爱可可老师24小时热门分享(2019.8.18)

No 1. 【“拿来就用”的深度学习模型库汇总】
No 2. 【给新手推荐的十篇最佳数据科学文章】
No 3. 【用VS Code、Anaconda搭建数据科学开发环境】
No 4. 寒暑假结束能做到无怨无悔的必是人中龙凤 [笑而不语]…
No 5. [doge]
No 6. 【用自拍照生成动漫头像】
No 7. 【看脸测心跳:视频生命体征读取】
No 8. 《Recent Advances in Deep Learning for Object Detection》
No 9. 《精通特征工程》
No 10. 【信息图:如何阅读期刊文章】
No 11. “(Colab)TensorFlow技巧实例:用 .cache() 将(TensorFlow Datasets)训练时间缩短一半”
No 12. 开箱即用的深度模型库,值得收藏
No 13. 【信息图:科研论文要素】
No 14. 看来“图片场景文字校对”
No 15. 【Maltrail:恶意流量检测系统】
No 16. 一个人的奥运会 💪😏😂 http://t.cn/AiQvZKME ​…
No 17. 【Python初学者常犯的5个错误】
No 18. 'AoE (AI on Edge,终端智能,边缘计算) :滴滴开源的 终端侧 AI 集成运行时环境 ( IRE ),以 “稳定性、易用性、安全性”
No 19. 暑假前制定了一个plan,半个暑假结束了,完成了个p,因为lan。 …
No 20. 用 普通手机 + Google Street View App + Google Tour Crea…
No 21. 【用PyTorch实现在128颗GPU上训练GAN】
No 22. 【(Keras)训练 Progressive Growing GAN 实现合成人脸】
No 23. 【Pytorch-Transformers 1.0发布,支持BERT, GPT, GPT-2, Transfo-XL, XLNet, XLM等,含27个预训练模型】
No 24. 《TensorFlow与卷积神经网络从算法入门到项目实战》
No 25. 【将在明年夏天发布的免费书:Python/Matplotlib科学可视化】
No 26. 《Exploiting temporal context for 3D human pose estimation in the wild》
No 27. 【实验像素3D引擎】
No 28. 来,干了这碗费曼鸡汤:• 失败才是开始 • 永远保持学习 • 保持开放,不轻信 • 把知道的…
No 29. 【《IPython交互计算与可视化方案手册》随书代码】
No 30. 美味流水线 http://t.cn/AiH1MXUx ​
No 31. 【Lambda Labs 深度学习Demo集锦(深度学习预训练模型)】
No 32. 【鲁棒机器学习相关文献集】
No 33. 【如何用算法玩转“飞翔小鸟”】
No 34. 【Instagram大规模静态分析】
No 35. 清华昨日开学典礼,邱勇校长亲自迎接新生。可是,有人注意到背后的横幅那个巨大的错字了吗?”热烈欢迎”变…
No 36. 【命令行赛车游戏 ASCII RACER】
No 37. 《GCDT: A Global Context Enhanced Deep Transition Architecture for Sequence Labeling》
No 38. Katerina Borodina:用 alias 将 sudo 化名到 “please”
No 39. 1.1.0版发布,包含Facebook最新的RoBERTa
No 40. 【Sankey图可视化包(Python)】
No 41. 【Open VINS:视觉惯性导航研究平台】
No 42. 《AutoCorrect: Deep Inductive Alignment of Noisy Geometric Annotations》
No 43. 某些AI公司的后端核心算法[挤眼] http://t.cn/AiHHGE5l ​…
No 44. 《A Selective Overview of Deep Learning》
No 45. 致那些有缘相逢、激动收藏、用时遍寻不到的帖子 [哈哈] http://t.cn/AiH1bX4z …
No 46. 【Pin2Interest:可扩展内容分类系统】
No 47. 【概率学习详解】
No 48. 《Adversarial Neural Pruning》
No 49. 《One Model To Rule Them All》
No 50. 《Synthesizing Programs for Images using Reinforced Adversarial Learning》

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