爱可可老师24小时热门分享(2019.3.17)

No 1. 科学 vs. 工程
No 2. Wi-Fi信号在建筑物内的传播 http://t.cn/ExAmXvU ​…
No 3. 'python爬虫例子:淘宝模拟登录,淘宝商品爬虫,淘宝我已购买的宝贝爬虫,天猫商品爬虫,每天不同时…
No 4. 【李宏毅机器学习2019(国语)】
No 5. 【(Matplotlib)数据科学家可视化进阶】
No 6. “不准备就没法教课的教授讲的课,不听也罢。人们应该只教那些怀有好奇、有所体验、融会把握的东西……否则不如换个工作。”
No 7. iPhone X上的实时SLAM图效果
No 8. 《自学是门手艺》
No 9. 【专注于TensorFlow & Scikit-Learn的机器学习完整学习路径】
No 10. [good]
No 11. 【词嵌入与矩阵分解的统一】
No 12. 【深度学习入门之(Keras)迁移学习】
No 13. GIT MERGE [笑cry] http://t.cn/ExZqBvp ​
No 14. 【神经网络调试清单】
No 15. 《A Three-Player GAN: Generating Hard Samples To Improve Classification Networks》
No 16. 【TensorFlow.js文本分类:浏览器里的攻击性语言检测】
No 17. 'Implementation of Transformer Model in Tensorflow…
No 18. 【北大毕业论文LaTeX模板】
No 19. 早![太阳] ​
No 20. “我们无法选择我们的缺点,它们也是我们的一部分,然而我们必须适应它们。然而我们能选择我们的朋友。我很高兴选择了你……你的人行道像我一样,但是大概没有我这么多裂缝。令人欣慰的是有朝一日我们的人行道会相交,我们可以分享同一罐炼乳。你是我最好的朋友,也是我唯一的朋友”
No 21. 每个奇数都可以写成两个平方数的差。譬如5=3²-2²。用图像看一目了然: …
No 22. 【书稿(进行中):《机器学习原理》】
No 23. 【语言表示工具集:BERT & ERNIE】
No 24. 如何给老师发电子邮件求助?(2019版) 聂辉华 第一,切忌写信不写…
No 25. 我们这代人童年的味道
No 26. 如何给老师发电子邮件求助//如何给老师发电子邮件求助?(2019版) 聂辉华 …
No 27. 【撰写可发表文章的艺术与科学:成功的六个关键】
No 28. 【15个最常见的数据谬误/偏见】
No 30. 很逼真了…… http://t.cn/EM6pdrd ​
No 31. 'MANO layer for PyTorch, generating hand meshes as…
No 32. 《To Tune or Not to Tune? Adapting Pretrained Representations to Diverse Tasks》
No 33. 《Bidirectional Attentive Memory Networks for Question Answering over Knowledge Bases》
No 34. 【时序嵌套交叉验证】
No 35. 【统计学与机器学习】
No 36. 【专业技能被过度高估,更多注意你的态度——人际关系技巧是长远成功的关键】
No 37. 《Generative Graph Convolutional Network for Growing Graphs》
No 38. 【可扩展深度学习工作流新框架:Google’s GPipe & DeepMind’s TF-Replicator】
No 39. 《SR-LSTM: State Refinement for LSTM towards Pedestrian Trajectory Prediction》
No 40. 《MinAtar: An Atari-inspired Testbed for More Efficient Reinforcement Learning Experiments》
No 41. 晚安~ [月亮] http://t.cn/ExZ0was ​
No 42. 单位很重要 ​
No 43. 全靠try….catch了 [偷笑] ​
No 44. 【机器学习部署:用Flask、Docker、Jenkins十分钟部署机器学习模型】
No 45. 不备没法讲(内容现学现卖) 和 不备就能讲(形式敷衍了事) 都不对,原Po说的更多是前者;备课更多是种态度,只有融会理解内化了的东西才能“娓娓道来”
No 46. 挑选10部科幻电影,手绘涵盖宇宙空间、物理、超级计算、物端计算、人工智能、大数据、芯片、生物信息、机…
No 47. 【深度学习课程实践项目集】
No 48. 《大话数据分析——Tableau数据可视化实战》
No 49. “开心”
No 50. 【Google’s Edge TPU解析:What? How? Why?】

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