爱可可老师24小时热门分享(2019.4.23)

No 1. 【#世界读书日# 共读异步好书】
No 2. 【#世界读书日# 好书一起读】
No 3. “用对抗补丁骗过YOLOv2目标检测”
No 4. 【今日焦点:用对抗补丁骗过AI监控摄像头】
No 5. 【手把手教你构建 C 语言编译器】
No 6. 人类语言上下四千年 [笑cry] ​
No 7. Colab上的免费NVIDIA Tesla T4 ​
No 8. 《Precise Detection in Densely Packed Scenes》
No 9. 是你吗? ​
No 10. 【用SSH在服务器上运行VS Code】
No 11. 《如何做到像使用 LaTeX 那样优雅地使用 Word? – 知乎》
No 12. 基于2xArduino的“乒乓颠球台”
No 13. 【Docker 初学者指南:用Docker-Compose创建客户端/服务器环境】
No 14. 【CNN面部表情识别】
No 15. 【PyTorch实现的基于方面的情感分析】
No 16. 【量化建模、交易、投资组合管理在线资源列表】
No 17. 【如何写出超级干净、可读的代码:初级开发者指南】
No 18. 《Understanding Neural Networks via Feature Visualization: A survey》
No 19. 【免费书:R绘图方案手册(第二版)】
No 20. 【期刊科技论文的结构、格式、内容和风格】
No 21. 【PyTorch工具、最佳实践、代码风格指南】
No 22. 【五个Python“高级”特性使用指南】
No 23. 【面向团队的Jupyter Notebooks协同GitHub插件,可进行Notebook的版本控制、代码审查和差异分析】
No 24. 【Twitter数据集与相关资源大列表】
No 25. 【Python/OpenCV实现的视频场景检测与分析】
No 26. 【预测性维护:CNN传感器故障检测】
No 27. 【隐式因子分解图嵌入表示学习算法Graph2Vec的大规模并行实现,在台式机上每小时可处理数百万个图】
No 28. OpenAI Five竞技场——全网人类玩家与OpenAI Five的#Dota 2#大会战战绩汇总…
No 29. 【深度学习环境软件开发最佳实践】
No 30. 【面向机器学习项目的日志、服务器与可视化面板】
No 31. 【3Blue1Brown的数学解析视频动画引擎】
No 32. 【类似pandas支持CUDA的DataFrame库】
No 33. 'SiameseX.PyTorch – A simplified PyTorch implement…
No 34. 【(ECCV 2018)COCO2018全景分割比赛第三名方案】
No 35. 'MSG-GAN: Multi-Scale Gradients GAN (Architecture …
No 36. 光照会影响每帧曝光时间,当进入相机的光量增加,会产生频闪效应 http://t.cn/EaPky7Z…
No 37. 【免费书稿:数据科学之同步学习R/Python】
No 38. 早![太阳] ​
No 39. 【不到200行(Go语言)代码的分布式键值数据库】
No 40. 【Hamiltonian Monte Carlo步长自适应】
No 41. 《Optimal initialization of K-means using Particle Swarm Optimization》
No 42. 【pix2pix舞姿迁移Demo】
No 43. 'R-net in PyTorch, with BERT and ELMo' by Z ZH Git…
No 44. 《Explaining Deep Classification of Time-Series Data with Learned Prototypes》
No 45. 【SpecAugment:一种新的自动语音识别数据增广方法】
No 46. 【可解释AI(XAI)相关资源精选】
No 47. 晚安~
No 48. 【Coursera课程:TensorFlow卷积神经网络】
No 49. 《STGAN: A Unified Selective Transfer Network for Arbitrary Image Attribute Editing》
No 50. “Neural Painters Intrinsic Style Transfer”

爱可可老师24小时热门分享(2019.4.22)

No 1. 【Leetcode的Python & JAVA代码】
No 2. 【OpenCV-Python速查:从载入图片到人脸检测】
No 3. 还有囤数据和囤论文的,总觉得早早晚晚用得上 [坏笑]…
No 4. 【(Python)概率图解析】
No 5. 【Git/GitHub使用速查】
No 6. 【手把手教你构建 C 语言编译器】
No 7. 【PyTorch实现的图像分割与预训练模型】
No 8. 【如何用计算实践来上课】
No 9. 【用SSH在服务器上运行VS Code】
No 10. 【基于PyTorch/TorchText的自然语言处理库】
No 11. 【深度学习移动端车型识别,支持1776种常见车辆品牌及子品牌】
No 12. 《Deep Video Frame Interpolation using Cyclic Frame Generation》
No 13. 《Precise Detection in Densely Packed Scenes》
No 14. 周一呢,最重要的就是开心了 😄 ​
No 15. 《CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection》
No 16. 光照会影响每帧曝光时间,当进入相机的光量增加,会产生频闪效应 http://t.cn/EaPky7Z…
No 17. 【量化建模、交易、投资组合管理在线资源列表】
No 18. 【PyTorch实现的基于方面的情感分析】
No 19. 【CMU博士论文:弱标记复音事件检测】
No 20. 【如何发表科技论文】
No 21. 【深度学习哈希库】
No 22. #AI 看不懂# ​
No 23. 【CNN面部表情识别】
No 24. 晚安~ [月亮] http://t.cn/EaAJ34c ​
No 25. 《Relational Graph Attention Networks》
No 26. 早![太阳] ​
No 27. 贪官的钱和囤书党的书,共同点还是蛮多的:都觉得很有用、用得都很少、都很占房子、都上瘾……请补充[二哈…
No 28. The Stoic Emperor:老实人往往重复不断,骗子总是搞出些新花样。外在如内在般真实。 ​…
No 29. 【Kaggle大都会艺术博物馆艺术品属性识别比赛PyTorch Baseline】
No 30. 2017 vs 1992 http://t.cn/EaVFLMe ​
No 31. 【用wxPython打造Python图形界面】
No 32. 【PyTorch工具、最佳实践、代码风格指南】
No 33. 晚安~ [月亮] http://t.cn/EaqW24C ​
No 34. 【Python/OpenCV实现的视频场景检测与分析】
No 35. 《PointConv: Deep Convolutional Networks on 3D Point Clouds》
No 36. 《An Empirical Study of Spatial Attention Mechanisms in Deep Networks》
No 37. 【用Transformer编解码模型实现的根据Hacker News文章标题自动生成评论】
No 38. 【hub:玩转GitHub日常的命令行工具】
No 39. 【简单、快速、实时、可定制的机器学习音频分类器】
No 40. 【AI未来说!最前沿的AI青年论坛第四期(语音技术专场)】
No 41. 《提升pandas 80% 效率的秘诀》
No 42. 【免费书:Python化学信息学指南(日文)】
No 43. 【Elasticsearch的中文-拼音转换分析器插件】
No 44. 【面向机器学习项目的日志、服务器与可视化面板】
No 45. 【36个超棒的Python开源项目】
No 46. 《Predicting human decisions with behavioral theories and machine learning》
No 47. 《Dynamic Evaluation of Transformer Language Models》
No 48. 《Introduction to Multi-Armed Bandits》
No 49. 《Learning Digital Camera Pipeline for Extreme Low-Light Imaging》
No 50. 精美的鹦鹉螺酒杯 ​

爱可可老师24小时热门分享(2019.4.21)

No 1. 晚安~ [月亮] http://t.cn/EaAJ34c ​
No 2. 【36个超棒的Python开源项目】
No 3. 《提升pandas 80% 效率的秘诀》
No 4. ‘开发效率提升:Mac生产力工具链推荐' by Louis GitHub: http://t.cn/…
No 5. 【科学家越来越接近理解为什么运动让我们感觉良好】
No 6. 2019进度:▓▓▓▓▓░░░░░░░░░░ 30% ⛽️ ​…
No 7. 感谢Google Earth!🌍
No 8. 【C++算法与数据结构实现集锦】
No 9. 【一个深度学习新手团队是如何拿到kaggle比赛第三名的(用fast.ai分类油棕种植园图像)】
No 10. 【Leetcode的Python & JAVA代码】
No 11. 锻炼可以增强记忆力、提高反应速度、提高注意力、减轻抑郁,甚至可以避免阿尔茨海默氏症和帕金森病这样的神经退行性疾病……运动似乎对大脑、身体几乎所有机能都有裨益……“实际上,最好的锻炼方案,就是你乐在其中、第二天有动力接着练的方案”
No 12. 【免费书:高级R语言解决方案】
No 13. 【给三类人的数据科学职业转换建议:完全零起步、软件工程师、CS/数学/物理学专业毕业生】
No 14. 【撰写并发表科研论文】
No 15. 【推荐系统库】
No 16. 光照会影响每帧曝光时间,当进入相机的光量增加,会产生频闪效应 http://t.cn/EaPky7Z…
No 17. 仙女座星系目前最清晰的景象。万亿颗星组成的宇宙奇观! Credit: NASA/ESA ​…
No 18. 【Git/GitHub使用速查】
No 19. 【自编码器图像生成详解】
No 20. 【强化学习玩转马里奥】
No 21. 【伟大程序员之路】
No 22. 【从多个AI项目学到的】
No 23. 早![太阳] ​
No 24. 【PyTorch实现的图像分割与预训练模型】
No 25. 《A novel focal Tversky loss function and improved Attention U-Net for lesion segmentation》
No 26. 【地理空间数据特征工程自动化库】
No 27. 【农业机器学习:应用与技术】
No 28. 【在学新技能?小休息一下可事半功倍——短暂休息可增强记忆】
No 29. 【基于PyTorch/TorchText的自然语言处理库】
No 30. 【轻松在新文本上重训练OpenAI GPT-2文本生成模型的Python包】
No 31. 《Data Augmentation for BERT Fine-Tuning in Open-Domain Question Answering》
No 32. #AI 看不懂# ​
No 33. 《Deep Video Frame Interpolation using Cyclic Frame Generation》
No 34. 【Requests 3.0来了】
No 35. 【EDA:最简单的自然语言处理数据增广方法】
No 36. 【CMU博士论文:弱标记复音事件检测】
No 37. 《YUVMultiNet: Real-time YUV multi-task CNN for autonomous driving》
No 38. 完美!换个焦点看艺术体操 http://t.cn/E6PUNvD ​…
No 39. 《Understanding the Behaviors of BERT in Ranking》
No 40. 【深度学习哈希库】
No 41. 《Ranking-Based Autoencoder for Extreme Multi-label Classification》
No 42. 【R语言交互式教学课程框架】
No 43. 【Kaggle大都会艺术博物馆艺术品属性识别比赛PyTorch Baseline】
No 44. 【如何发表研究成果:撰写高质量期刊文章的八步指南】
No 45. 《4D Spatio-Temporal ConvNets: Minkowski Convolutional Neural Networks》
No 46. 《Tex2Shape: Detailed Full Human Body Geometry from a Single Image》
No 47. 【简单、快速、实时、可定制的机器学习音频分类器】
No 48. 【Elasticsearch的中文-拼音转换分析器插件】
No 49. 【免费书:Python化学信息学指南(日文)】
No 50. 《Bridging Theory and Algorithm for Domain Adaptation》

爱可可老师24小时热门分享(2019.4.20)

No 1. 光照会影响每帧曝光时间,当进入相机的光量增加,会产生频闪效应 http://t.cn/EaPky7Z…
No 2. 【用Python处理PDF文件】
No 3. 【Deep Q-learning玩转飞翔小鸟】
No 4. 【深度学习面试问答集锦】
No 5. 【如何发表研究成果:撰写高质量期刊文章的八步指南】
No 6. 【理解三类梯度下降】
No 7. 【用BERT进行序列标记和文本分类的模板代码】
No 8. 《4D Spatio-Temporal ConvNets: Minkowski Convolutional Neural Networks》
No 9. 【面向初学者的五大机器学习项目】
No 10. 【数据科学家之路】
No 11. thetake.ai的实时视频人物/时尚产品检测 src:http://t.cn/EaP9w6t h…
No 12. 【(又一个)PyTorch资源大列表】
No 13. 《Long-Term Feature Banks for Detailed Video Understanding》
No 14. 【AutoML:机器学习新潮流】
No 15. 【如何撰写和发表研究成果】
No 16. 【入门:用React & Flask创建完整机器学习Web应用】
No 17. 【从头入门Hamiltonian Monte Carlo】
No 18. 【环境智能数据集大列表:覆盖地球观测、气候、水、森林、生物多样性、生态、保护区、自然灾害、海洋和跟踪联合国可持续发展目标的地球系统数据集的大列表】
No 19. ‘开发效率提升:Mac生产力工具链推荐' by Louis GitHub: http://t.cn/…
No 20. 【第一届音视频语音识别挑战】
No 21. 今非昔比 🔭 ​
No 22. 【C++算法与数据结构实现集锦】
No 23. 【探索性数据分析概览()Kaggle实例】
No 24. 【Python交互式教学课程制作框架】
No 25. 【为期一周的OpenAI Five竞技场:人人有机会和OpenAI Five对战#Dota 2#】
No 26. 【离线变化点检测Python库】
No 27. 【Dagster:用于构建现代数据应用程序的系统(Python)】
No 28. 《Neural Painters: A learned differentiable constraint for generating brushstroke paintings》
No 29. 早![太阳] ​
No 30. 【深入TensorFlow之控制流】
No 31. 《Stock Forecasting using M-Band Wavelet-Based SVR and RNN-LSTMs Models》
No 32. 【Ian Goodfellow访谈】
No 33. 完美!换个焦点看艺术体操 http://t.cn/E6PUNvD ​…
No 34. 【推荐系统库】
No 35. 【AI偏见的反思——“机器学习可以做任何你能训练狗做的事——但你永远不完全确定你训练狗做了什么”】
No 36. 《笨办法学 Git》
No 37. 【SIGIR 2019接收论文列表】
No 38. 晚安~ [月亮] http://t.cn/EXFmRxE ​
No 39. 仙女座星系目前最清晰的景象。万亿颗星组成的宇宙奇观! Credit: NASA/ESA ​…
No 40. 【传统声码器C语言单文件实现】
No 41. 【地理空间数据特征工程自动化库】
No 42. 【Requests 3.0来了】
No 43. 《Unsupervised Person Image Generation with Semantic Parsing Transformation》
No 44. 【轻松在新文本上重训练OpenAI GPT-2文本生成模型的Python包】
No 45. 《End-to-End Robotic Reinforcement Learning without Reward Engineering》
No 46. 【强化学习玩转马里奥】
No 47. 【10条简单建议,让科研实验室以人为本,工作环境更健康,更好协作】
No 48. 【文本分类算法综述】
No 49. 《Temporal Cycle-Consistency Learning》
No 50. 【R语言交互式教学课程框架】

如何把 5 万行 C++ 代码移植到 Go ;2019 Web 开发路线图;推荐 5 个开源日志分析工具 – InfoQ每周精要 583 期

 中文站「每周精要」
NO.584
2019/04/21
我是如何把 5 万行 C++ 代码移植到 Go 的?
语言开发
Go 语言的创始人之一 Rob Pike 曾表示,他希望 Go 能够被 C++ 程序员所接受,但结果差强人意。
5 个有用的开源日志分析工具
运维
监控网络活动既重要又繁琐,但如果使用了下列工具,那么它就会变得更容易。
我是如何完成从码农到管理层的过渡的
作为码农的我们,经过数年甚至十数年的打拼,怀着美好的向往,我们终于完成了职业的转换,进入了管理层,成了经理。
Cube.js:开源仪表板框架的终极指南
前端 开源
本文介绍了从数据库到可视化的第一个仪表板的基本设计步骤。
腾讯重磅开源分布式 NoSQL 存储系统 DCache
开源 运维
腾讯最近开源了一个分布式 NoSQL 存储系统 DCache,它的典型应用场景在分布式缓存。
白话中台战略:中台到底长啥样?
架构
本文试图通过我的收集和思考,带着大家一起来看看中台到底“长啥样”,以期让大家有个直观的印象。
视觉中国、死去的天才程序员与版权纠纷
开源
从“视觉中国们”谈起,看看在程序的世界里,版权问题的罗生门。即便是在法制健全的社会里,同样有一位入选互联网名人堂的天才程序员因版权问题而献出了自己年轻的生命。
AI 不会进入寒冬,只会走向深秋
AI
AI 炒作之声正在逐渐散去,最终余留的将是大量以人为本的技术性工作,即如何真正利用机器学习技术解决重要问题。
大部分教程不会告诉你的 12 个 JS 技巧
前端
在这篇文章中,作者将分享 12 个非常有用的 JavaScript 技巧,可以帮助你写出简洁且高性能的代码。
去 Docker 化的 5 种容器选择
运维
本文将带你深入分析几种 Docker 的替代方案,就它们的异同、独特性以及优缺点方面展开探讨。
Go 会接替 Java,成为下一个企业级编程语言吗?
语言开发
作者认为,Go 将共同推动其成为接替 Java 并主导下一代大型软件开发平台的最有力的编程语言候选。
学不动了也得学!2019 年 Web 开发路线图发布
前端
本文很好地说明了 2019 年如何成为一名 Web 开发人员,并指导你如何在 2019 年学习和掌握 Web 开发。
七牛云 CEO 许式伟:首次完整架构经验分享
架构
架构的本质,不正是构建和创造么?
亚马逊:7 月 18 日起关闭中国电商业务,海淘、云计算保留
云计算
今后亚马逊在中国仅保留两块业务,一是 kindle ,二是跨境贸易,其他业务将全部裁撤。
微服务?还是先构建一个单体吧
运维
正确构建的单体(Monolith)系统要优于构建基于微服务的系统。
9 个用于构建容错系统的开源工具
开源
无论你是否使用云后端,构建一个容错系统都是非常重要的。
基于 Flink 构建用户实时基础行为工程
大数据
基于 Flink 构建用户实时基础行为工程的相关实践,包括 Flink 相关的技术点和基础行为实时工程的业务。
YouTube 算法标记圣母院火灾为 911 事件,AI 又翻车
AI
YouTube 算法标记巴黎圣母院失火是 911 阴谋,亚马逊人脸识别标记美国国会议员为罪犯,谷歌 AI 武器项目遭致广泛批评。AI 发展了,后果呢?

技术大会  CONFERENCE
QCon 北京:大规模后端业务系统基础架构实践
QCon 深度培训超长时长分享:百度主任架构师汪瑫将结合百度后端服务架构实践,分享一些在业务基础架构建设方面的思考以及一些核心问题上的取舍,希望能为你带来一些新的思路。
ArchSummit 深圳:Service Mesh 在唯品会的落地思路与总结
在自研服务化体系技术的支持下,我们享受着极致的购物体验,“正品保障”的不止是商品,更是让你尖叫的技术实现细节分享。
GMTC 北京:腾讯基于小程序技术栈的微信客户端跨平台实践
小程序自诞生以来,经过两年多的发展,成为了微信开发者生态中最具有生命力的一环,小程序技术栈的确立,对微信客户端的研发产生了怎样的影响?
GTLC 上海:让技术管理者头痛的向上、向下管理,有绝招了
对于技术管理者而言,上有高层领导要沟通,下有基层团队要培育,作为企业关键阶层的你,是不是常被这些关系弄的焦头烂额?没关系,我们为你准备了很多管理绝招!

极客时间App  GEEK TIME APP
如何从 0 开发一款 iOS App?
移动开发下半场,iOS 开发者如何精进?不如从开发一款iOS App 开始。腾讯高级工程师朱德权手把手带你开发一款类今日头条的 iOS App,戳此免费试看。
工作 3 年,同样写代码为何差距越来越大?
分享技术圈资深技术专家的干货内容,通过极客时间企业账号系统体系化学习,帮你解决80%的开发难题。

活动推荐  POPULAR EVENTS
如何成为一名合格的深度学习工程师?
现在深度学习风很大,很多人都蜂拥而上去搞深度学习算法。那么如何成为一名合格的深度学习工程师?应该具备怎样的能力?点亮哪些技能树?
“我奶奶也能三维建模”的背后,用了哪些技术
建模很难,数据采集、提取、匹配、生成缺一不可;建模又很简单,算法+AI就能自动生成。想了解背后的秘密,贝壳找房的专家会全部告诉你!
大数据、IOT 和区块链,手把手教你如何开发
想亲自参与上手开发这些时下热门的技术吗?由华为云的技术专家带领,这场动手实操+技术解析的沙龙 4 月 26 日落地南京,限时免费报名。
微服务、AI、业务安全热门技术全解读
大数据、人工智能、物联网、微服务、业务架构与安全,这些对前沿技术的探索与应用已经成为技术圈的热门话题。了解技术趋势,积累人脉资源。QCon 大会邀请资深专家一针见血讲解决方案。2019 年北京仅此一次机会。
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爱可可老师一周论文精选(2019.4.20)

No 1. 《Drop an Octave: Reducing Spatial Redundancy in Convolutional Neural Networks with Octave Convolution》
No 2. 《NAS-FPN: Learning Scalable Feature Pyramid Architecture for Object Detection》
No 3. 《Text Classification Algorithms: A Survey》
No 4. 《A Selective Overview of Deep Learning》
No 5. 【机器学习在药物研发中的应用】
No 6. 【文本动画生成:迪士尼用脚本直接生成故事板动画】
No 7. 《DocBERT: BERT for Document Classification》
No 8. 【自适应深度重用(Adaptive Deep Reuse):将卷积网络训练时间减少69%】
No 9. 《Objects as Points》
No 10. 《A Discussion on Solving Partial Differential Equations using Neural Networks》
No 11. 【在线/离线测试结合改进新闻信息流排序】
No 12. 《Singing voice synthesis based on convolutional neural networks》
No 13. 《Attention Branch Network: Learning of Attention Mechanism for Visual Explanation》
No 14. 《Pixel-Adaptive Convolutional Neural Networks》
No 15. 【(综述)深度学习:基因组学的新计算建模技术】
No 16. 《Metrics for Graph Comparison: A Practitioner's Guide》
No 17. 《Generative Adversarial Networks for text using word2vec intermediaries》
No 18. 《wav2vec: Unsupervised Pre-training for Speech Recognition》
No 19. 《BERT Post-Training for Review Reading Comprehension and Aspect-based Sentiment Analysis》
No 20. 《Deep Neural Network Ensembles》
No 21. 《3D Dense Face Alignment via Graph Convolution Networks》
No 22. 《Learning Single Camera Depth Estimation using Dual-Pixels》
No 23. 《Contextualized Word Representations for Document Re-Ranking》
No 24. 《DAGCN: Dual Attention Graph Convolutional Networks》
No 25. 《Stock Forecasting using M-Band Wavelet-Based SVR and RNN-LSTMs Models》
No 26. 《FTGAN: A Fully-trained Generative Adversarial Networks for Text to Face Generation》
No 27. 《Enhancing Decision Tree based Interpretation of Deep Neural Networks through L1-Orthogonal Regularization》
No 28. 《Spherical Regression: Learning Viewpoints, Surface Normals and 3D Rotations on n-Spheres》
No 29. 《Enhancing Time Series Momentum Strategies Using Deep Neural Networks》
No 30. 《Recurrent Event Network for Reasoning over Temporal Knowledge Graphs》

爱可可老师一周热门分享(2019.4.20)

No 1. 波士顿动力的十年
No 2. 《瓦尔登湖》
No 3. 【2019年秋招计算机类面经】
No 4. 再见,@简书 ,你好,语雀 http://t.cn/EX7QEq7 ​…
No 5. 【面向应用的元素周期表 👏】
No 6. 【C程序员的C++速成课程】
No 7. [允悲] ​
No 8. 【免费书:《深度学习理论与实战:提高篇》】
No 9. 《笨办法学 Git》
No 10. 【卷积神经网络数学原理解析】
No 11. 《无法理解高等数学怎么办? – 知乎》
No 12. 【Python可视化包大盘点】
No 13. 【可解释的机器学习】
No 14. “一张图总结三种回归类型”
No 15. 真心希望@哔哩哔哩弹幕网 B站能改善字幕上传/审查体验 [作揖] ​…
No 16. 【文本分类算法综述】
No 17. 【深度架构——神经网络架构及其组成综述(PyTorch)】
No 18. 【用Python处理PDF文件】
No 19. “面向数据科学家的Linux命令速查”
No 20. 【从零开始的NLP教程:Python, NLP, Twitter API】
No 21. 投篮不比扔瓶子更难,但更好讲故事 🏀 http://t.cn/EXLJGFg ​…
No 22. 完美!换个焦点看艺术体操 http://t.cn/E6PUNvD ​…
No 23. 【用Matplotlib创建动画】
No 24. 【推荐系统资源集合】
No 25. 【PyTorch 1.0教程资料】
No 26. “浙江大学课程攻略共享计划”
No 27. 《Drop an Octave: Reducing Spatial Redundancy in Convolutional Neural Networks with Octave Convolution》
No 28. 【非平衡数据集focal loss多类分类】
No 29. 【如何写研究计划】
No 30. 《回答》
No 31. 有史以来最清晰的土星照片
No 32. 《如何高效学习》
No 33. 2019进度:▓▓▓▓░░░░░░░░░░░ 29% ⛽️ ​…
No 34. 【理解并实现ResNet(Keras)】
No 35. 【面向数据科学家的Linux命令/Shell脚本入门】
No 36. 【手把手Python深度学习/数据科学入门】
No 37. 2019进度:▓▓▓▓░░░░░░░░░░░ 28% ⛽️ ​…
No 38. 体会到真理的简单和优美,才算是真正认识了它们。 – Richard Feynman ​…
No 39. 【YoloV3的Tensorflow 2.0实现】
No 40. 【Python人脸检测指南】
No 41. 《NAS-FPN: Learning Scalable Feature Pyramid Architecture for Object Detection》
No 42. 【深度学习:从自然图像到医学图像】
No 43. 【全栈深度学习训练营(课程视频):为熟悉深度学习基础知识的开发人员提供的实践指导课程】
No 44. 【“人脸技术(识别、检测、标定、重建、生成等)”相关资源超级大列表】
No 45. 【新书:《数据可视化基础——如何制作信息丰富、引人入胜的可视化》】
No 46. 《Text Classification Algorithms: A Survey》
No 47. 【开源眼动跟踪软件平台】
No 48. 【在远程服务器上完成机器学习实验:面向科研的SSH/Tunneling使用指南】
No 49. Melinda Varian:最好的程序,都是程序员干其他事的时候搞出来的。 ​…
No 50. “变分自编码器(VAE)气泡图解析”

爱可可老师24小时热门分享(2019.4.19)

No 1. 《笨办法学 Git》
No 2. 【文本分类算法综述】
No 3. 《Text Classification Algorithms: A Survey》
No 4. 【PyTorch项目可扩展模板,包括图像分割、目标分类、GANs和强化学习等示例】
No 5. 《Transferable Interactiveness Knowledge for Human-Object Interaction Detection》
No 6. 【你的算法可靠吗?——神经网络不确定性度量】
No 7. 【MorphNet:更快更小的神经网络探索】
No 8. 【用BERT进行序列标记和文本分类的模板代码】
No 9. 【批量下载arXiv论文数据的Python脚本】
No 10. 【开发技术路线图集锦】
No 11. Graham Neubig:神经网络论文有很多空泛的表述,提供不了什么实质的信息和思考。 你见过最多的是什么? “更好地编码关于X的信息”
No 12. 【数据科学反思:高质量问题比“正确”答案更重要】
No 13. 《DocBERT: BERT for Document Classification》
No 14. 【SLAM数据集大列表】
No 15. 【AI:符号主义 vs. 联结主义】
No 16. word2vec新发现: [思考]good – bad = excellentbad – goo…
No 17. 《Long-Term Feature Banks for Detailed Video Understanding》
No 18. 【为什么数据科学总是搞砸:成功应对数据科学的五大策略】
No 19. 【计算机视觉挑战排行榜(Leaderboard)集锦】
No 20. 【如何撰写和发表研究成果】
No 21. 'Pytorch0.4.1 codes for Lighthead-RCNN' by TreB1eN…
No 22. 【Bling Fire:微软开源的有限状态机/正则表达式操作库,用于Bing的词条化、多词表达式匹配、未知词猜测、词干化/词形还原等】
No 23. 【Python交互式教学课程制作框架】
No 24. 【用Python处理PDF文件】
No 25. 早![太阳] ​
No 26. 【(iOS、安卓和边缘设备)移动机器学习资源精选列表】
No 27. 【环境智能数据集大列表:覆盖地球观测、气候、水、森林、生物多样性、生态、保护区、自然灾害、海洋和跟踪联合国可持续发展目标的地球系统数据集的大列表】
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