爱可可老师24小时热门分享(2019.1.10)

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No 17. 《Linear System》
No 18. 极致,然后卓越
No 19. 【人的数字偏好偏差:8500名学生从1-10随机选一个数字的统计结果——数字7优势胜出】
No 20. 【PyTorch复现的Yolov2/Yolov3】
No 21. 【Facebook 2018年AI相关工作亮点总结】
No 22. 《A New Perspective on Machine Learning: How to do Perfect Supervised Learning》
No 23. 【arXiv预印论文Latex草稿提交前清理工具】
No 24. 【用深度学习从面部表型识别遗传病】
No 25. 《On the Dimensionality of Embeddings for Sparse Features and Data》
No 26. 【写代码做幻灯】
No 27. 【《Grokking Deep Learning(深入深度学习)》随书代码(Jupyter Notebooks)】
No 28. 【在线超参数优化平台Bender】
No 29. 【高性能医疗:人&AI融合】
No 30. 【2019 AI发展趋势预测】
No 31. 【神经网络句子分类(陈述/疑问/感叹/祈使)】
No 32. 【从认知心理学角度比较VGG-19/AlexNet分类与人类视觉分类——神经网络相比形状更重纹理,人类视觉主要靠形状】
No 33. 【2018机器学习/NLP领域论文统计分析(ACL, EMNLP, NAACL, EACL, COLING, TACL, CL, CoNLL, NeurIPS, ICML, ICLR, AAAI)】
No 34. 【图书样章:研究项目成功的关键——从来没人教你的那些事】
No 35. 【用机器学习过滤(在线)广播里的广告】
No 36. 【专为程序员编写的英语学习指南】
No 37. 【Kaggle RSNA肺炎检测挑战第一名方案】
No 38. 《Python编程无师自通 专业程序员的养成》
No 39. 【(杂志)计算机视觉新闻2019.1期】
No 40. 【数据科学竞赛完整pipeline】
No 41. 【ESRGAN(Enhanced Super Resolution Generative Adverserial Networks)超分辨率用于老游戏“翻新”】
No 42. Book Preview:http://t.cn/EGsUTKm
No 43. 【Jupyter相关资源大列表】
No 44. 《Nature Machine Intelligence Volume 1 Issue 1, January 2019》
No 45. 【NeurIPS 2018强化学习论文摘要与分类】
No 46. 《Deep Neural Network Approximation Theory》
No 47. 《Explaining AlphaGo: Interpreting Contextual Effects in Neural Networks》
No 48. 【深度学习与自然语言处理文献集锦】
No 49. 真正的“过山车”
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