爱可可老师24小时热门分享(2019.3.13)

No 1. 【用OpenCV实现活体检测】
No 2. 《自制AI图像搜索引擎》
No 3. 【TensorFlow 2.0 + Keras深度学习研究需要了解的一切】
No 4. 《智能问答》
No 5. 【新书:用Python解决经典计算机科学问题】
No 6. 【“全栈”数据科学项目】
No 7. 【张量详解】
No 8. 【流形详解】
No 9. 【Jupyter交互可视化:ipywidgets、qgrid、altair】
No 10. 【基于PyTorch的轻量2D姿态估计框架】
No 11. 【高斯混合模型(GMM):用无监督学习理解文本数据】
No 12. 【(2019)斯坦福CS224n深度学习自然语言处理课程(已开放视频)】
No 13. 【基于RNN transducer (RNN-T)的全神经网络设备端语音识别】
No 14. 【gpustat的web界面:监测GPU集群节点负载状态】
No 15. 晚安~
No 16. 【基于神经网络的人名提取与跟踪】
No 17. 《Gradient Descent based Optimization Algorithms for Deep Learning Models Training》
No 18. 【更快、更高效的神经网络验证方法】
No 19. 【Python高性能双向映射字典包】
No 20. 《Deep One-Class Classification(Deep SVDD)》
No 21. 【通过构建实际应用掌握Python】
No 22. 【基于Keras的实体嵌入工具库】
No 23. 【微软人工智能教育与学习共建社区】
No 24. 早![太阳] ​
No 25. 《Multi-Task Deep Neural Networks for Natural Language Understanding》
No 26. 【Spacenet 4航拍建筑物识别比赛前十经验分享】
No 27. 可以用SGD训练大型参数模型,来处理任意复杂任务。问题是,要想达到好效果,得在学习的输入/输出空间上…
No 28. 【字符级NLP(综述)】
No 29. 【AI会决定摄影的未来吗?】
No 30. 【用辅助任务(Auxiliary Tasks)改善机器学习】
No 31. 【BERT/TF Hub电影评论情感预测】
No 32. 《Sliced Wasserstein Discrepancy for Unsupervised Domain Adaptation》
No 33. 【如何应对规模日益增长的深度学习】
No 34. 【高效绘制TensorBoard图】
No 35. 【Curv:用数学创作艺术的编程语言。它是一个2D/3D几何建模工具,支持全彩、动画、3D打印】
No 36. 【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 37. 【MIT课程:深度学习科学——理论与实践的桥梁】
No 38. 【写作之法:好文章就是反复重写后的烂文章】
No 39. 抽象与具象 http://t.cn/EVJzigp ​
No 40. 【Transformers原理解析】
No 41. 冰葡萄+冷水 ❄️ http://t.cn/EVzMOIK ​
No 42. 【提供黑白照片自动上色服务的网站】
No 43. 【基于semanticscholar.org开放数据集的关键词高引论文查询引擎】
No 44. “Awesome Scene Understanding”
No 45. 《Likelihood-free MCMC with Approximate Likelihood Ratios》
No 46. 【Jupyter数据试算表插件】
No 47. 'Hyperbolic (Poincare, Lorentz) Embeddings for Ten…
No 48. 很逼真了…… http://t.cn/EM6pdrd ​
No 49. 《解析深度学习:卷积神经网络原理与视觉实践》
No 50. 《爱可可老师24小时热门分享(2019.3.12)》

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