爱可可老师24小时热门分享(2019.10.13)

No 1. 【论文解读:Youtube如何推荐视频】
No 2. 赤裸裸的人类炫技,目前的GANs和帧间语意对齐表示无能为力
No 3. 【深度学习时序分析概览】
No 4. 把这封诺奖工作曾经的拒稿信挂在墙上,告诉自己___________ …
No 5. 赤裸裸的人类炫技,目前的GANs和帧间语意对齐表示无能为力 [摊手]…
No 6. 【一份AI/机器学习资源清单】
No 7. 2019进度:▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓░░░ 78% ⛽️ ​…
No 8. “NLP的未来不是更大的模型,是更大的想法”
No 9. 【如何在接受第一份数据科学工作前获得数据科学经验】
No 10. 【主动学习:充分利用有限数据】
No 11. 【Facebook最新发布的几个PyTorch开源项目:Crypten、Detectron2、Captum】
No 12. 晚安~
No 13. 英里/公里转换与斐波那契数列(1,1,2,3,5,8,13,21…):3英里≃5公里5英里≃…
No 14. 【卷积网络可视化之旅】
No 15. 语义消歧表示:我太南了//刚刚活活笑了十分钟,老婆儿子以为我神经病。 …
No 16. 软件开发最重要的一点是搞清楚你要造什么。 – Bjarne Stroustrup…
No 17. 【TensorFlow端到端图像分类】
No 18. 《Graph Few-shot Learning via Knowledge Transfer》
No 19. 【特征提取技术】
No 20. 'Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB – 一款超轻…
No 21. Rstudio 小技巧:用 Alt + Shift 快捷键进入多行列编辑模式,省时省力
No 22. 【免费书:“一个周末了解光线追踪”系列】
No 23. 《Towards Object Detection from Motion》
No 24. 《DM-GAN: Dynamic Memory Generative Adversarial Networks for Text-to-Image Synthesis》
No 25. 《NGBoost: Natural Gradient Boosting for Probabilistic Prediction》
No 26. 【文献检索的十步策略】
No 27. 【行人检测(Pedestrian Detection)论文整理】
No 28. 数据可视化:手机操作系统二十年变迁 http://t.cn/AiuCoTzo ​…
No 29. 《A Comparison Study on Nonlinear Dimension Reduction Methods with Kernel Variations: Visualization, Optimization and Classification》
No 30. 《Serverless Machine Learning Inference with Tika and TensorFlow》
No 31. 《Learning Dense Wide Baseline Stereo Matching for People》
No 32. 《Fluid Flow Mass Transport for Generative Networks》
No 33. 刚刚活活笑了十分钟,老婆儿子以为我神经病。 …
No 34. 【用 Matplotlib 实现柱状图动态可视化(赛跑图)】
No 35. 《Out-of-distribution Detection in Classifiers via Generation》
No 36. 《A Deep Factorization of Style and Structure in Fonts》
No 37. 【(JavaScript)涂鸦/手绘风格图表绘制库】
No 38. 《Tensor-based algorithms for image classification》
No 39. 《最后的数学问题》
No 40. 【BERT下游任务finetune列表】
No 41. 我和 @爱可可-爱生活 微博的故事
No 42. 《On the Efficacy of Knowledge Distillation》
No 43. 《ClearGrasp: 3D Shape Estimation of Transparent Objects for Manipulation》
No 44. '免费接口服务(API)大列表’ by fangzesheng GitHub: http://t.c…
No 45. 【ImagePlay:图像处理快速原型应用】
No 46. 《Cracking the Contextual Commonsense Code: Understanding Commonsense Reasoning Aptitude of Deep Contextual Representations》
No 47. 【数据科学家目标检测/实例分割指南】
No 48. 【MuViLab:多视频标注工具】
No 49. 气球是怎么做出来的 🎈🤩
No 50. 《A systematic review of human activity recognition using smartphones》

发表评论