爱可可老师24小时热门分享(2019.3.12)

No 1. 《Python编程:从数据分析到数据科学》
No 2. 【Transformers原理解析】
No 3. 【贝叶斯网络入门】
No 4. 【数据科学速查:概率、统计学、统计学习、机器学习、深度学习、大数据框架、SQL】
No 5. 《自制AI图像搜索引擎》
No 6. 《智能问答》
No 7. 【提供黑白照片自动上色服务的网站】
No 8. 【写作之法:好文章就是反复重写后的烂文章】
No 9. 【模型压缩相关文献集】
No 10. 【TensorFlow 2.0 + Keras深度学习研究需要了解的一切】
No 11. 【MIT课程:深度学习科学——理论与实践的桥梁】
No 12. 【字符级NLP(综述)】
No 13. 【伯克利新课:深度无监督学习】
No 14. 所以上下文很重要 [笑而不语] ​
No 15. 【弱监督:机器学习新编程范式】
No 16. 'LearnPaddle – PaddlePaddle V2版本系列教程' by yeyupiaol…
No 17. 【知识图谱司法/审判引擎】
No 18. 《FastDepth: Fast Monocular Depth Estimation on Embedded Systems》
No 19. [good]
No 20. 知道自己一无所知,才是真正的智慧。 – Socrates (c. 470 bce – c. 399 …
No 21. 《计算机科学速成课》
No 22. 晚安~ [月亮] http://t.cn/EM6Rzhx ​
No 23. 延时摄影:十一小时3D打印 http://t.cn/EMaHqk2 ​…
No 24. 【图嵌入算法实验】
No 25. 【机器学习项目提效小窍门】
No 26. 【内置多个图像下载引擎的多线程爬虫框架】
No 27. 【AI在生命科学中的6大应用:分子特性预测、新化学结构生成、化学合成规划、蛋白质结构预测、用质谱鉴定蛋白质、实验图像数据的自动分析】
No 28. 【敏捷机器学习:真实世界机器学习项目快速实验经验】
No 29. 【基于PyTorch的轻量2D姿态估计框架】
No 30. 【BERT/TF Hub电影评论情感预测】
No 31. 【PyTorch生态圈】
No 32. 很逼真了…… http://t.cn/EM6pdrd ​
No 33. 上周赶完ACL2019用周末时间写了篇儿“如何写好NLP论文”
No 34. 《Deep CNN-based Multi-task Learning for Open-Set Recognition》
No 35. 【基于神经网络的人名提取与跟踪】
No 36. 【Google如何打击虚假信息】
No 37. 【机器生成文本判别:对输入文本进行基于语言模型的(可预测性)可视化审查,以检测文本是真实的(人写的)还是假的(生成的)】
No 38. 【gpustat的web界面:监测GPU集群节点负载状态】
No 39.
No 40. 【2019.2 AI最佳网文】
No 41. 《Ranked List Loss for Deep Metric Learning》
No 42. 【分层强化学习的前景】
No 43. 【LIGHT:大型幻想文本冒险游戏研究平台】
No 44. 早!
No 45. 讲“相关和因果”
No 46. 【AUC深入解析与应用】
No 47. 冰葡萄+冷水 ❄️ http://t.cn/EVzMOIK ​
No 48. 【Apple Maps里3D模型(Flyover)的逆向工程】
No 49. 《3DN: 3D Deformation Network》
No 50. 《Anatomical Priors in Convolutional Networks for Unsupervised Biomedical Segmentation》

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