-Subspace Clustering》
No 42. “关键不是教孩子如何写代码，而是为他们提供实现想法的工具。编程只是帮他们把想法诉诸机器的一种方式。”
No 43. 《Topological Approaches to Deep Learning》
No 44. 《What evidence does deep learning model use to classify Skin Lesions?》
No 45. 【黑盒探索：理解RNN语言处理】
No 46. “XGBoost 0.81发布：大规模分布式、Learning to Rank、GPU支持”
No 47. 【AI时代，眼见是否依然“为实”？——关于图像生成与合成的反思】
No 48. 霸气 🦁️ http://t.cn/EwFdf7A
No 49. 《Towards Sparse Hierarchical Graph Classifiers》
No 50. 【AI难以突破的意义障碍——机器学习算法还不能像人类一样理解事物，后果可能是灾难性的】
No 1. “不怕慢，就怕站”
No 2. 《统计学习方法》
No 3. “数学家”
No 4. 《Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》
No 5. 【(MIT课程)Python机器学习——从线性模型到深度学习】
No 6. 早！[太阳]
No 7. 【无人机飞行控制(Deep Deterministic Policy Gradients)】
No 8. 【黑盒探索：理解RNN语言处理】
No 9. Compressorhead：最“重金属”
No 10. 《Language GANs Falling Short》
No 11. 晚安～
No 12. 2018进度：▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓░░ 85% ...
No 13. 【2018.10 AI最佳网文】
No 14. 人类花式利用自己创造工具和艺术再创作的能力无可匹敌！ ...
No 15. 卓别林时代的电影特效
No 16. 【ICLR 2019 OpenReview数据爬取与分析】
No 17. 【基于能量函数的概念学习】
No 18. 程序出问题不用担心，要是一切正常，你就该失业了。(软件工程Mosher定律) ...
No 19. 实际场景应用机器学习的头号问题：数据质量，这也是所谓“你不需要‘大数据’”
No 20. 【EMNLP 2018亮点摘要】
No 21. 换个视角看花样游泳 src:http://t.cn/EZfnUSA http://t.cn/EZf...
No 22. 《Simple, Distributed, and Accelerated Probabilistic Programming》
No 23. 《Building Dynamic Knowledge Graphs from Text using Machine Reading Comprehension》
No 24. 【PyTorch深度学习入门】
No 25. 【元学习Few-shot Learning】
No 26. 'funNLP - 中英文敏感词、语言检测、中外手机/电话归属地/运营商查询、名字推断性别、手机号抽...
No 27. 《Towards continual learning in medical imaging》
No 28. 世上的编程语言只有两种：一种被数落得一无是处，一种被冷落得无人问津。- Bjarne Stroust...
No 29. 【ClariNet：完全端到端并行文本语音合成】
No 30. 《我的世界线》
No 31. 【图书样章：《发表研究的设计》】
No 32. 《Efficient Metropolitan Traffic Prediction Based on Graph Recurrent Neural Network》
No 33. 《Finding Mixed Nash Equilibria of Generative Adversarial Networks》
No 34. Pytorch Implementation by Sungwon Kim GitHub:http:...
No 35. 《You Only Search Once: Single Shot Neural Architecture Search via Direct Sparse Optimization》
No 36. 《Chinese startup Makeblock's robots are invading classrooms》
No 37. 《Bayesian Action Decoder for Deep Multi-Agent Reinforcement Learning》
No 38. 居里夫人出生于1867年，很少有人知道她是至今唯一一位获得过物理和化学两项诺贝尔奖的科学家。更少有人...
No 39. 《Are Deep Policy Gradient Algorithms Truly Policy Gradient Algorithms?》
No 40. 【Libratus如何在无限德州扑克项目上击败顶级人类专家】
No 41. GitHub新推“Related Issues”
No 42. 【Zero-shot学习：利用文本更准确地识别图像】
No 43. 《爱可可老师24小时热门分享(2018.11.7)》
No 44. 《Off-the-Shelf Unsupervised NMT》
No 45. 《Segmentation of the Proximal Femur from MR Images using Deep Convolutional Neural Networks》
No 46. 【用深度学习助力计算机视觉场景理解】
No 47. AI的几大误解
No 48. 【Kaggle新赛：Quora不良问题(假意提问)检测】
No 49. #AI 看不懂#
No 50. 【UC Berkeley深度强化学习课程】
No 1. “不怕慢，就怕站”
No 2. 选自1997年CMU人脸数据集 [笑cry]
No 3. 【OpenAI发布的深度强化学习教学资源集(教程、代码、习题、文档等)】
No 4. 给9岁孩子解释编程过程：1、有事儿要做2、写代码来做3、代码没法用4、改错误代码5、程序能...
No 5. 【PyTorch深度学习入门】
No 6. 程序出问题不用担心，要是一切正常，你就该失业了。(软件工程Mosher定律) ...
No 7. 【AI硬件再加速：更适合深度学习的浮点数学】
No 8. 【如何训练ResNet(系列)】
No 9. 【全球AI学术机构大列表】
No 10. 【通过梯度下降轨迹分析理解深度学习优化】
No 11. 《统计学习方法》
No 12. 【元学习Few-shot Learning】
No 13. 【机器学习资源汇总(课程、教材、教程、笔记、速查等)】
No 14. 居里夫人出生于1867年，很少有人知道她是至今唯一一位获得过物理和化学两项诺贝尔奖的科学家。更少有人...
No 15. 换个视角看花样游泳 src:http://t.cn/EZfnUSA http://t.cn/EZf...
No 16. 《Segmentation of the Proximal Femur from MR Images using Deep Convolutional Neural Networks》
No 17. 【UC Berkeley深度强化学习课程】
No 18. 《Bayesian Modelling is Hard Work!》
No 19. 【两分钟论文解读之面向音频来源的图像区域分割】
No 20. 【深度强化学习重要论文列表】
No 21. 晚安～
No 22. 早！ [太阳]
No 23. 能不能叫人安心茶歇？
No 24. 对三维数据用3D卷积而非2D卷积
No 25. 【用深度学习解决挑战性问题】
No 26. '**裁判文书网爬虫' by sixseven GitHub: http://t.cn/EPNSg3...
No 27. 'TensorFlow 1.12.0 Released’ GitHub: http://t.cn/E...
No 28. 《WaveGlow: A Flow-based Generative Network for Speech Synthesis》
No 29. 《Estimating Network Structure from Incomplete Event Data》
No 30. 【(MIT课程)Python机器学习——从线性模型到深度学习】
No 31. 'funNLP - 中英文敏感词、语言检测、中外手机/电话归属地/运营商查询、名字推断性别、手机号抽...
No 32. 《Prototypical Clustering Networks for Dermatological Disease Diagnosis》
No 33. 《Reconstructing Speech Stimuli From Human Auditory Cortex Activity Using a WaveNet Approach》
No 34. 《Wasserstein Variational Gradient Descent: From Semi-Discrete Optimal Transport to Ensemble Variational Inference》
No 35. 《Compositional Language Understanding with Text-based Relational Reasoning》
No 36. 熊猫出生的头100天 🐼 src:http://t.cn/RhKWNPr http://t.cn/...
No 37. ❤️ http://t.cn/E7jQOXU
No 38. 《爱可可老师24小时热门分享(2018.11.8)》
No 39. 【无人机飞行控制(Deep Deterministic Policy Gradients)】
No 40. 【ICLR 2019(评审)概览】
No 41. 【2018.10 AI最佳网文】
No 42. 【服务器端推理的低精度、高性能矩阵乘法和卷积库】
No 43. '伯努利原理(Bernoulli's principle)' ref:http://t.cn/EzQ...
No 44. 《MixTrain: Scalable Training of Formally Robust Neural Networks》
No 45. 《ACE: An Actor Ensemble Algorithm for Continuous Control with Tree Search》
No 46. ImageNet GANs的进化
No 47. 《Language GANs Falling Short》
No 48. 【编写面向自然语言处理研究的代码(AllenNLP)】
No 49. “数学家”
No 50. 《Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》
No 1. 《分布式机器学习：算法、理论与实践》
No 2. 【深度强化学习重要论文列表】
No 3. 【机器学习资源汇总(课程、教材、教程、笔记、速查等)】
No 4. 《机器人感知：因子图在SLAM中的应用》
No 5. TensorFlow三岁了 [蛋糕]
No 6. [笑cry]
No 7. 《Wasserstein Introspective Neural Networks》
No 8. '**裁判文书网爬虫' by sixseven GitHub: http://t.cn/EPNSg3...
No 9. 用铅笔头做个漂亮的文具罐 by NZ Woodturning http://t.cn/EAIrRZ4...
No 10. 【OpenAI发布的深度强化学习教学资源集(教程、代码、习题、文档等)】
No 11. 😂👏🏻⚽️ http://t.cn/EAM5eIO
No 12. 【潜在属性编辑相片级人脸合成】
No 13. Footpath Route Planner提供的涂鸦式自动路径规划，很不错 src:http://...
No 14. 能不能叫人安心茶歇？
No 15. 选自1997年CMU人脸数据集 [笑cry]
No 16. 【今日限免：Python微服务(Microservices)开发】
No 17. 早！ [太阳]
No 18. 【用TensorRT加速深度学习推理】
No 19. 【编写面向自然语言处理研究的代码(AllenNLP)】
No 20. 【2018 NIPS视觉对抗挑战总结】
No 21. 换个视角看花样游泳 src:http://t.cn/EZfnUSA http://t.cn/EZf...
No 22. 给程序加点新feature～ http://t.cn/EA63Tao ...
No 23. 【维基百科原子编辑数据集，包含句子中连续文本块的插入和删除。该数据集包含8种语言的约4300万次编辑】
No 24. 【服务器端推理的低精度、高性能矩阵乘法和卷积库】
No 25. 【cuML：RAPIDS机器学习库】
No 26. 《Measuring the Effects of Data Parallelism on Neural Network Training》
No 27. 【ICLR 2019(评审)概览】
No 28. 《科研搞不出来的时候，大家一般都会干啥？ - 知乎》
No 29. 刚听新闻，说新高铁物流的启用，能“节省四倍的时间”
No 30. 【如何训练ResNet(系列)】
No 31. ImageNet GANs的进化
No 32. 《ExGate: Externally Controlled Gating for Feature-based Attention in Artificial Neural Networks》
No 33. 《Bias and Generalization in Deep Generative Models: An Empirical Study》
No 34. Arguman：观点论证分析平台 http://t.cn/RUmLFHM ...
No 35. 【AI硬件再加速：更适合深度学习的浮点数学】
No 36. 《Scale-variant topological information for characterizing complex networks》
No 37. 很会玩！🐕 👌 http://t.cn/EA6mAU8
No 38. 《统计学习方法》
No 39. 晚安～ [月亮] http://t.cn/EAVJX1Z
No 40. 海狮宝宝，萌！
No 41. 聪明！🐶 😂 http://t.cn/EA6RC0a
No 42. 《Training neural audio classifiers with few data》
No 43. 《爱可可老师一周论文精选(2018.11.10)》
No 44. 【通过梯度下降轨迹分析理解深度学习优化】
No 45. 《Learning from Demonstration in the Wild》
No 46. (太空)静电可视化：带电水滴绕着带电棒针旋转 src:http://t.cn/EAI12Rs htt...
No 47. ❤️ http://t.cn/E7jQOXU
No 48. 给9岁孩子解释编程过程：1、有事儿要做2、写代码来做3、代码没法用4、改错误代码5、程序能...
No 49. 《Modular Architecture for StarCraft II with Deep Reinforcement Learning》
No 50. 'funNLP - 中英文敏感词、语言检测、中外手机/电话归属地/运营商查询、名字推断性别、手机号抽...
No 1. 《分布式机器学习：算法、理论与实践》
No 2. 记住，花几个小时各种试，能帮你省下看README的几分钟时间。
No 3. 学习不是一场比赛，而是一段发现之旅。 ...
No 4. 【机器学习方法C++实现集锦】
No 5. 理论 vs. 实践
No 6. 所有伟大的程序员，都是通过搞定他们不够格解决的问题来证明自己的。 - Patrick McKenzi...
No 7. 现代人注意力的日常 😂 http://t.cn/EAYJHQS ...
No 8. 所以学好物理很重要 [笑而不语] http://t.cn/EAHNdxQ ...
No 9. 机器学习算法评价与比较 src:http://t.cn/RQYcXu4
No 10. 晚安～ [月亮]
No 11. 【淋巴结切片病理图像数据集：机器学习模型新基准——比CIFAR10规模大，比imagenet规模小，可在单个GPU上训练】
No 12. 【不要低估聊天机器人的发展潜力：目前的问题在于夸大宣传抬高客户期待和NLP核心不成熟，未来智能对话机器人应该具备14个特性】
No 13. 【深度网络揭秘之改进优化器加速训练过程】
No 14. 【深度学习：信号处理与时序分析的突破口？】
No 15. 【高质量二维条码生成库】
No 16. 【数据科学(实战)模型集】
No 17. 从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史（PPT文字解释版）<...
No 18. 【斯坦福“深度生成模型”课程讲义】
No 19. 【PyTorch轻量seq2seq文本摘要】
No 20. 【如何写作：学术写作实践探究】
No 21. 【深度生成模型开发库(基于PyTorch)】
No 22. 《微软，Facebook上班是不是工资高还一天特闲？ - 知乎》
No 23. 【Timsort：O(n log n)的超快排序算法】
No 24. 老图一张：设计 vs. 用户体验
No 25. 自我成长是关键，高下短长少计较//学习不是一场比赛，而是一段发现之旅。 ...
No 26. 【2018.11十大机器学习热门网文】
No 27. 信息图：色彩心理学
No 28. 《Differentiable Monte Carlo Ray Tracing through Edge Sampling》
No 29. 【Jurafsky&Manning的经典自然语言处理课程(2012)】
No 30. 《Pixel Level Data Augmentation for Semantic Image Segmentation using Generative Adversarial Networks》
No 31. '从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史'...
No 32. 换个视角看花样游泳 src:http://t.cn/EZfnUSA http://t.cn/EZf...
No 33. 'Google帮助纽约时报对过去100多年来近700万张照进行数字化处理' src:http://t...
No 34. physicsfun：这玩具有点意思，想想能量是如何传递的 src:http://t.cn/EAY4...
No 35. 【PDF(文本)比较工具】
No 36. 【数据驱动健身：分析FitBit数据改善健康状况】
No 37. 渐行渐近的美人鱼 🧜♀️
No 38. “美国移**题Tweet数据集：涉及美国参议员、代表、州长、内阁成员、国务秘书和100多位国际领导人，推文总数超过200万，可追溯到2009年”
No 39. 《CariGANs: Unpaired Photo-to-Caricature Translation》
No 40. 《Stochastic Normalizations as Bayesian Learning》
No 41. 薛定谔盘子 [笑cry]
No 42. 【图嵌入、内容理解与自监督学习】
No 43. 《Building a Winning Self-Driving Car in Six Months》
No 44. 《Dial2Desc: End-to-end Dialogue Description Generation》
No 45. 《Memory-Efficient Implementation of DenseNets》
No 46. 【通过新的预测分析技术，加拿大汽车协会(CAA)表示将能够在发生故障之前将道路援救的卡车派到特定地点】
No 47. 现如今的俄罗斯方块…… http://t.cn/EAH6LCB ...
No 48. 早！[太阳]
No 49. [笑而不语] //
No 50. 25年前，第一款主流Web浏览器Mosaic 1.0发布 ref:http://t.cn/EAlSc...
No 1. 【注意力的全面综述】
No 2. 理论 vs. 实践
No 3. Dijkstra最短路径算法，用于在图结构中找到两节点间的最短路径，是Dijkstra 1956年花...
No 4. 所以学好物理很重要 [笑而不语] http://t.cn/EAHNdxQ ...
No 5. 【希望在开始读博时就知道的20件事】
No 6. 【深度学习：信号处理与时序分析的突破口？】
No 7. 【OpenCV/YOLO目标检测】
No 8. 【博士论文：编解码器神经网络】
No 9. 【神经网络3D可视化】
No 10. 《分布式机器学习：算法、理论与实践》
No 11. 《Memory-Efficient Implementation of DenseNets》
No 12. 最佳现场(巴赫第一号无伴奏大提琴组曲) http://t.cn/EAnemzl ...
No 13. 【Timsort：O(n log n)的超快排序算法】
No 14. 老图一张：设计 vs. 用户体验
No 15. 【值得关注的(NLP)字节级seq2seq模型】
No 16. 【BERT的PyTorch实现，可加载Google的BERT预训练模型】
No 17. 现代人注意力的日常 😂 http://t.cn/EAYJHQS ...
No 18. 【Jurafsky&Manning的经典自然语言处理课程(2012)】
No 19. 'Data competition Top Solution 数据竞赛Top解决方案开源整理' by...
No 20. 这伪装过分了 🍃🐛 http://t.cn/EAnWnaS ...
No 21. 《Gradient Descent Finds Global Minima of Deep Neural Networks》
No 22. 【基于机器学习的免费音乐制作工具集Magenta Studio】
No 23. 【Python数据科学：容易被疏忽的8个概念】
No 24. 学习不是一场比赛，而是一段发现之旅。 ...
No 25. 【2018.11 十大热门Python网文】
No 26. 《How to Review for CVPR》
No 27. 现如今的俄罗斯方块…… http://t.cn/EAH6LCB ...
No 28. 换个视角看花样游泳 src:http://t.cn/EZfnUSA http://t.cn/EZf...
No 29. 阿根廷百年剧院改建的雅典人书店(El Ateneo) wiki:http://t.cn/EAnJcx...
No 30. 今日再免
No 31. 【今日限免：机器学习统计学】
No 32. 【可信机器学习】
No 33. 【用改写(Paraphrasing)提高问答系统和相关自然语言任务性能】
No 34. 【一张图，解释AI是什么】
No 35. 【拥有百万处理器的“人脑”超级计算机首次启动——采用SpiNNaker体系，目标是通过尖峰网络(Spiking Networks)模拟大脑生物神经元】
No 36. 记住，花几个小时各种试，能帮你省下看README的几分钟时间。
No 37. 给程序加点新feature～ http://t.cn/EA63Tao ...
No 38. 晚安～
No 39. 《Large Scale GAN Training for High Fidelity Natural Image Synthesis | OpenReview》
No 40. 《EMNLP 2018 Thoughts and Notes》
No 41. '步行式滑板车' 🛴[笑而不语]
No 42. 'Z_knowledge_graph - 从零开始的知识图谱生活' by Pelhans GitHu...
No 43. 【基于BERT预训练模型的句子编码服务】
No 44. 早！[太阳]
No 45. 《Neural Semi-supervised Learning under Domain Shift》
No 46. 自我成长是关键，高下短长少计较//学习不是一场比赛，而是一段发现之旅。 ...
No 47. 《Neural Architecture Optimization》
No 48. 从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史（PPT文字解释版）<...
No 49. 信息图：秋叶缤纷的奥秘
No 50. 【数据驱动健身：分析FitBit数据改善健康状况】
No 1. 晚安～
No 2. 'Data competition Top Solution 数据竞赛Top解决方案开源整理' by...
No 3. 【时序预测的贝叶斯方法】
No 4. 【PCA实现教程】
No 5. 【时序预测】
No 6. 卓越之路：刻意练习，而非重复堆砌；没有“天赋”
No 7. 宇宙再见
No 8. WOW!
No 9. 'Z_knowledge_graph - 从零开始的知识图谱生活' by Pelhans GitHu...
No 10. 【机器学习核心：优化】
No 11. 最新的边缘检测和图像过分割（可用于生成超像素）被IEEE PAMI 录用。第一个在最广泛使用的图像分...
No 12. 《Neural Architecture Optimization》
No 13. '中文谣言数据 - 该数据为从新浪微博不实信息举报平台抓取的中文谣言数据，共包含截止至2017年6月...
No 14. 《What’s In a Face (CVPR in Review V)》
No 15. 【基于BERT预训练模型的句子编码服务】
No 16. 【如何在数据科学面试中脱颖而出】
No 17. 《Monitor Your PyTorch Models With Five Extra Lines of Code》
No 18. 【学术大数据相关资源大列表：引文抽取、图抽取、表格抽取、关键词抽取、研究趋势分析工具、学术大数据语料数据集、测评任务等】
No 19. 'BERT-NER - Use google BERT to do CoNLL-2003 NER !...
No 20. 【K近邻特征提取】
No 21. //
No 22. 【注意力的全面综述】
No 23. 早！ [太阳]
No 24. 视频人脸检索 [放大镜][女孩][男孩]
No 25. 【OpenCV/YOLO目标检测】
No 26. 【如何教AI掌握常识】
No 27. 【神经网络3D可视化】
No 28. 【用深度学习预测专业棋手走法】
No 29. 换个视角看花样游泳 src:http://t.cn/EZfnUSA http://t.cn/EZf...
No 30. 最佳现场(巴赫第一号无伴奏大提琴组曲) http://t.cn/EAnemzl ...
No 31. 【基于监督学习的精确在线说话人分割】
No 32. 《AI For Everyone》
No 33. 神奇的自修复材料(Self-healing material) ref:
No 34. “开挂”
No 35. 《Developing Effective Research Proposals, 3rd Edition》
No 36. 【Google、Facebook以外的公司们，如何打造自己的机器学习团队？——小公司：雇用擅长工程和数据的ML人才；中型公司：聘请一位优秀的机器学习研究人员，雇佣更多的机器学习工程师，协同增效，各尽其职；大公司：避免从头建立自己的机器学习基础设施，鼓励工程师掌握机器学习】
No 37. “Proceedings of ACML 2018”
No 38. 【梦想】
No 39. 信息图：秋叶缤纷的奥秘
No 40. 《分布式机器学习：算法、理论与实践》
No 41. 反过来想想，完全根据大众偏好打造的“完美”
No 42. Dijkstra最短路径算法，用于在图结构中找到两节点间的最短路径，是Dijkstra 1956年花...
No 43. 【深度强化学习智能代理框架】
No 44. 【PyTorch蛋白质表示库】
No 45. 【深度学习老照片自动着色与修复】
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No 9. #可可家训# 抱着追赶的心最多就是追上，善用特长才能领跑。学习、找工作乃至生活都是如此。认清...
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No 15. 《MnasNet: Platform-Aware Neural Architecture Search for Mobile》
No 16. 《物理学年鉴》
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No 18. 2018进度：▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓░░ 87% ...
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No 21. 《DeepMasterPrints: Generating MasterPrints for Dictionary Attacks via Latent Variable Evolution》
No 22. 【大规模音频/歌词/语音标记对齐数据集】
No 23. 数学家1：我最喜欢的数字是pi，因为它诠释了圆； 数学家2：我最喜欢的数字是e，因为它诠释了指数函...
No 24. 早！[太阳]
No 25. 【Intel神经计算棒Stick 2比第一代快八倍(4 teraflops/1万亿次每秒神经网络计算)】
No 26. 【用全卷积网络还原漫画(Hentai)不可描述补丁/马赛克区域(圣光)】
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No 29. 《AI For Everyone》
No 30. 当人们穿过旋转隧道时，可能会感到眩晕、失去平衡，因为大脑从身体和直觉得到了相互矛盾的信号 src:h...
No 31. 混合现实：大英博物馆的亚述巴尼拔(Ashurbanipal)展，利用光线让古老的亚述雕鲜活起来 vi...
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No 34. 大脑：千万别说！千万别说！千万别说！千万别说！千万别说！千万别说！千万别说！千万别说...
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No 37. 【大规模Few-Shot关系抽取数据集】
No 38. 【梦想】
No 39. //@瘦夫子 :中文翻译版，近日即将上市，更多内容详见 http://t.cn/E2PordS[坏笑...
No 40. Squoosh 是 Google 推出的一款在线简单高效的图片压缩工具，支持 JPG、PNG 和 W...
No 41. 《ImageNet/ResNet-50 Training in 224 Seconds》
No 42. 《坚毅 释放激情与坚持的力量》
No 43. “Statistics with R专项课程”
No 44. 杜克大学的R统计学专项课程系列（Statistics with R Specialization）新...
No 45. 空投的全新方式：一次性无人机 http://t.cn/EAFr8Sj ...
No 46. 现在微博不几条一起看都不明白怎么回事 ...
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No 49. 【Google、Facebook以外的公司们，如何打造自己的机器学习团队？——小公司：雇用擅长工程和数据的ML人才；中型公司：聘请一位优秀的机器学习研究人员，雇佣更多的机器学习工程师，协同增效，各尽其职；大公司：避免从头建立自己的机器学习基础设施，鼓励工程师掌握机器学习】
No 50. 【Kaggle卫星图像船舶检测比赛第八名方案】
No 1. 《我的第一本算法书》
No 2. 《Python编程之美：最佳实践指南》
No 3. 赶飞机项目常规训练
No 4. 《Ten Simple Rules Collection》
No 5. 这个好：墨卡托投影 vs. 各国家真实大小
No 6. 《分布式机器学习：算法、理论与实践》
No 7. 《如何保持长期、持续、稳定的努力？ - 知乎》
No 8. 《YOLO-LITE: A Real-Time Object Detection Algorithm Optimized for Non-GPU Computers》
No 9. '基于树莓派的自动驾驶小车，利用树莓派和tensorflow实现小车在赛道的自动驾驶。（Self-d...
No 10. 【Kaggle技巧：特征构建技术(我的Kaggle代码库)】
No 11. 谁干的？ [允悲]
No 12. 【LSA, PSLA, LDA & lda2Vec主题建模】
No 13. 无障碍通道也可以很优雅
No 14. 【机器学习基础：(Python)手把手Logistic回归】
No 15. 【Scikit-Learn机器学习进阶】
No 16. 【机器学习基础：(Python)训练集/测试集分割与交叉验证】
No 17. 火车上的阿努比斯
No 18. 【从头开始构建数据科学项目】
No 19. 《图书简评:Streaming System》
No 20. 【微软发布可在Unity上使用的(无人驾驶)自主系统模拟开发环境AirSim版本】
No 21. 数学家1：我最喜欢的数字是pi，因为它诠释了圆； 数学家2：我最喜欢的数字是e，因为它诠释了指数函...
No 22. 【Kaggle卫星图像船舶检测比赛第八名方案】
No 23. 【(2018)编程面试真题集锦】
No 24. 【Spotify开源的Python图表生成库】
No 25. 【深度学习实际应用迁移学习综合实践指南】
No 26. 【联合模型NLP(EMNLP 2018 Tutorial)】
No 27. 用可以解决问题的人，而非无所不晓的人；用既能独当一面又能精诚合作的人； 用能指哪打哪的人，而不是在哪...
No 28. 无人驾驶核心器件：激光雷达(LiDAR)，用以实时获取周围场景的3D结构信息
No 29. #可可家训# 回答善意问题让人内省、完善、成长，回答恶意问题让人虚耗时间、心浮气躁、得不偿失。学会识别、忽略“恶问题”，做更有意义、更值得的事。
No 30. 晚安～
No 31. 【(R)数据可视化课程之文本可视化】
No 32. 【社区发现相关资源大列表】
No 33. 因为放疗难以精准定位胰腺，在过去四十年中，胰腺癌的存活率一直无法有效提高。但13岁的程序员Risha...
No 34. 睡前阅读
No 35. '前端技术清单' by Alien ZHOU GitHub: http://t.cn/EAkPppu...
No 36. 当人们穿过旋转隧道时，可能会感到眩晕、失去平衡，因为大脑从身体和直觉得到了相互矛盾的信号 src:h...
No 37. #可可家训# 抱着追赶的心最多就是追上，善用特长才能领跑。学习、找工作乃至生活都是如此。认清...
No 38. 【JavaScript完全手册】
No 39. 【Tensorflow 2.0: 模型迁移与新设计——“本文描述了1.x和2.x版本之间的所有(已知)差异，重点关注思维模式方面的变化、突出新实现可能的利弊”】
No 40. 确定是小猫头鹰不是外星人？ [偷笑] ...
No 41. AI改变医疗
No 42. 【生物学深度学习十条简单规则】
No 43. 早！ [太阳]
No 44. 【概率机器学习贝叶斯方法】
No 45. 真实的群体差异 vs. 大众(甚至是社会科学家)眼中的群体差异
No 46. 'BDCI2018联通赛题第一名解决方案' by PPshrimpGo GitHub: http:/...
No 47. 【在线贝叶斯深度学习在产品中的应用】
No 48. “(Colab)Neural Machine Translation with Attention Using PyTorch”
No 49. 【复杂机器学习工作流(图形化)原型设计、构建和部署框架】
No 50. 《Understanding Back-Translation at Scale》
No 1. “TensorFlow文档官方中文版”
No 2. 赶飞机项目常规训练
No 3. 【清华刘洋】
No 4. 《我的第一本算法书》
No 5. 《Python编程之美：最佳实践指南》
No 6. 你的数学技能还剩多少？
No 7. 无人驾驶核心器件：激光雷达(LiDAR)，用以实时获取周围场景的3D结构信息
No 8. 【学术论文的查找与管理：相关工具、产品大列表】
No 9. 【PyTorch实用代码段集锦】
No 10. 【新书：深度学习自然语言处理】
No 11. 睡前阅读
No 12. 【机器学习：从入门到晋级】
No 13. 《M2Det: A Single-Shot Multi-Scale Multi-Level Network for Object Detection》
No 14. 《分布式机器学习：算法、理论与实践》
No 15. 【在Windows上训练(TensorFlow)多目标检测分类器】
No 16. 【概率机器学习贝叶斯方法】
No 17. '2018-CCF大数据与计算智能大赛-面向电信行业存量用户的智能套餐个性化匹配模型联通赛-复赛第二...
No 18. 没错，让学生及时认识到在学的东西有用(就算只是些“幼稚”
No 19. 【Tensorflow入门教程】
No 20. 晚安～
No 21. 【Scikit-learn/Python机器学习教程】
No 22. 【Udacity无人驾驶工程师纳米学位课程代码集】
No 23. 名画Cosplay，压轴完美 [笑cry] http://t.cn/E2UDHWy ...
No 24. 可视化：墨卡托投影是如何让两极“走形”
No 25. 【用深度学习改善前列腺癌诊断、分级与临床管理】
No 26. 【Spotify挑战：预测用户是否会跳过或收听推送的音乐流】
No 27. 【Jupyter Widgets实现的决策树交互可视化】
No 28. #AI 看不懂#
No 29. 【面向深度学习的线性代数速查】
No 30. 真实的群体差异 vs. 大众(甚至是社会科学家)眼中的群体差异
No 31. 【Python动画绘制库】
No 32. 【CMU多语种语音数据集：700多种语言的语音/文本对齐语料】
No 33. 《Understanding Back-Translation at Scale》
No 34. 编程技巧排行： (最易)写代码(较难)删代码……(专家)不急于写代码
No 35. 早！[太阳]
No 36. 《Research: design in nature(研究：大自然的设计)》
No 37. 【(Java)图像处理/机器学习库】
No 38. 《ImageNet/ResNet-50 Training in 224 Seconds》
No 39. “安慰剂效应”
No 40. 【细品Python：“slots”的应用】
No 41. 【职业道路障碍之“我做不到”——能力是在职业追求过程中逐步提升的，而不是先提升能力再追求职业发展】
No 42. 【Kaggler惯用IDE类型可视化分析】
No 43. 【Python数据可视化(库)全景图】
No 44. 还记得陪你看第一部漫威电影的人是谁吗？最全漫威时间线整理，钢铁侠、蜘蛛侠、蚁人灭霸们的复仇者联盟是怎...
No 45. 【美国加州大学圣地亚哥分校Python入门课程资料(Jupyter Notebooks)】
No 46. 【强化学习用于神经网络机器翻译的是是非非】
No 47.
No 48. 哈佛大学的大样本研究表明：大学微积分课程学的好不好，主要跟代数几何和三角这些微积分前序课程的基础有关...
No 49. 【Spotify开源的Python图表生成库】
No 50. 因为放疗难以精准定位胰腺，在过去四十年中，胰腺癌的存活率一直无法有效提高。但13岁的程序员Risha...
No 1. 你的数学技能还剩多少？
No 2. 这次考试每人只能带一面纸的笔记
No 3. 【推荐系统】
No 4. 几何创意不俗的雕塑
No 5. 【美国加州大学圣地亚哥分校Python入门课程资料(Jupyter Notebooks)】
No 6. 【机器学习股价预测】
No 7. “TensorFlow文档官方中文版”
No 8. 奥卡姆剃刀原则：“如无必要，勿增实体”
No 9. 能力或许有上限，但努力没有，我们总在无限接近“拼尽全力”
No 10. 存储进化简史 [笑而不语]
No 11. 【迁移学习自然语言处理简介】
No 12. 太美！ src:http://t.cn/E2J76SZ
No 13. 看到马毅学长的微博，想起来最近两件小事： （一） 前几天和我们的博士后聊天...
No 14. 萌芽 👶🌲
No 15. 【Python数据可视化(库)全景图】
No 16. 《Learning From Positive and Unlabeled Data: A Survey》
No 17. 《SEGAN: Speech Enhancement Generative Adversarial Network》
No 18. 《星空》
No 19. 【DGL：图结构数据机器学习库(方便使用的GNN、GCN等)】
No 20. 别样体验：休斯顿市中心500英尺高处的玻璃底泳池 src:http://t.cn/E2VZvYv h...
No 21. 《Python编程之美：最佳实践指南》
No 22. 编程技巧排行： (最易)写代码(较难)删代码……(专家)不急于写代码
No 23. 1970年的今天：鼠标获得专利
No 24. 这幅静止图像由日本神经学教授山本创作，同时给出了如下说明:如果看不到任何移动，或者只移动了一点，说...
No 25. PolyGlu是一种由大豆发酵制成的凝固剂，用于净化水，安全环保，只需一克即可处理多达5升的污水 h...
No 26. 约瑟夫·约翰·汤姆森是杰出的物理学家，他因发现电子而获得诺贝尔奖。同时，他也是位天才老师——他的研究...
No 27. “安慰剂效应”
No 28. 《我的第一本算法书》
No 29. 【BERT的PyTorch实现，可加载Google的BERT预训练模型】
No 30. 《Improving Multi-Person Pose Estimation using Label Correction》
No 31. 【(Keras/Pytorch)新水果变分自动编码器】
No 32. 这标题机器翻译好像没错，莫名想笑怎么回事？ [偷笑] src:http://t.cn/E2MZwcp...
No 33. 早！[太阳]
No 34. 《An Introductory Survey on Attention Mechanisms in NLP Problems》
No 35. 周末啊周末 [坏笑]
No 36. 【Spotify开源的Python图表生成库】
No 37. BigGAN：🦉+ 🐶=?
No 38. 《Explaining Deep Learning Models - A Bayesian Non-parametric Approach》
No 39. 没错，让学生及时认识到在学的东西有用(就算只是些“幼稚”
No 40. 【《研究项目组织：工作设计与规划》样章“research and the research Problem”】
No 41. 【分层多任务学习(HMTL)解析】
No 42. 【Kaggler惯用IDE类型可视化分析】
No 43. 我机器学习领域要是有这么位姑娘，是不是可以单挑G、F、S了？
No 44. 【Chartify介绍：数据科学家用Python创建图表更容易】
No 45. 《Forecasting People's Needs in Hurricane Events from Social Network》
No 46. 《阿尔法：狼伴归途》
No 47. 挺喜欢“机器智能(Machine Intelligence)”
No 48. 《Can Deep Learning Outperform Modern Commercial CT Image Reconstruction Methods?》
No 49. 晚安～
No 50. 美·味 [面条]😋
No 1. “未来的潮汕人，应该是没有灵魂的。”
No 2. 这幅静止图像由日本神经学教授山本创作，同时给出了如下说明:如果看不到任何移动，或者只移动了一点，说...
No 3. 几何创意不俗的雕塑
No 4. 《Python编程之美：最佳实践指南》
No 5. 教学重在基本道理而非复杂公式。 - Richard Feynman ...
No 6. 存储进化简史 [笑而不语]
No 7. 《院士怒批：**科研被SCI支配，贫于创新、贫于**！》
No 8. 2018进度：▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓░░ 88% ...
No 9. CVPR 2019收到超过5100份论文，NIPS和AAAI收到5000和7000份论文。对博士生而言，真是“时势艰难”
No 10. 《我的第一本算法书》
No 11. 【fastai/ResNet-34/ResNet-50吉他分类实战】
No 12. 晚安～
No 13. 【《科研基础》样章】
No 14. 旋转穿珠器：用转筒和弯头实现高效串珠 👍 http://t.cn/E29BbrZ ...
No 15. 《推荐系统有哪些坑？ - 知乎》
No 16. 《Understanding and Predicting Links in Graphs: A Persistent Homology Perspective》
No 17. 周末啊周末 [坏笑]
No 18. 【推荐系统】
No 19. 早！ [太阳]
No 20. 《Multiple People Tracking Using Hierarchical Deep Tracklet Re-identification》
No 21. 《Deep Q learning for fooling neural networks》
No 22. 【机器学习股价预测】
No 23. 【终于有一天，机器有可能接下句了——BERT影响展望】
No 24. 【神经元的复仇(法语)】
No 25. 太美！ src:http://t.cn/E2J76SZ
No 26. 这次考试每人只能带一面纸的笔记
No 27. “TensorFlow文档官方中文版”
No 28. 【NES样式框架NES.css，感觉对了】
No 29. 《Interactive dimensionality reduction using similarity projections》
No 30. 印度Salar Jung博物馆的Mephistopheles & Margaretta双面雕像(19...
No 31. 《Co-Representation Learning For Classification and Novel Class Detection via Deep Networks》
No 32. 【BigGAN的PyTorch实现】
No 33. 流浪狗找到的“自动抚摸机”
No 34. 【这算是(合格的)论文评审吗？——顶会投稿激增，评审人员告急，评审质量能保证吗？】
No 35. 请所有人，冷静
No 36. 《Image-Level Attentional Context Modeling Using Nested-Graph Neural Networks》
No 37. 《NEMGAN: Noise Engineered Mode-matching GAN》
No 38. 【(又一个)基于深度学习的涂鸦式界面原型设计工具】
No 39. 【免费书：如何写好科研论文】
No 40. 又一个儿时梦想被实现了：鞋面“随心换”
No 41. 《Minimax Rates in Network Analysis: Graphon Estimation, Community Detection and Hypothesis Testing》
No 42. 【迁移学习自然语言处理简介】
No 43. 《Robust Domain Adaptation By Augmented Cyclic Adversarial Learning》
No 44. 《Efficient Identification of Approximate Best Configuration of Training in Large Datasets》
No 45. 《Integrating Recurrence Dynamics for Speech Emotion Recognition》
No 46. 能力或许有上限，但努力没有，我们总在无限接近“拼尽全力”
No 47. [笑而不语] //@普劳德摩尔的幽灵: ……所以将来正宗潮汕人都得学会闻一闻就能分辨是手冲功夫茶还是...
No 48. 换个视角看花样游泳 src:http://t.cn/EZfnUSA http://t.cn/EZf...
No 49. 【“预见未来”：图像识别的机遇与挑战】
No 50. 《Learning From Positive and Unlabeled Data: A Survey》
No 1. “未来的潮汕人，应该是没有灵魂的。”
No 2. 几乎每个成功的创始人都告诉你，早上6点起床、每天读本书，每天健身，等等。很多人遵循同样的过程，然而并...
No 3. 用共享单车数据，我们发现了武汉几个特别的地方[向右]
No 4.
No 5. 《推荐系统有哪些坑？ - 知乎》
No 6. 【Kaggle免费课程：时序预测】
No 7. 【OpenCV/Mask R-CNN目标分割】
No 8. 【数据科学速成课：面试准备】
No 9. 《院士怒批：**科研被SCI支配，贫于创新、贫于**！》
No 10. 旋转穿珠器：用转筒和弯头实现高效串珠 👍 http://t.cn/E29BbrZ ...
No 11. 晚安～ [月亮]
No 12. 【带自动补全、语法高亮的MySQL命令行客户端，很实用】
No 13. CVPR 2019收到超过5100份论文，NIPS和AAAI收到5000和7000份论文。对博士生而言，真是“时势艰难”
No 14. 可视化证明：1/4 + 1/4² + 1/4³ + ... = 1/3
No 15. '本项目针对字符型图片验证码，使用tensorflow实现卷积神经网络，进行验证码识别。use cn...
No 16. 【BigGAN的PyTorch实现】
No 17. 《Python编程之美：最佳实践指南》
No 18. 【机器学习“百页”书】
No 19. 【NES样式框架NES.css，感觉对了】
No 20. 《为什么宁肯被吐槽，银行们也要上马那些蠢AI？》
No 21. 神经网络渐变生成：博美与石榴
No 22. 【张量积揭秘】
No 23. 【AI学穿衣🤖️👔】
No 24. 【相似集高效搜索(比MinHash LSH)更快)】
No 25. 美如画～//
No 26. iPhone/iPad输入小技巧：点击并拖动空格键，可以轻松移动光标，不再烦恼小胖指头挡住光标不好定...
No 27. 【终于有一天，机器有可能接下句了——BERT影响展望】
No 28. 《我的第一本算法书》
No 29. 【高度模块化、可扩展的强化学习实验框架】
No 30. 过度专业化扼杀了创造性的问题解决。
No 31. 章鱼要成精：一只名叫Otto的章鱼，爬到水族缸边上用水流喷射总用亮光晃它的一盏灯，最终造成整个水族馆...
No 32. 【(又一个)基于深度学习的涂鸦式界面原型设计工具】
No 33. 【Yoshua Bengio：“关于AI的相关报道，有一点我并不认同，记者们似乎认为重要进展都是在公司里取得的，事实并非如此，这只是其中的一部分，更多的进展正在学术界持续发生“】
No 34. 早！ [太阳]
No 35. 流浪狗找到的“自动抚摸机”
No 36. 请所有人，冷静
No 37. 大数据分析的正确打开方式——少些无意义的“必然”
No 38. 成功人士成功隐瞒了成功的关键 [笑而不语] //
No 39. 【代码生成无限山水画】
No 40. 《DARCCC: Detecting Adversaries by Reconstruction from Class Conditional Capsules》
No 41. 又一个儿时梦想被实现了：鞋面“随心换”
No 42. 印度Salar Jung博物馆的Mephistopheles & Margaretta双面雕像(19...
No 43. 【用C++/Python写的化学信息学/机器学习软件集】
No 44. 【PyTorch实现高效小波散射】
No 45. 【“预见未来”：图像识别的机遇与挑战】
No 46. 【AI人才抢夺生猛：应届博士年薪涨到80万 一年涨了60%】
No 47. 这……
No 48. 《Evaluating Uncertainty Quantification in End-to-End Autonomous Driving Control》
No 49. 【走进现实的“碟中谍”人皮面具，造价$2,650】
No 50. 【两分钟论文解读之好奇心驱动学习打电动】
No 1. “未来的潮汕人，应该是没有灵魂的。”
No 2. 提醒每位朋友：“做到最好”
No 3. iPhone/iPad输入小技巧：点击并拖动空格键，可以轻松移动光标，不再烦恼小胖指头挡住光标不好定...
No 4. 【免费书：21世纪统计思维(斯坦福本科生统计课程教材)】
No 5. 【代码生成无限山水画】
No 6. “OpenCV 4.0 正式发布(C++11 library)”
No 7. 【推荐系统：模型与评价】
No 8. 【深度学习非均衡数据处理】
No 9. “您出口的Keras模型目前针对个别国家/地区法律限制为10层(不包括池化层)，请务必另外提交申请以使用除relu以外的其他激活方式”
No 10. 【张量积揭秘】
No 11. 《所谓厉害的人，遇到问题时的思维模式与我们的差别在哪？ - 知乎》
No 12. 《Python编程之美：最佳实践指南》
No 13. 【深度学习最佳实践之权重初始化】
No 14. (别人的)成功就像座冰山～ [思考]
No 15. 《YOLO-LITE: A Real-Time Object Detection Algorithm Optimized for Non-GPU Computers》
No 16. 【ChexNext：可从胸片中检测14种临床重要疾病的深度学习算法】
No 17. 【无人驾驶目标分割挑战】
No 18. 如果，其他写作建议，你都很难践行，至少牢记一点：把句子写短点。很有用，真的。 ...
No 19. 'Go语言实战: 编写可维护Go语言代码建议' by llitfkitfk GitHub: http...
No 20. 【基于TensorFlow.js的画风迁移演示】
No 21. 《Stochastic Deep Networks》
No 22. 午休三连 🐱😪 http://t.cn/E2QM4Dj
No 23. 几乎每个成功的创始人都告诉你，早上6点起床、每天读本书，每天健身，等等。很多人遵循同样的过程，然而并...
No 24. 想不到一张不同专业二十年平均收入回报的图表转发近400。那我索性好人做到底，送佛送西天，贴出其它主要...
No 25. 【带自动补全、语法高亮的MySQL命令行客户端，很实用】
No 26. TED：为什么灵感总会在发呆时冒出来？
No 27. 晚安～
No 28. 【卫星图像山体滑坡检测挑战】
No 29. 【EuclidesDB：多模型机器学习特征数据库】
No 30. 所以，写作、调程序都建议适当“留白”
No 31. 【当机器学习遇上量子计算——量子计算能大大强化神经元计算】
No 32. 《Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction》
No 33. 现实比小说更具创意、令人惊叹，但小说有结构、意义，以及现实往往欠缺的美感。
No 34. 包揽前五，喜忧参半
No 35. 《我的第一本算法书》
No 36. 美国有三个突出的机器人生产集中地区：1）马萨诸塞州波士顿；2）宾夕法尼亚州匹兹堡；3）加州硅谷。<b...
No 37. 【小技巧：利用Google的vs搜索补全可找到替代/对标物——有了下面这个补全结果图可视化界面，看起来更加直观】
No 38. 【取得自然语言处理SOA结果的分层多任务学习模型(HMTL)】
No 39. 【全球OCR文字识别测试最新结果公布：**AI企业霸屏】
No 40. '且收入回报和大学水平相关不大' [思考]...
No 41. 这……
No 42. 这个方向挺实用
No 43. 【前沿探索：基于视觉的智慧医院】
No 44. '本项目针对字符型图片验证码，使用tensorflow实现卷积神经网络，进行验证码识别。use cn...
No 45. 用共享单车数据，我们发现了武汉几个特别的地方[向右]
No 46. 【Wayne：通用、基于 Web 的 Kubernetes 多集群管理平台】
No 47. 微观指纹：纹理如丘壑一般，汗腺如泉涌 src:http://t.cn/E28dM0h http://...
No 48. 【Kaggle免费课程：时序预测】
No 49. 1998年：“用单用途松耦合组件构建系统”
No 50. 【PyTorch深度强化学习】
No 1. 【免费书：21世纪统计思维(斯坦福本科生统计课程教材)】
No 2. (别人的)成功就像座冰山～
No 3. “未来的潮汕人，应该是没有灵魂的。”
No 4. 【小技巧：利用Google的vs搜索补全可找到替代/对标物——有了下面这个补全结果图可视化界面，看起来更加直观】
No 5. 提醒每位朋友：“做到最好”
No 6. 《所谓厉害的人，遇到问题时的思维模式与我们的差别在哪？ - 知乎》
No 7. 【Kaggle机器学习比赛指南】
No 8. 【Python数据可视化的(另外)四种简易方法】
No 9. 【神经网络L²正则化的理解】
No 10. 'Go语言实战: 编写可维护Go语言代码建议' by llitfkitfk GitHub: http...
No 11. 《Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction》
No 12. 2018进度：▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓░░ 89% ...
No 13. iPhone/iPad输入小技巧：点击并拖动空格键，可以轻松移动光标，不再烦恼小胖指头挡住光标不好定...
No 14. 【手把手：10分钟构建计算机视觉Web应用程序&产品化部署】
No 15. 【老书新版：冈萨雷斯数字图像处理第四版】
No 16. Python挺好。其实不管啥语言，能让学生快速上手、解决点身边小问题，对编程产生那么点儿兴趣，也就足...
No 17. 博一：早起，健康饮食，每周步行25公里、游三次泳，控制巧克力/咖啡摄入，去实验室、发论文、拯救世界！...
No 18. 【2018 AI挑战赛用户评论细粒度情感分析方案】
No 19. 【ChexNext：可从胸片中检测14种临床重要疾病的深度学习算法】
No 20. 晚安～ [月亮]
No 21. '知识图谱API - 开放知识图谱项目，融合两千五百多万的实体，拥有亿级实体属性关系' by Yen...
No 22. 【Google/Naver多进程图片爬虫】
No 23. 《Sampling Can Be Faster Than Optimization》
No 24. 【可解释的人工智能无法真正实现——谈谈AI可解释性、透明度、可理解性和信任问题——复杂性是最根本原因，可结实性和性能很难兼得】
No 25. 【数据即劳动：信息时代工作的反思——数据劳动力、数据资本的崛起】
No 26. 两种地方可以发现新想法：前人没看过的地方，和前人看过、但没特别认真去看的地方。我们总是告诉孩子，重要...
No 27. 【PyTorch深度强化学习】
No 28. 【Keras深度学习模型Web应用部署指南】
No 29. “OpenCV 4.0 正式发布(C++11 library)”
No 30. 《Python编程之美：最佳实践指南》
No 31. Siraj Raval最新做了期“AI in China”
No 32. 2019届互联网校招高薪清单
No 33. 《A Deep Neural Network for Unsupervised Anomaly Detection and Diagnosis in Multivariate Time Series Data》
No 34. 【《定性数据收集：应用研究领域手册》样章】
No 35. 算法岗：机遇与挑战并存 [吃瓜]//2019届互联网校招高薪清单 ...
No 36. 科研工作的日常 [偷笑]
No 37. 《我的第一本算法书》
No 38. 天赐丰厚，努力或是锦上添花；我们中的多数，外在无可改变，唯有全力以赴，才能出类拔萃 //
No 39. None
No 40. 是时候组团去淘淘二手GPU了？
No 41. 微观指纹：纹理如丘壑一般，汗腺如泉涌 src:http://t.cn/E28dM0h http://...
No 42. 【Python 或将成为法国高中的官方编程教学语言】
No 43. 《在卡内基梅隆大学 (Carnegie Mellon University) 就读是怎样一番体验？ - 知乎》
No 44. 【随处可用的(字符型)科幻风桌面】
No 45. 这个方向挺实用
No 46. 【连续暴跌!比特币跌破矿机成本价 一夜矿机成垃圾】
No 47. 【CleverHans 3.0.0发布：用于对机器学习模型进行对抗性攻击、防御和基准测试的Python库(基于TensorFlow)】
No 48. 【用于量子机器学习、自动微分和混合量子-经典计算优化的跨平台Python库】
No 49. “最快的算法，往往有另一个几乎同样快但更好理解的替代算法。”
No 50. 旋转穿珠器：用转筒和弯头实现高效串珠 👍 http://t.cn/E29BbrZ ...
No 1. “未来的潮汕人，应该是没有灵魂的。”
No 2. 《我的第一本算法书》
No 3. 《解析深度学习：卷积神经网络原理与视觉实践》
No 4. '知识图谱API - 开放知识图谱项目，融合两千五百多万的实体，拥有亿级实体属性关系' by Yen...
No 5. 【Google/Naver多进程图片爬虫】
No 6. 人类的联想与创造力
No 7. 《Rethinking ImageNet Pre-training》
No 8. 《Orthographic Feature Transform for Monocular 3D Object Detection》
No 9. 【免费书：21世纪统计思维(斯坦福本科生统计课程教材)】
No 10. 【2018 AI挑战赛用户评论细粒度情感分析方案】
No 11. 【理解五个基本概念，让你更像机器学习专家】
No 12. “你无法教会一个人任何知识， 只能帮他去发现。”
No 13. 早！[太阳]
No 14. “最快的算法，往往有另一个几乎同样快但更好理解的替代算法。”
No 15. 《Unsupervised Learning of Multi-Frame Optical Flow with Occlusions》
No 16. 晚安～
No 17. 《Retina U-Net: Embarrassingly Simple Exploitation of Segmentation Supervision for Medical Object Detection》
No 18. 【git交互可视化教学】
No 19. 【通过构建实际应用掌握Python】
No 20. 有位年轻的研究员最近告诉我，他们对自然语言处理很感兴趣，因为他们很好奇，想要学习些新东西。当他们发现...
No 21. 【模型、推理与算法】
No 22. 周末心情～
No 23. 《在卡内基梅隆大学 (Carnegie Mellon University) 就读是怎样一番体验？ - 知乎》
No 24. 旋转穿珠器：用转筒和弯头实现高效串珠 👍 http://t.cn/E29BbrZ ...
No 25. 【图说世界：塑造未来全球经济的八大力量】
No 26. 比我的站会还高效！说话都有气没力、哆哆嗦嗦怎么回事？[笑而不语]...
No 27. 晨会怎么开才能高效，plank
No 28. 要是没能一次成功，就叫它v1.0吧
No 29. 【TorchCraftAI：“星际争霸：母巢之战”机器学习研究机器人平台】
No 30. 【老书新版：冈萨雷斯数字图像处理第四版】
No 31. 【CFT 2018拼写校正比赛优胜心得】
No 32. 【算法永远创造不出伟大的艺术——艺术的意图是人类特有而AI系统不具备的能力】
No 33. 【MuppetShow：交互式探索Elmo/Bert词潜入，找出与查询相似的上下文】
No 34. (别人的)成功就像座冰山～
No 35. 今日最佳 🐝
No 36. 打得动的孩子说也能动，说不动的孩子打也难动，真正的博弈在课堂之外
No 37. 黄金时代结束，对年轻人(尤其是同学们)树立正确的创业观绝对是件好事
No 38. 【开源:Keras + Hyperopt方便超参优化的简单封装Hyperas】
No 39. 黄金时代结束，对年轻人(尤其是同学们)树立正确的创业观绝对是件好事//确实很惨，短期没有好转，但只要...
No 40. 【(Python)3D人脸处理工具face3d】
No 41. 【用大规模脑活动映射描绘认知功能地图】
No 42. 【深度学习隐私保护通用框架PySyft手把手指南(Notebooks)】
No 43. 感谢诸位的努力，比萨斜塔终于不那么斜了！ ...
No 44. 《Model-Based Reinforcement Learning in Contextual Decision Processes》
No 45. 可视化证明：∑ⁿᵢ₌₁∑ⁿⱼ₌ᵢj = ∑ⁿᵢ₌₁i²
No 46. 《Image Classification at Supercomputer Scale》
No 47. 博一：早起，健康饮食，每周步行25公里、游三次泳，控制巧克力/咖啡摄入，去实验室、发论文、拯救世界！...
No 48. 乒乓 🏓️ src:
No 49. 【预训练强化学习智能体集锦】
No 50. 传了个完整版的目录，大家可以看下新版覆盖(增加)的内容...
No 1. 《解析深度学习：卷积神经网络原理与视觉实践》
No 2. 学习AI的五条建议：1、学好线性代数(矩阵计算等) 2、微积分学到还好(不需要高级) 3、概率论、统...
No 3. 机器学习和AI的区别： 用Python写的，八成是机器学习；写在PPT里的，八成就是AI
No 4. 【Python高级技巧：用一行代码减少一半内存占用】
No 5. 比起真狗，机器狗要学的还多着呢 [偷笑] http://t.cn/ELhkOMy ...
No 6. “未来的潮汕人，应该是没有灵魂的。”
No 7. 【(DeepMind)深度学习与强化学习进阶课程】
No 8. 晚安～ [月亮]
No 9. 【git交互可视化教学】
No 10. 9岁小盆友：你喜欢科学家吗？我：嗯….有点，我想当，所以去学校，可还差得远。 小盆友：我觉得你就...
No 11. 早！[太阳]
No 12. 提醒每位朋友：“做到最好”
No 13. 周末心情～
No 14. 【(Python)3D人脸处理工具face3d】
No 15. 《Hierarchy-based Image Embeddings for Semantic Image Retrieval》
No 16. 【全球数据分析大赛】
No 17. 瞧，你在这一档！
No 18. 亲爱的编辑， 请别在感恩节的早晨、圣诞节的早晨、新年，或(最好别)生日那天发拒信。非常感谢。爱您。 ...
No 19. 【用大规模脑活动映射描绘认知功能地图】
No 20. 【Apache Spark可扩展最近邻搜索库】
No 21. 旋转穿珠器：用转筒和弯头实现高效串珠 👍 http://t.cn/E29BbrZ ...
No 22. 交互式投影仪：把所有平面变成触摸屏 http://t.cn/ELzj27Y ...
No 23. 【预训练模型及其应用】
No 24. 《Optical Flow Based Background Subtraction with a Moving Camera: Application to Autonomous Driving》
No 25. 不少研究人员，争论符号AI与连接主义的细微差别，只为讨论该怎么做。为什么不去做呢？编程实现算法，...
No 26. 《Short-Term Wind-Speed Forecasting Using Kernel Spectral Hidden Markov Models》
No 27. 今天在 GitHub 上看到的，跨平台 GameBoy 模拟器，go 语言开发的。我试了几个游戏都可...
No 28. 再现往日辉煌：六座英国古堡的数字化重建 src:http://t.cn/ELhLTy9 ...
No 29. 每个男人心里都住着个男孩 [笑而不语]//今天在 GitHub 上看到的，跨平台 GameBoy 模...
No 30. 抱着抽奖的心态祈祷一次过//编写递归函数的技巧之一，坚定信仰：1）让自己相信，就算这个函数还没写完，...
No 31. 换个视角看花样游泳 src:http://t.cn/EZfnUSA http://t.cn/EZf...
No 32. 《殆知阁古代文献藏书》
No 33. 【Yoshua Bengio讲座视频分享】
No 34. 《Deep Template Matching for Offline Handwritten Chinese Character Recognition》
No 35. 《Effect of data reduction on sequence-to-sequence neural TTS》
No 36. 另一种有损压缩
No 37. 人民币上这些不规则的小圆点，是用来防止复印机复印假钞用的。这些图案叫做“欧姆龙环”
No 38. 分心 [笑而不语]
No 39. 东京2020年奥运会的几项创新技术：100%可再生能源、用回收旧手机打造奖牌、自动驾驶出租车、太阳能...
No 40. 《Stochastic Gradient Descent Optimizes Over-parameterized Deep ReLU Networks》
No 41. 【免费书：21世纪统计思维(斯坦福本科生统计课程教材)】
No 42. 编写递归函数的技巧之一，坚定信仰：1）让自己相信，就算这个函数还没写完，它也是可用的；2）作为人类，...
No 43. 要是有人抱怨隐私问题，建议半点数据也不给那些公司，让他看看这个
No 44. 【模型、推理与算法】
No 45. 【如何办好技术研讨会？】
No 46. 《From Videos to URLs: A Multi-Browser Guide To Extract User's Behavior with Optical Character Recognition》
No 47. 《Orthographic Feature Transform for Monocular 3D Object Detection》
No 48. 《Rethinking ImageNet Pre-training》
No 49. 《狮子王》
No 50. 《我的第一本算法书》
No 1. 学习AI的五条建议：1、学好线性代数(矩阵计算等) 2、微积分学到还好(不需要高级) 3、概率论、统...
No 2. 我的八年博士生涯
No 3. 奔跑的皮卡丘，等等……这是啥？ http://t.cn/ELy8ovp ...
No 4. 【别在卷积网络里用Dropout】
No 5. 《解析深度学习：卷积神经网络原理与视觉实践》
No 6. 八年不短也不长，有心寸时寸金，无心度日如年//我的八年博士生涯 ...
No 7. Trish博士答辩四条“救命”
No 8. 【无人驾驶关键技术拆解】
No 9. 【Keras学习笔记(Jupyter Notebooks)】
No 10. 【深度学习最新论文解读(日文)】
No 11. 如果你觉得自己无力对抗生活和前方的挑战…… http://t.cn/EL26EE0 ...
No 12. “文档是致未来自己的情书。”
No 13. 如果让计算机编程书作者写算术教材…… src:http://t.cn/ELUDPtW ...
No 14. 最近发了好几个关于英语写作校对的工具，汇总一下。 Grammaly：
No 15. “我的狗有只毛茸熊，几乎形影不离，干衣机工作时他就一直坐在那，以确保他的熊朋友没事儿”
No 16. 这世界每分钟有上百万的突发事件， 现代科技让它们一起来争抢你的注意力。 身处顺境的你，如果沉溺于对源...
No 17. 【AI/深度学习应用开发】
No 18. “未来的潮汕人，应该是没有灵魂的。”
No 19. 小学时代的甜蜜回忆 上上下下左右左右BABA！[笑而不语] ...
No 20. 瞧，你在这一档！
No 21. 早！
No 22. 忆往昔：曾几何时少有人关注的NIPS，如今会火了，名儿丢了 ...
No 23. 1Checker用过几次，还不错，同学们可以用它筛筛低级错误//最近发了好几个关于英语写作校对的工具...
No 24. 《Selective Feature Connection Mechanism: Concatenating Multi-layer CNN Features with a Feature Selector》
No 25. 《喜剧之王》
No 26. 《How Many Samples are Needed to Learn a Convolutional Neural Network?》
No 27. 晚安～ [月亮]
No 28. 换个视角看花样游泳 src:http://t.cn/EZfnUSA http://t.cn/EZf...
No 29. 【(DeepMind)深度学习与强化学习进阶课程】
No 30. 【R Markdown简历模板】
No 31. 《ML-Net: multi-label classification of biomedical texts with deep neural networks》
No 32. 【基于PyTorch的开源医学图像处理框架，提供全套的医学成像载入、预处理模块和数据集】
No 33. 【易用、模块化、可扩展的深度学习CTR模块】
No 34. 【Kaggler“含金量”解秘？】
No 35. 旋转穿珠器：用转筒和弯头实现高效串珠 👍 http://t.cn/E29BbrZ ...
No 36. 比起真狗，机器狗要学的还多着呢 [偷笑] http://t.cn/ELhkOMy ...
No 37. 《性能之殇》
No 38. 《自动驾驶攻破的难点在哪，何时能到 Level 5？ - 知乎》
No 39. 《Guiding the One-to-one Mapping in CycleGAN via Optimal Transport》
No 40. 细胞内部的景象，竟然这么复杂，果真是一花一世界啊！
No 41. 美！ by Paul Stewart
No 42. 【Yoshua Bengio讲座视频分享】
No 43. 造物之美
No 44. 《Spatio-temporal Stacked LSTM for Temperature Prediction in Weather Forecasting》
No 45. 机器学习和AI的区别： 用Python写的，八成是机器学习；写在PPT里的，八成就是AI
No 46. 交互式投影仪：把所有平面变成触摸屏 http://t.cn/ELzj27Y ...
No 47. 《Exploiting Sentence Embedding for Medical Question Answering》
No 48. 【Python高级技巧：用一行代码减少一半内存占用】
No 49. 《An Affect-Rich Neural Conversational Model with Biased Attention and Weighted Cross-Entropy Loss》
No 50. 【免费书：21世纪统计思维(斯坦福本科生统计课程教材)】
No 1. 《解析深度学习：卷积神经网络原理与视觉实践》
No 2. 我的八年博士生涯
No 3. 【火星数据集：好奇号火星车在火星上收集的大约32,000张彩色图像，显示了火星的各种地理和地质特征，如山脉和山谷，陨石坑，沙丘和岩石地形】
No 4. 如果让计算机编程书作者写算术教材…… src:http://t.cn/ELUDPtW ...
No 5. 2018进度：▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓░ 90% ...
No 6. 【样章：读博成功指南】
No 7. 【深度强化学习综述】
No 8. Zaid Alyafeai精选的三个机器学习(在线)课程：Andrew Ng机器学习 http://...
No 9. 【“人工智能导论”课程讲义】
No 10. 《自动驾驶攻破的难点在哪，何时能到 Level 5？ - 知乎》
No 11. Twitter真的强！11小时、3w+转发，帮女孩找到十多年前在夏威夷结交的儿时好友，赞～ ...
No 12. 【基于PyTorch的开源医学图像处理框架，提供全套的医学成像载入、预处理模块和数据集】
No 13. 【关于数据科学不易触及的真相】
No 14. 小学时代的甜蜜回忆 上上下下左右左右BABA！[笑而不语] ...
No 15. 奔跑的皮卡丘，等等……这是啥？ http://t.cn/ELy8ovp ...
No 16. 【R Markdown简历模板】
No 17. 【面向数据科学的概率和统计】
No 18. 'DeepLab v3+ model in PyTorch. Support different b...
No 19. X光下的任天堂 [嘻嘻]
No 20. 【地球观测卫星数据处理包(Python)】
No 21. “文档是致未来自己的情书。”
No 22. 【有了这个表，情绪表达不再难】
No 23. 早！ [太阳]
No 24. 【交互可视化理解二值交叉熵/对数损失】
No 25. 【别在卷积网络里用Dropout】
No 26. 【(Colab Notebooks)AlexNet/VGG/GoogleNet/Inception/MobileNet/ShuffleNet/ResNet/DenseNet的Keras参考实现(及速查)】
No 27. 《Weakly Supervised Semantic Image Segmentation with Self-correcting Networks》
No 28. 【Python强化学习实战】
No 29. “我相信直觉和灵感。想象比知识更重要。知识是有限的，而想象涵盖整个世界、刺激进步、催生进化。严格来说，想象是科学研究的一个关键要素。”
No 30. 【Pandas解决方案教程】
No 31. 《CubeNet: Equivariance to 3D Rotation and Translation》
No 32. 【机器学习相关学习资料】
No 33. “未来的潮汕人，应该是没有灵魂的。”
No 34. //@asker2 :这个帖子太误导了。首先，BN和dropout的目的不同，是互补的关系，一般都同...
No 35. 【j机器学习DevOps(部署/监控/版本管理与扩展)相关资源大列表】
No 36. 《Depth Prediction Without the Sensors: Leveraging Structure for Unsupervised Learning from Monocular Videos》
No 37. 晚安～
No 38. 【用遗传算法/深度学习玩贪吃蛇】
No 39. 【轻量控制台打印/格式化工具包】
No 40. 美！ by Paul Stewart
No 41. 【面向管理人员的数据科学知识结构(脑图)】
No 42. 餐饮卖家秀的秘密 [喵喵] http://t.cn/ELVvwwc ...
No 43. 【免费书：开发者加密实践手册】
No 44. 学习AI的五条建议：1、学好线性代数(矩阵计算等) 2、微积分学到还好(不需要高级) 3、概率论、统...
No 45. 换个视角看花样游泳 src:http://t.cn/EZfnUSA http://t.cn/EZf...
No 46. v0.2 released
No 47. 《Perturbative Neural Networks》
No 48. 八年不短也不长，有心寸时寸金，无心度日如年//我的八年博士生涯 ...
No 49. 【Keras学习笔记(Jupyter Notebooks)】
No 50. 旋转穿珠器：用转筒和弯头实现高效串珠 👍 http://t.cn/E29BbrZ ...
No 1. 【公认机器学习经典《模式识别与机器学习(PRML)》正式开放免费下载】
No 2. 晚安～ [月亮] http://t.cn/ELfHxpl
No 3. Microsoft VSCode与PyTorch紧密集成：可显示张量数值、直接显示变量的shape,...
No 4. 【如何写研究计划】
No 5. 【关于数据科学不易触及的真相】
No 6. 《解析深度学习：卷积神经网络原理与视觉实践》
No 7. 【(TensorFlow)文本分类实现集锦】
No 8. 总算找到一个我能回答的问题，之前零零碎碎发过一些，索性做个汇总，供参考。 说明一点...
No 9. 扎心广告：我们假装读过的那些书 [允悲] ...
No 10. Twitter真的强！11小时、3w+转发，帮女孩找到十多年前在夏威夷结交的儿时好友，赞～ ...
No 11. 【Hi，你的英文科研论文写得好么？】
No 12. 【Python强化学习实战】
No 13. 【NIPS2018论文集】
No 14. 【磁共振成像(MRI)大规模数据集&基准：Facebook AI Research(FAIR)和纽约大学的合作研究项目，旨在用AI将MRI扫描的速度提高10倍以上。 通过从欠采样数据创建准确图像，AI图像重建可以实现更快的扫描速度，为患者提供改进的体验，使更多人可以使用】
No 15. 【博士学位申请全面指南】
No 16. “我相信直觉和灵感。想象比知识更重要。知识是有限的，而想象涵盖整个世界、刺激进步、催生进化。严格来说，想象是科学研究的一个关键要素。”
No 17. 【Matplotlib数据可视化入门教程】
No 18. 【交互可视化理解二值交叉熵/对数损失】
No 19. 【纯Python数据处理库】
No 20. 【深度强化学习综述】
No 21. 《Question Answer Architectures – SQuAD 2.0 + U-Net》
No 22. 善用资源，找书，看书，而不是囤书
No 23. 'e2e-joint-face-detection-and-alignment - 8' by Yi...
No 24. #可可家训# “哇！”
No 25. 《Do GAN Loss Functions Really Matter?》
No 26. 早！[太阳]
No 27. 近期AI/ML/NLP/CV顶会投稿规模：EMNLP2018: 2,137NIPS2018: 4...
No 28. 【(Keras)用权重约束减轻深度网络过拟合】
No 29. TensorFlow生态全景图——从研究实验到应用程序开发、产品部署(参看大图)：TensorFlo...
No 30. 【卷积神经网络导览】
No 31. 很正常，就像MacBook里装的Windows [笑而不语]//
No 32. Jason Antic用DeOldify为黑白照片'French village, 1950’s”自...
No 33. 餐饮卖家秀的秘密 [喵喵] http://t.cn/ELVvwwc ...
No 34. Zaid Alyafeai精选的三个机器学习(在线)课程：Andrew Ng机器学习 http://...
No 35. 【自动估计完成时间的进度条】
No 36. 靠“玩火”
No 37. 《星露谷》
No 38. 【DiCE：无限可微蒙特卡洛估计】
No 39. 【Conda：独立的包管理器】
No 40. 【(Colab Notebooks)AlexNet/VGG/GoogleNet/Inception/MobileNet/ShuffleNet/ResNet/DenseNet的Keras参考实现(及速查)】
No 41. 这是NLP发展的黄金时代。未来十年，NLP将会进入爆发式的发展阶段。从NLP基础技术到核心技术，再到...
No 42. 【面向数据科学的概率和统计】
No 43.
No 44. 【GAN与AI艺术：并非越“大”越好——更新的技术、更为独特的训练数据才是关键】
No 45. 论文学作品的矛盾与冲突 [偷笑]
No 46. 换个视角看花样游泳 src:http://t.cn/EZfnUSA http://t.cn/EZf...
No 47. NLP的技术进展、值得关注的NLP技术和发展前景//这是NLP发展的黄金时代。未来十年，NLP将会进...
No 48. 梵高之眼 (1886 - 1889)
No 49. 《A Sufficient Condition for Convergences of Adam and RMSProp》
No 50. 【新的问题深度探索算法——用Go-Explore玩“蒙特祖玛的复仇”】
No 1. 【免费书：《动手学深度学习》】
No 2. 扎心广告：我们假装读过的那些书 [允悲] ...
No 3. 【文献综述入门：】
No 4. 【BERT详解】
No 5. 【Matplotlib数据可视化入门教程】
No 6. 近期AI/ML/NLP/CV顶会投稿规模：EMNLP2018: 2,137NIPS2018: 4...
No 7. 亲爱的计算机科学家们，自然语言不是英语的代名词。说完了。 -Emily
No 8. 【Amazon的在线免费机器学习课程】
No 9. 《CNN-MonoFusion: Online Monocular Dense Reconstruction using Learned Depth from Single View》
No 10. 【卷积神经网络导览】
No 11. 早！[太阳]
No 12. TensorFlow生态全景图——从研究实验到应用程序开发、产品部署(参看大图)：TensorFlo...
No 13. 【句子表示方法综述】
No 14. 【GAN的可视化理解与分析——GAN画笔演示应用】
No 15. Jason Antic用DeOldify为黑白照片'French village, 1950’s”自...
No 16. 【斯坦福机器学习课程“CS 229 - Machine Learning”速查表(中文版)】
No 17. 【基因组学深度学习入门】
No 18. 《Smooth Loss Functions for Deep Top-k Classification》
No 19. 【GAN与AI艺术：并非越“大”越好——更新的技术、更为独特的训练数据才是关键】
No 20. 打游戏是通往成功之路。和中、低级技能的工作不同，电子游戏能给你：选择的能力、运筹帷幄的成就感、可及的成就与地位。记住:“现在人们觉得自己有得选择，没错。🎮”
No 21. 晚安～ [月亮]
No 22. 空当～ [允悲]
No 23. pdf:http://t.cn/ELKQ6bb mirror:http://t.cn/ELKQ6bL
No 24. “计算机语言设计就像是公园漫步，侏罗纪公园。”
No 25. 《统计学习理论的本质》
No 26. 【用于视频超分辨率的时间相干GAN(TecoGAN)】
No 27. 【流体脑(流体神经网络)统计物理学】
No 28. 【计算机科学职业生涯建议】
No 29. 火星日落
No 30. 'walle - 瓦力 开源项目代码部署平台' by huamanshu http://t.cn/E...
No 31. 《哥德尔、埃舍尔、巴赫：集异璧之大成》
No 32. 很多时候的我们：看似对手运气，实则我们自己双手奉上 http://t.cn/ELNvy2R ...
No 33. 【公认机器学习经典《模式识别与机器学习(PRML)》正式开放免费下载】
No 34. 【MRNet：膝关节磁共振成像的深度学习辅助诊断】
No 35. 【两分钟论文解读之用一张照片合成3D头发】
No 36. daizhigev20 汇集了
No 37. 【单目视频无监督深度学习的结构化方法】
No 38. 晚安～ [月亮] http://t.cn/ELfHxpl
No 39. 《解析深度学习：卷积神经网络原理与视觉实践》
No 40. 换个视角看花样游泳 src:http://t.cn/EZfnUSA http://t.cn/EZf...
No 41. 前卫VR艺术家：1978年的3D电影放映机 by robert breer ...
No 42. 殆知阁古代文献txt大全集，好语料//daizhigev20 汇集了
No 43. 【fastai入门教程：输入/预测数据探索】
No 44. 【人形机器人分级视觉运动控制】
No 45. 【如何写研究计划】
No 46. 《Sentence Encoding with Tree-constrained Relation Networks》
No 47. “未来的潮汕人，应该是没有灵魂的。”
No 48. 《Is Data Clustering in Adversarial Settings Secure?》
No 49. Microsoft VSCode与PyTorch紧密集成：可显示张量数值、直接显示变量的shape,...
No 50. 论生态，其他框架望尘莫及，不得不佩服Google的通盘布局...
No 1. 【文献综述入门：】
No 2. 'What the f*ck Python!中文版 - 一些有趣且鲜为人知的 Python 特性.'...
No 3. 《解析深度学习：卷积神经网络原理与视觉实践》
No 4. 波动之美 🎻
No 5. 【BERT详解】
No 6. 【BERT文本分类教程】
No 7. 【用谷歌BERT模型在BLSTM-CRF模型上进行预训练用于中文命名实体识别的Tensorflow代码】
No 8. 有时候，最坚强的，恰恰是看似最脆弱的那个。 ...
No 9. 【免费书：《动手学深度学习》】
No 10. 【2018十篇精选AI论文摘要】
No 11. 【锚框：目标检测的关键】
No 12. 【用Tensorflow目标检测控制FPS游戏(莫名想笑怎么回事)】
No 13. 【用简单代码看卷积组块发展】
No 14. 【饼图的五种非常规替代方案】
No 15. 【用Python自动化大学琐碎的日常】
No 16. 小鸟 🐦
No 17. 【Pandas+Bokeh集成Python绘图】
No 18. 早！[太阳]
No 19. 【计算机科学职业生涯建议】
No 20. 【文献综述指南：五个关键要素】
No 21. 《Dataset Distillation》
No 22. 【Kaggle新赛：客户忠诚度预测与分类推荐】
No 23. 【机器学习热门开源项目(2018.11)】
No 24. 【NVIDIA迁移学习工具集】
No 25. 大学时代标配：24x光驱+1.44M软驱+CRT显示器+PS2键盘/滚轮鼠标 满满的回忆～ ...
No 26. 【是时候认真考虑对科技帝国们的监管了——如果不加以某种形式的限制，现代数据帝国的力量无疑将超过任何民族国家的力量】
No 27. 很多时候的我们：看似对手运气，实则我们自己双手奉上 http://t.cn/ELNvy2R ...
No 28. 换个视角看花样游泳 src:http://t.cn/EZfnUSA http://t.cn/EZf...
No 29. 火星日落
No 30. 双重世界，战争与和平。 (ins: ugurgallen) ...
No 31. 【HTML版电子书：Python数据科学手册】
No 32. 【用神经网络控制无人机着陆】
No 33. 《DynamicGEM: A Library for Dynamic Graph Embedding Methods》
No 34. 【句子表示方法综述】
No 35. 晚安～
No 36. 【动态图嵌入探索】
No 37. 《FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension》
No 38. 大师傅见了，是该哭还是该笑？
No 39. 《必然》
No 40. 感慨之余，不由得思考图像具象、逻辑的关联问题...
No 41. 【TimbreTron乐音音色迁移】
No 42. 【具有多边形注释的大型街拍数据集】
No 43. 【斯坦福机器学习课程“CS 229 - Machine Learning”速查表(中文版)】
No 44. 【灾后建筑物损伤等级分类】
No 45. 【TensorRT推理服务器】
No 46. 【GAN的可视化理解与分析——GAN画笔演示应用】
No 47. 【暗礁四伏的比特币网络】
No 48. 【用PyTorch/FastAI实现动态频谱生成音频分类】
No 49. “未来的潮汕人，应该是没有灵魂的。”
No 50. 点·线·圆
No 1. 插U盘的日常 [偷笑]
No 2. 有时候，最坚强的，恰恰是看似最脆弱的那个。 ...
No 3. 《解析深度学习：卷积神经网络原理与视觉实践》
No 4. 【锚框：目标检测的关键】
No 5. 成功背后
No 6. 小鸟 🐦
No 7. 无人机已经这么强大了？
No 8. 【如何改善VS Code与Jupyter Notebook工作流】
No 9. 《必然》
No 10. 【Kaggle新赛：客户忠诚度预测与分类推荐】
No 11. 【“听键”——分析(机械)键盘按键声音猜测输入内容】
No 12. 大师傅见了，是该哭还是该笑？
No 13. 大学时代标配：24x光驱+1.44M软驱+CRT显示器+PS2键盘/滚轮鼠标 满满的回忆～ ...
No 14. 【(访谈)用神经网络生成古典音乐】
No 15. 7200+ FPS下的慢动作闪电
No 16. 【特征工程/机器学习统一工作流引擎】
No 17. 【新任务&数据集：视觉常识推理(VCR)】
No 18. 可视化证明：n²-(n-1)²+...+(-1)ⁿ⁻¹1² = n(n+1)/2
No 19. 【Pixel 3手机上的图像深度预测】
No 20. 【C++数学优化头文件库】
No 21. 地球 vs. 地球上的水 vs. 地球上的空气 ...
No 22. 【基于Tensorflow的开源工具包，旨在支持广泛的机器学习，特别是文本生成任务，如机器翻译、对话、摘要、内容处置、语言建模等】
No 23. 晚安～
No 24. 【文献综述入门：】
No 25. 《One-Shot Instance Segmentation》
No 26. 【spaCy v2.1.0a3发布，自带最新的ULMFit/BERT/Elmo-like预训练模型】
No 27. 【本月热门Python开源项目(2018.11)】
No 28. 《Partial Convolution based Padding》
No 29. 机器手也玩俄罗斯方块 src:http://t.cn/ELmGQMi ...
No 30. 黑鹭(Black Heron) src:http://t.cn/ELQr7oc http://t.c...
No 31. 换个视角看花样游泳 src:http://t.cn/EZfnUSA http://t.cn/EZf...
No 32. 【灾后建筑物损伤等级分类】
No 33. 西伯利亚的贝加尔湖
No 34. 《Matching Features without Descriptors: Implicitly Matched Interest Points (IMIPs)》
No 35. 人们其实并不喜欢全新的事物。我们更喜欢有点熟悉、有点相关的事物——那些还算够新又不那么新的东西。...
No 36. 【2018学Python的十大理由】
No 37. 注意力是未来最稀缺的资源
No 38. 【用PyTorch/FastAI实现动态频谱生成音频分类】
No 39. “BERT: Pre-trained models and downstream applications”
No 40. 早！[太阳]
No 41. 【(JavaScript)在浏览器里运行预训练的ONNX标准深度学习模型(CPU/GPU)】
No 42. 'Pytorch Implementation of OpenAI's GLOW' by Lucas...
No 43. 翠鸟 src:http://t.cn/ELEtcXw
No 44. 《Understanding the impact of entropy in policy learning》
No 45. 波动之美 🎻
No 46. 【可视化：2018全球最具创新公司(研究与发展(R＆D)投入排行)】
No 47. 双重世界，战争与和平。 (ins: ugurgallen) ...
No 48. 'What the f*ck Python!中文版 - 一些有趣且鲜为人知的 Python 特性.'...
No 49. 《ESPNetv2: A Light-weight, Power Efficient, and General Purpose Convolutional Neural Network》
No 50. 好棒的壁灯！ src:http://t.cn/ELmj44O
No 1. 蜜蜂 vs. 雄蜂(大黄蜂) vs. 胡蜂
No 2. 【2018下半年深度学习领域主要进展回顾】
No 3. 【研究生论文章节撰写指南】
No 4. 【免费书：用Jupyter进行教学】
No 5. PPT作图的日常
No 6. 【OpenCV实例分割】
No 7. 好棒的壁灯！ src:http://t.cn/ELmj44O
No 8. 【让神经网络说“我不知道”——用Pyro/PyTorch实现贝叶斯神经网络】
No 9. 机器手也玩俄罗斯方块 src:http://t.cn/ELmGQMi ...
No 10. None
No 11. 【深度学习工具集纵览】
No 12. 《Prototypical Networks for Few-shot Learning》
No 13. 晚安 ≠ 睡觉 ，读书时间 [笑而不语] ...
No 14. 晚安～ [月亮]
No 15. 【58.5G/3千万+条闲聊/75万+Youtube元对象 语料集】
No 16. 维维亚尼(Viviani)定理：在等边三角形内任意一点P跟三边的垂直距离之和，等于三角形的高 ref...
No 17. 【Kaggle 2018大调查可视化统计分析】
No 18. 专注、刻意练习，适度“留白”
No 19. 这亲切的质感……
No 20. 早！[太阳]
No 21. 作案现场 🦜
No 22. 【深度学习“读心术”】
No 23. 《必然》
No 24. 【免费书：21世纪统计思维(斯坦福本科生统计课程教材)】
No 25. 好书把经年累月的智慧用很短的时间传承下去。每句话都以准确、经济的方式传达意义。好书是耐心的老师、不朽...
No 26. '等离子线圈丙烷瓶发射器(Plasma coil propane bottle launcher)'...
No 27. 换个视角看花样游泳 src:http://t.cn/EZfnUSA http://t.cn/EZf...
No 28. 成功背后
No 29. 注意力是未来最稀缺的资源
No 30. 【基于fastai的ULMFiT文本分类教程】
No 31. 插U盘的日常 [偷笑]
No 32. 【可视化：地球不同纬度上的陆地海洋比例】
No 33. 想象一下，要是达尔文如今在Twitter上发表他的物种起源，会有什么反应。对他来说当时的境遇已经够糟...
No 34. 启发 [笑而不语]
No 35. 孩子说的大部分话都包含正确的**，只是表达太糟糕。好老师说“不，这不对”
No 36. 【注意力、对话与学习可重用模式】
No 37. 【BERT的PyTorch实现，可加载Google的BERT预训练模型】
No 38. 《Train and serve a TensorFlow model with TensorFlow Serving》
No 39. 【RRPL：保留结构信息的同时简明描述任意汉字的方法(用于字体设计和机器学习)】
No 40. #今日发呆专用#
No 41. 《Metropolis-Hastings Generative Adversarial Networks》
No 42. 【可视化：2018全球最具创新公司(研究与发展(R＆D)投入排行)】
No 43. 《ImageNet-trained CNNs are biased towards texture; increasing shape bias improves accuracy and robustness》
No 44. v0.3.0 发布：增加官方bert-large-cased & bert-multilingual...
No 45. 【基于Tensorflow的开源工具包，旨在支持广泛的机器学习，特别是文本生成任务，如机器翻译、对话、摘要、内容处置、语言建模等】
No 46. 【如何改善VS Code与Jupyter Notebook工作流】
No 47. 直觉GAN骨架生成好数据//对喜欢动物骨骼和解剖学的人安利一个网站：
No 48. 地球 vs. 地球上的水 vs. 地球上的空气 ...
No 49. Bird A-Z 🐦
No 50. 《Second-order Optimization Method for Large Mini-batch: Training ResNet-50 on ImageNet in 35 Epochs》
No 1. 蜜蜂 vs. 雄蜂(大黄蜂) vs. 胡蜂
No 2. **方便交换电池的Gogoro电单车，交换站随处可见，每次交换可续航100公里 ref:http:/...
No 3. 过马路的鲑鱼(华盛顿)
No 4. 【免费书：用Jupyter进行教学】
No 5. 【提高效率的七个技巧】
No 6. 《Prototypical Networks for Few-shot Learning》
No 7. 损失函数
No 8. 【如何为报告作准备】
No 9. 唐人街 [偷笑]
No 10. 【58.5G/3千万+条闲聊/75万+Youtube元对象 语料集】
No 11. 【(Python)随机森林解析与实现】
No 12. 【大众化深度学习服务平台platform.ai，对开放研究/公众服务免费】
No 13. 与其“辛勤工作”
No 14. 冬·日出 by Denny Bitte
No 15.
No 16. 【傻瓜神经网络入门指南】
No 17. 1736年，数学家莱昂哈德·欧拉试图找到一种方法，来穿越柯尼斯堡的七座桥梁中的每一座。他意识到这个看...
No 18. 【《程序员数学指南》各章实现代码(Python)】
No 19. 早！[太阳]
No 20. 孩子说的大部分话都包含正确的**，只是表达太糟糕。好老师说“不，这不对”
No 21. 晚安～ [月亮]
No 22. 换个视角看花样游泳 src:http://t.cn/EZfnUSA http://t.cn/EZf...
No 23. '等离子线圈丙烷瓶发射器(Plasma coil propane bottle launcher)'...
No 24. 学术出版过程 [笑而不语]
No 25. 《Autoconj: Recognizing and Exploiting Conjugacy Without a Domain-Specific Language》
No 26. 【模型深度强化学习】
No 27. 《Deformable ConvNets v2: More Deformable, Better Results》
No 28. 启发 [笑而不语]
No 29. 【OpenCV实例分割】
No 30. PPT作图的日常
No 31. 【Kaggle新赛：根据尾巴图像识别座头鲸】
No 32. 【3种常见的数据科学职业转型及其实现路径】
No 33. 【基于深度学习模型的脑信号分类与解释模型】
No 34. 有人想具有广泛影响力，同时又被所有人喜欢。没戏。
No 35. 【(PyTorch)机器学习实验管理工具】
No 36. 【ScanNet 3D语义标签基准挑战】
No 37. 【让神经网络说“我不知道”——用Pyro/PyTorch实现贝叶斯神经网络】
No 38. GitHub:http://t.cn/EyPlkn9
No 39. 【AI基础之客户流失管理】
No 40. 《Distinguishing correlation from causation using genome-wide association studies》
No 41. 放入汞里的海绵 🧽
No 42. 《GPipe: Efficient Training of Giant Neural Networks using Pipeline Parallelism》
No 43. 《Seeing in the dark with recurrent convolutional neural networks》
No 44. 【作为通用机器人实现途径的视觉模型强化学习】
No 45. 【图像自动描述相关资源大列表】
No 46. 想象一下，要是达尔文如今在Twitter上发表他的物种起源，会有什么反应。对他来说当时的境遇已经够糟...
No 47. 【2018下半年深度学习领域主要进展回顾】
No 48. 《Scan2CAD: Learning CAD Model Alignment in RGB-D Scans》
No 49. 《Unsupervised Word Discovery with Segmental Neural Language Models》
No 50. 【TensorFlow实现的K-FAC近似二阶优化算法】
No 1. 🦜👋 http://t.cn/EyzZZGH
No 2. 【《程序员数学指南》各章实现代码(Python)】
No 3. 深度学习框架没弄清楚就开整的童鞋 [笑而不语] ...
No 4. 【(Python)随机森林解析与实现】
No 5. 【用Keras实现图书推荐系统】
No 6. 【傻瓜神经网络入门指南】
No 7. 《Autoconj: Recognizing and Exploiting Conjugacy Without a Domain-Specific Language》
No 8. 【(PyTorch)机器学习实验管理工具】
No 9. 化Bug为Feature的故事无处不在……
No 10. 放大5万倍的雪花 ❄️
No 11. 【博士论文：序列数据深度潜变量模型】
No 12. 【科研路线图：方法与过程入门】
No 13. 换个视角看花样游泳 src:http://t.cn/EZfnUSA http://t.cn/EZf...
No 14. 晚安～ [月亮]
No 15. 【机器学习论文阅读笔记(摘要集锦)】
No 16. 【数据科学工作流解析】
No 17. 互联网提供无限高价值信息的同时，也提供了无限的低价值分心。关键在你的自控力——让它臣服于你，而非征服...
No 18. 这世上最难的，莫过于战胜自己，加油！//2010年，出道近十年的中岛美嘉被诊断出咽鼓管开放症，她完全...
No 19. 【图深度学习库DGL】
No 20. 'The Elements of Statistical Learning (ESL)的中文翻译、代...
No 21. 就算是最著名的科学家也有难过的低潮——达尔文：“今天真是糟糕透了，愚蠢极了，我恨所有人、所有所有”
No 22. 1500ms延迟什么概念？
No 23. 【提高效率的七个技巧】
No 24. 【开源书：TensorFlow 内核剖析(中文)】
No 25. 【图像自动描述相关资源大列表】
No 26. 早！[太阳]
No 27. 【用代码创作艺术】
No 28. 质量控制工程师走进酒吧。开始点啤酒。点0瓶啤酒、点99999999999瓶啤酒、点蜥蜴、点-1瓶啤酒...
No 29. 2010年，出道近十年的中岛美嘉被诊断出咽鼓管开放症，她完全听不到自己的声音，把握不准自己的音调，一...
No 30. 【免费书：用Jupyter进行教学】
No 31. 【3种常见的数据科学职业转型及其实现路径】
No 32. 气流之美：翼尖涡流(Wingtip Vortices) by Paul Bowen src:http...
No 33. 蜜蜂 vs. 雄蜂(大黄蜂) vs. 胡蜂
No 34. GitHub:http://t.cn/EyPlkn9
No 35. 【TensorFlow实现的K-FAC近似二阶优化算法】
No 36. 德国 vs. Elsevier：“一家大出版商说：要是你国不再订购我们的期刊，你国科技将严重落后。我回应他们：[…]真可笑，一个对内容一无所知的造信封儿的，居然也敢威胁我们”
No 37. 【单细胞转录组深度生成模型】
No 38. 《Self-Supervised Generative Adversarial Networks》
No 39. 【AI基础之客户流失管理】
No 40. 【让神经网络说“我不知道”——用Pyro/PyTorch实现贝叶斯神经网络】
No 41. 【轻量实验可重现性工具集】
No 42. 【NeurIPS 2018 Facebook成果汇总】
No 43. 【Lifelong Learning / Continual Learning相关文献列表】
No 44. 【BFS-Auto：每分钟录入250页的自动纸书数字化扫描设备】
No 45. 【简易快速的自然梯度下降变分推理】
No 46. 【PostgreSQL内嵌式推荐引擎】
No 47. 【基于PyTorch的对抗鲁棒性研究工具箱】
No 48. 【超参优化框架Optuna】
No 49. 单原子的照片(图片中心的亮点)。 🧐 在电场作用下，用激光照射并保持静止。它可以足够快地吸收和重新...
No 50. 【AlphaFold：用AI促进科学发现——蛋白质3D结构预测】
No 1. 【开源书：TensorFlow 内核剖析(中文)】
No 2. 'The Elements of Statistical Learning (ESL)的中文翻译、代...
No 3. 【迁移学习NLP：BERT、ELMo等直观图解】
No 4. 【决策树的可视化解析】
No 5. 可视化证明：∑ⁿⱼ₌₁j³ = (∑ⁿⱼ₌₁j)²
No 6. 【超参优化框架Optuna】
No 7. 就算是最著名的科学家也有难过的低潮——达尔文：“今天真是糟糕透了，愚蠢极了，我恨所有人、所有所有”
No 8. 《An Introduction to Deep Reinforcement Learning》
No 9. 【Python写的命令行任务管理器】
No 10. 1500ms延迟什么概念？
No 11. 三轴万向节相机稳定器 src:http://t.cn/EybahxC ...
No 12. 【机器学习学习指南与资源集锦】
No 13. 《如何评价 MSRA 视觉组最新提出的 Deformable ConvNets V2？ - 知乎》
No 14. 预告：Facebook即将开源基于PyTorch的NLP框架PyText (12.14) GitHu...
No 15. 魔方圣手 [笑而不语]
No 16. 【简易快速的自然梯度下降变分推理】
No 17. 【BFS-Auto：每分钟录入250页的自动纸书数字化扫描设备】
No 18. 质量控制工程师走进酒吧。开始点啤酒。点0瓶啤酒、点99999999999瓶啤酒、点蜥蜴、点-1瓶啤酒...
No 19. 【NVIDIA物理仿真引擎PhysX开源】
No 20. 德国 vs. Elsevier：“一家大出版商说：要是你国不再订购我们的期刊，你国科技将严重落后。我回应他们：[…]真可笑，一个对内容一无所知的造信封儿的，居然也敢威胁我们”
No 21. 【深度学习与Keras医学图像分析(疟疾检测)】
No 22. 《Graph-Based Global Reasoning Networks》
No 23. 【神经网络实时交互式场景渲染】
No 24. 书间小巷：一位前往世界各地的日本艺术家制作了一系列木制书挡式立体模型，重现了家乡东京的小巷。 ...
No 25.
No 26. 换个视角看花样游泳 src:http://t.cn/EZfnUSA http://t.cn/EZf...
No 27. 该学习的不是任务，而是技能。 - Satinder Singh ...
No 28. “NVIDIA TITAN RTX - 130 Tensor TFLOPs / 576 tensor cores / 24 GB of ultra-fast GDDR6 memory”
No 29. 【AlphaFold：用AI促进科学发现——蛋白质3D结构预测】
No 30. 【电子书：无字证明 - 可视化证明集锦】
No 31. 【NeurIPS 2018 Google成果汇总】
No 32. 《Are All Training Examples Created Equal? An Empirical Study》
No 33. DVD，你终于成功了！ src:http://t.cn/EybCLAm http://t.cn/Ey...
No 34. 晚安～ [月亮] http://t.cn/EyLkdbl
No 35. 深度学习框架没弄清楚就开整的童鞋 [笑而不语] ...
No 36. 天生就是这块料 🦜💃
No 37. 早！[太阳]
No 38. “决策树的可视化解析”
No 39. 《Measure, Manifold, Learning, and Optimization: A Theory Of Neural Networks》
No 40. 【视图先验学习单视图3D重建】
No 41. 【《程序员数学指南》各章实现代码(Python)】
No 42. 【用随机网络蒸馏构建好奇AI】
No 43. 【JPEG图像文件格式笔记】
No 44. 被北方“环绕”
No 45. **方便交换电池的Gogoro电单车，交换站随处可见，每次交换可续航100公里 ref:http:/...
No 46. 【用代码创作艺术】
No 47. 【BERT多标签分类：细粒度情感分析】
No 48. 【机器学习论文阅读笔记(摘要集锦)】
No 49. 对强化学习过程尤其值得思考//该学习的不是任务，而是技能。 - Satinder Singh ...
No 50. “Video: NeurIPS 2018 tutorials”
No 1. 大脑植入让瘫痪病人用脑波控制计算机 http://t.cn/EyVj74b ...
No 2. 不必担心自己与众不同，少在意别人对你的看法。你没义务不辜负别人认为你该做的事，别人的期望，与你的责任...
No 3. 预告：Facebook即将开源基于PyTorch的NLP框架PyText (12.14) GitHu...
No 4. 【BERT多标签分类：细粒度情感分析】
No 5. 不同数据模型可以有相同的观测结果，这就是统计等效(statistical equivalence)现...
No 6. 花了13天才找到我的iPad [哈哈]
No 7. 【Yann LeCun：自监督学习——AI挑战下一站】
No 8. 没毛病：请展开 2(a+b)²
No 9. 晚安～ [月亮]
No 10. 开发阿尔法狗的团队这次搞了更大的事情 他们这次开发了一个 AlphaFold (阿...
No 11. 换个视角看花样游泳 src:http://t.cn/EZfnUSA http://t.cn/EZf...
No 12. 【电子书：无字证明 - 可视化证明集锦】
No 13. 早！[太阳]
No 14. 【无监督深度学习(NeurIPS 2018 Tutorials)】
No 15. 【Matplotlib简易动画制作库】
No 16. 【对抗鲁棒性——理论与实践(NeurIPS 2018 tutorial)】
No 17. 【图书样章：研究入门——如何提出问题并制定概念框架】
No 18. 【Bash历史命令高效搜索重用工具，从此告别ctrl-r】
No 19. 【(Keras)用Dropout正则化减少过拟合】
No 20. “Video: NeurIPS 2018 tutorials”
No 21. 《On the Dimensionality of Word Embedding》
No 22. 【深度网络模型压缩与加速相关文献大列表】
No 23. 【NVIDIA Apex：PyTorch混合精度训练工具】
No 24. 【NeurIPS 2018论文(1008篇)摘要集锦(用Scholarcy Highlights API生成)】
No 25. 学术箴言
No 26. 【JPEG图像文件格式笔记】
No 27. Google的两位大神的故事，传奇
No 28. 拥有彩虹色羽毛的尼柯巴鸠(Nicobar pigeon)(已绝种渡渡鸟的近亲) ref:http:/...
No 29. 《The Graph-based Broad Behavior-Aware Recommendation System for Interactive News》
No 30. 【2018下半年深度学习领域主要进展回顾】
No 31. 【开源书：TensorFlow 内核剖析(中文)】
No 32. 气泡·火焰·龙卷风
No 33. 数据不会说谎，往往是解读数据的人有意或无意在说谎//不同数据模型可以有相同的观测结果，这就是统计等效...
No 34. 不错的词网
No 35. 刚刚发现一个挺有用的词汇网站，snappywords.com 属于同义词词典和延伸词词典的综合，...
No 36. 《An Introduction to Deep Reinforcement Learning》
No 37. 怀恋秋日阳光
No 38. 【可解释推荐系统：专治选择恐惧症】
No 39. “突破指标不该是目标，理解现象背后的本质才是”
No 40. 今天艺术圈最大的新闻——谷歌推出了世界上第一家虚拟博物馆 这家博物馆由没顶的七个展...
No 41. AI+生物 全新科幻范儿，不过PR效果显然比AlphaGo差多了//开发阿尔法狗的团队这次搞了更大的...
No 42. 【SEAL：微软开源的简单加密算法库】
No 43. 'A higher performance pytorch implementation of De...
No 44. 可视化证明：∑ⁿⱼ₌₁j³ = (∑ⁿⱼ₌₁j)²
No 45. 《ProxylessNAS: Direct Neural Architecture Search on Target Task and Hardware》
No 46. 【NeurIPS 2018论文情况统计分析】
No 47. 'BDCI 2018 汽车行业用户观点主题及情感识别 决赛一等奖方案' by Fan Zhifang...
No 48. 大神的传奇人生，总是离我们似乎很近、又似乎很遥远……//Google的两位大神的故事，传奇
No 49. 万能许愿清单模版 [允悲]//苍天你看到我的让步了吗？请对我好一点
No 50. 【Google Cloud开发者速查】
No 1. 大脑植入让瘫痪病人用脑波控制计算机 http://t.cn/EyVj74b ...
No 2. 《TensorFlow深度学习算法原理与编程实战》
No 3. (NeurIPS 2018)学术圈最佳奶爸！👶👨
No 4. (NeurIPS 2018)讲解太认真，没注意到身后Hinton神的注视 [笑而不语] ...
No 5. 妙啊～
No 6. 如果你深信自己的强化学习算法…… ...
No 7. 《智能问答与深度学习》
No 8. 《人们常犯的逻辑错误有哪些？ - 知乎》
No 9. 【深度网络模型压缩与加速相关文献大列表】
No 10. 《On the Dimensionality of Word Embedding》
No 11. “裁剪”
No 12. 没毛病：请展开 2(a+b)²
No 13. 《人脸识别哪家强？ - 知乎》
No 14. 有时候，优雅的实现就是个函数。不是方法，不是类，也不是框架，就只是个函数。 - John Carma...
No 15. “写”
No 16. 晚安～
No 17. 不同数据模型可以有相同的观测结果，这就是统计等效(statistical equivalence)现...
No 18. (强化学习)可复现性清单
No 19. 【关于深度网络视觉识别模式的反思】
No 20. 换个视角看花样游泳 src:http://t.cn/EZfnUSA http://t.cn/EZf...
No 21. 【机器学习可视化(NeurIPS 2018 Tutorials)】
No 22. 【TF-Ranking：可扩展排序学习TensorFlow库】
No 23. “SDD-based object detection model trained on [Open Images V4]”
No 24. 'BDCI 2018 汽车行业用户观点主题及情感识别 决赛一等奖方案' by Fan Zhifang...
No 25. 早！[太阳]
No 26. 数据不会说谎，往往是解读数据的人有意或无意在说谎//不同数据模型可以有相同的观测结果，这就是统计等效...
No 27. 【跨平台高性能ONNX模型运行引擎】
No 28. 'A higher performance pytorch implementation of De...
No 29. 【YOLOv3的PyTorch实现】
No 30. Google的两位大神的故事，传奇
No 31. #AI 看不懂#
No 32. 'ChineseAddress_OCR - Photographing Chinese-Addres...
No 33. Operation Credible Sport是1980下半年美国军方的一个联合项目，旨在对囚禁在...
No 34. 【因果推断之反事实推理(NeurIPS 2018 Tutorials)】
No 35. 闲杂事务享受度曲线 [笑而不语]
No 36. “Train and serve a TensorFlow model with TensorFlow Serving”
No 37. 【AI2发布的开源深度学习NLP库(PyTorch)】
No 38. 【对抗鲁棒性——理论与实践(NeurIPS 2018 tutorial)】
No 39. 【(DeepMind)深度学习与强化学习进阶课程】
No 40. 【无监督深度学习(NeurIPS 2018 Tutorials)】
No 41. 万能的Google搜索建议对学术届的看法～ ...
No 42. 【可解释推荐系统：专治选择恐惧症】
No 43. 《数学的符号系统有没有缺陷？ - 知乎》
No 44. 【开源多云平台集成控制中心】
No 45. 《Learning 3D Human Dynamics from Video》
No 46. 深度强化学习文献可复现情况大调查
No 47. 《Understanding Unequal Gender Classification Accuracy from Face Images》
No 48. 《Optimal Algorithms for Non-Smooth Distributed Optimization in Networks》
No 49. 【如何识别用GAN“伪造”的图片？】
No 50. 《Neural Ordinary Differential Equations》
No 1. 《TensorFlow深度学习算法原理与编程实战》
No 2. 大脑植入让瘫痪病人用脑波控制计算机 http://t.cn/EyVj74b ...
No 3. 《统计学核心方法及其应用》
No 4. 《智能问答与深度学习》
No 5. 集中注意力的一小时可能比分散注意力的一整天更有价值。工作和人际关系都是如此。慢性的“多任务处理”
No 6. 【Hinton：符号AI与深度学习的区别】
No 7. 【YOLOv3的PyTorch实现】
No 8. 【用PyTorch从头实现经典机器模型(Dropout, Adam, RMSProp, basic neural nets…)】
No 9. 'ChineseAddress_OCR - Photographing Chinese-Addres...
No 10. 【深度学习科研论文阅读指南：为什么、怎么读】
No 11. 晚安～
No 12. 《人脸识别哪家强？ - 知乎》
No 13. 【数据科学家的理想简历是啥样？】
No 14. 遗传算法最好的一点，在于就算你的代码有这样那样的错误，仍然有可能得出结果
No 15. 【另类爬虫：为你的Instagram账号涨粉的Python机器人】
No 16. 莫名想哭 [悲伤]
No 17. 换个视角看花样游泳 src:http://t.cn/EZfnUSA http://t.cn/EZf...
No 18. 【因果推断之反事实推理(NeurIPS 2018 Tutorials)】
No 19. 学而不思，思而不行，都是成长大忌//喜欢学习的人，可能会因为太爱学习而导致成就不大。想要有成果，学习...
No 20. 模拟失重流体的AR应用，酷！
No 21. 【深度学习放大镜(超分辨率)】
No 22. 放下手机，立地成佛
No 23. 喜欢学习的人，可能会因为太爱学习而导致成就不大。想要有成果，学习就必须要搭配思考、动手，还必须圈定范...
No 24. 《Faster Neural Networks Straight from JPEG》
No 25. 2018进度： ▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓░ 93% ...
No 26. 【用Latex代码绘制精美神经网络结构图】
No 27. 据说今天还是Hinton神生日 [蛋糕]
No 28. 'DCNv2 - Deformable Convolutional Networks v2 with...
No 29. 打个小广告
No 30. 《数学的符号系统有没有缺陷？ - 知乎》
No 31. 【命名实体识别数据集汇总】
No 32. 【Kaggle相机型号识别挑战(第二名方案)总结】
No 33. 【卷积神经网络导览】
No 34. 深度强化学习文献可复现情况大调查
No 35. 【如何识别用GAN“伪造”的图片？】
No 36. 早！[太阳]
No 37. [笑cry]
No 38. [笑而不语]
No 39. 【关于深度网络视觉识别模式的反思】
No 40. 《AI Now Report 2018》
No 41. 【Kaggle Quick, Draw!涂鸦识别挑战优胜方案(代码)】
No 42. 《Standardizing on Keras: Guidance on High-level APIs in TensorFlow 2.0》
No 43. //@Euler-LWY: An improved version: SphereFace+ (NI...
No 44. #AI 看不懂#
No 45. 喜迎周末！[哈哈] http://t.cn/Eyl6Ada
No 46. 【AlphaZero的全面评价】
No 47. 【科学解释“读书的好处”，涨知识了！】
No 48. 【用深度强化学习打乒乓】
No 49. 有时候，优雅的实现就是个函数。不是方法，不是类，也不是框架，就只是个函数。 - John Carma...
No 50. 磁悬浮盆栽 src:http://t.cn/EyO1fJ9 http://t.cn/EyO1aMG ...
No 1. 【用Latex代码绘制精美神经网络结构图】
No 2. 【BatchNorm有效性原理探索】
No 3. 【PyTorch v1.0.0稳定版正式发布：JIT Compiler, Faster Distributed, C++ Frontend, CUDA10】
No 4. 【深度学习科研论文阅读指南：为什么、怎么读】
No 5. 【好书推荐：Python技巧书(美亚五星)——深度挖掘Python语言“宝藏”】
No 6. 可视化：(Voyageurs国家公园)GPS追踪数据显示了狼群如何尊重彼此的领地 src:http:...
No 7. [笑而不语]
No 8. 【计算机科学自学指南】
No 9. 【GitHub官方年度项目榜：VS Code和TensorFlow贡献者数量榜上有名，PyTorch、Spyder荣登最快增速榜单，Detectron获“新酷项目”殊荣】
No 10. 打个小广告
No 11. 《如何克服严重的拖延症？ - 知乎》
No 12. 【吴恩达：如何规划机器学习职业生涯】
No 13. 【元学习：学习如何快速学习】
No 14. 【命名实体识别数据集汇总】
No 15. 《TensorFlow深度学习算法原理与编程实战》
No 16. 【TensorFlow强化学习库】
No 17. 《统计学核心方法及其应用》
No 18. 晚安～ [月亮]
No 19. 早！[太阳]
No 20. 英国广播公司BBC最近推出了一个免费声音资料库网站BBC Sound Effects：
No 21. 《Clebsch–Gordan Nets: a Fully Fourier Space Spherical Convolutional Neural Network》
No 22. //@Euler-LWY: An improved version: SphereFace+ (NI...
No 23. 【图深度学习库DGL】
No 24. 《智能问答与深度学习》
No 25. DGL正式发布 GitHub: http://t.cn/Ey85T8H
No 26. 换个视角看花样游泳 src:http://t.cn/EZfnUSA http://t.cn/EZf...
No 27. 赢家 ⚾️
No 28. Reddit:http://t.cn/EyEaEC4 补充了不少好资源...
No 29. 【OpenEdge：开放的边缘计算平台，将云计算能力拓展至用户现场，提供临时离线、低延时的计算服务，包括消息路由、函数计算、AI推断等】
No 30. PM应该解释为“问题经理(Problem Manager)”
No 31. 咳出个肺……管状的血块——一男子咳出巨大的血凝块，其形状与支气管结构完全相同，医生们也不确定它是如何...
No 32. 这段视频送给现在处于崩溃边缘的每一个人。 早年katy perry在巡演期间和前夫russe...
No 33. 喜迎周末！[哈哈] http://t.cn/Eyl6Ada
No 34. 所有痛苦和悲伤都不会嘎然而止，有人选择忘掉整个世界、彻底沦陷，有人选择努力平衡、在绝望边缘寻找希望；...
No 35. 要创造完美，修补打磨往往比凭空打造更容易。只要想法还只存在于我们的头脑，就是完美的。将它们带入现实，...
No 36. 莫名想哭 [悲伤]
No 37. 【(R)轻松生成丰富、高质量的数据表格】
No 38. BBC音频语料库//英国广播公司BBC最近推出了一个免费声音资料库网站BBC Sound Effec...
No 39. 《一个算法攻陷三大棋类游戏，成为棋类游戏终结者》
No 40. 【是时候行动了——对规范人脸识别的建议：关于偏见、隐私与人权】
No 41. Weissenberg效应，又称爬杆效应或包轴现象，在聚合物溶液或熔体中聚合物沿快速旋转轴慢慢上爬并...
No 42. 喜欢学习的人，可能会因为太爱学习而导致成就不大。想要有成果，学习就必须要搭配思考、动手，还必须圈定范...
No 43. 【AlphaZero的全面评价】
No 44. 一周 [允悲]
No 45. 《Non-delusional Q-learning and value iteration》
No 46. 《Faster Neural Networks Straight from JPEG》
No 47. 【ARM1门级模拟器】
No 48. 【exa：替代ls的现代文件列表工具】
No 49. 【用动画的形式呈现解LeetCode题目的思路】
No 50. 【为避免性别歧视，Google翻译现对含糊指代提供两种候选翻译】
No 1. 【AI各领域最先进水平(State Of The Art)成果汇总】
No 2. 【好书推荐：Python技巧书(美亚五星)——深度挖掘Python语言“宝藏”】
No 3. 在某个领域够不够专业，很大程度上不在于是否了解相关的一切知识，而在于语言和资源储备是否足够，用Goo...
No 4. 【用动画的形式呈现解LeetCode题目的思路】
No 5. 1939年，加州大学伯克利分校的研究生George Dantzig解决了统计理论的两个开放问题，他在...
No 6. 【计算机科学自学指南】
No 7. 一条命令安装PyTorch v1.0/fastai/cuda/cudnn/torchvision：“conda install -c pytorch -c fastai fastai”
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No 12. 多语在线词典免费查询网站
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No 20. 赢家 ⚾️
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No 24. 《有哪些句子是真正写到你的心里去了？ - 知乎》
No 25. 【开源地图浏览器】
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No 28. 【开源在线多用户射击游戏Teeworlds】
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No 30. 总算找到一个我能回答的问题，之前零零碎碎发过一些，索性做个汇总，供参考。 说明一点...
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No 33. 【Kaggle座头鲸识别参考模型(score 0.78563)】
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No 35. 《CT organ segmentation using GPU data augmentation, unsupervised labels and IOU loss》
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No 38. 《Non-delusional Q-learning and value iteration》
No 39. 【永远“解决”不了的AI偏见——AI偏见说到底是个社会问题，聚焦技术层面只会掩盖问题的本质，大多AI系统是大规模的有监督回归系统，人为偏见才是系统偏见的根源】
No 40. 《Hydrogen Atoms under Magnification: Direct Observation of the Nodal Structure of Stark States》
No 41. NeurIPS 2018 Best Paper Award
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No 47. 【BatchNorm有效性原理探索】
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No 3. 极简主义圣诞树 🌲
No 4. 【Jupyter Notebook高效扩展纵览】
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No 6. 【深度迁移学习自然语言处理——统一嵌入文本分类】
No 7. 《哪些人不适合做科研？ - 知乎》
No 8. 【Python简易日志库】
No 9. 晚安～ [月亮]
No 10. 【NeurIPS 2018论文选读】
No 11. 【Python初学者常犯的简单错误】
No 12. 失重环境下的火焰，像水珠一样
No 13. 《ShelfNet for Real-time Semantic Segmentation》
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No 15. 【Keras标准化：TensorFlow 2.0高级API指南】
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No 19. 【AI各领域最先进水平(State Of The Art)成果汇总】
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No 21. 鸟
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No 23. 'High quality, fast, modular reference implementat...
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No 30. 【TensorFlow.js实例上手指南】
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No 32. 《TensorFlow深度学习算法原理与编程实战》
No 33. 《智能问答与深度学习》
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No 35. #今日发呆专用#
No 36. 《Hydrogen Atoms under Magnification: Direct Observation of the Nodal Structure of Stark States》
No 37. 【新书：智能建筑师——来自于AI创造者们的AI真相(一系列深入的一对一访谈，AI社区最聪明的头脑揭示AI问题背后的真相)】
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No 40. 《Making Classification Competitive for Deep Metric Learning》
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No 42. 怀个旧，研究生时代……
No 43. 【概率模型集成预测不确定性估计】
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No 49. 【古日文手写体图像数据集Kuzushiji-MNIST(28x28 grayscale, 7w images)】
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No 2. '使用预训练语言模型BERT做中文NER' by songheqi GitHub: http://t...
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No 6. 【数据可视化第三波浪潮】
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No 11. 真的，很多时候，读书，读的其实是成长中的自己//年轻的时候以为不读书不足以了解人生，直到后来才发现如...
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No 14. 晚安～[月亮]
No 15. 'TensorFlow Custom Op - guide for users who want t...
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No 19. 2018进度：▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓░ 94% ...
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No 21. 《KT-Speech-Crawler: Automatic Dataset Construction for Speech Recognition from YouTube Videos》
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No 23. 乍一看以为是GAN生成的 [吃瓜]
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No 25. 【RNN时序异常检测(PyTorch)】
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No 28. 换个视角看花样游泳 src:http://t.cn/EZfnUSA http://t.cn/EZf...
No 29. 《After a Year of Tech Scandals, Our 10 Recommendations for AI》
No 30. 极简主义圣诞树 🌲
No 31. 完整的银河系平面：这张合成照片的上半部分，是在黎巴嫩拍摄的，而下半部分，是六个月后在相对纬度的智利拍...
No 32. 'weixin_crawler - 高效微信公众号历史文章和阅读数据爬虫(scrapy)’ by F...
No 33. 【2018.11 AI最佳网文】
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No 36. 【AlphaFold解读：DeepMind结果的意义，使用的方法，与已有方法的关系】
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No 38. 1968年，计算机鼠标首次亮相(Demo)
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No 44. 2018年GDP增长情况：印度：7.3％；**：6.6％；巴基斯坦：5.8％；埃及：5.3％...
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No 49. 《Context-Aware Synthesis and Placement of Object Instances》
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