爱可可老师24小时热门分享(2019.4.8)

No 1. getify:学编程最好的方法就是编程。 ​…
No 2. 【新书:PyTorch深度学习初学者指南——如何创建和部署深度学习应用】
No 3. 《算法工程师在工作中必须要手写算法吗? – 知乎》
No 4. 【三个Jupyter Notebook扩展帮你减少分心、提高效率】
No 5. 【机器学习算法完整教程】
No 6. 【新书:Python无监督学习实战:如何从未标记数据构建机器学习应用解决方案】
No 7. 【软件开发者要记住的十大操作系统概念】
No 8. 答网友FAQ:机器学习入门国语课程,可以看林轩田老师的“机器学习基石 ”
No 9. 【Curve-GCN交互式图像标注,性能优于Polygon-RNN++,速度提高10倍】
No 10. 《Exploring Randomly Wired Neural Networks for Image Recognition》
No 11. 【多伦多大学课程(2018):离散潜在结构】
No 12. 【概率深度学习:反向传播贝叶斯】
No 13. 【深度聚类:方法与实现】
No 14. 【EmoBank:人工心理学情感标注的大规模文本语料库】
No 15. 【机器学习入门教程】
No 16. 【创新的交互式数学课程】
No 17. 优秀!
No 18. 【《神经网络与深度学习》课程练习(TensorFlow)】
No 19. 【构建机器学习Pipeline】
No 20. “人像matting数据集,包含34427张图像和对应的matting结果图”
No 21. 换个表示看“大O”
No 22. 【新书:《GAN实战:对抗生成网络深度学习》】
No 23. 《Text Generation from Knowledge Graphs with Graph Transformers》
No 24. 早![太阳]
No 25. 【(Python)方面观点挖掘实践】
No 26. 晚安~
No 27. Naval:唱只有你能唱的歌,写只有你能写的书,造只有你能造的产品……过只有你能过的生活。 ​…
No 28. 【json->csv文件转换工具】
No 29. 《BERT Post-Training for Review Reading Comprehension and Aspect-based Sentiment Analysis》
No 30. 【Grab:(Python)网络爬虫框架】
No 31. 【CMU神经网络自然语言处理课程(2019):新增ELMo/BERT上下文词表示、模型可解释性等内容,PyTorch/DyNet代码示例】
No 32. 【航拍图像语义分割基准数据集】
No 33. 【俗话量子计算】
No 34. 【(低至免费电子书)数据科学导论:R语言数据分析与预测算法】
No 35. 【El Grapho:高性能WebGL图数据可视化引擎】
No 36. 《Memorizing Normality to Detect Anomaly: Memory-augmented Deep Autoencoder for Unsupervised Anomaly Detection》
No 37. 理光发表只需在纸上滑过就可以印出文字、照片、图像、可随身携带的掌上打印小神器、重约为300克,内置电…
No 38. 【从头开始计算机图形学】
No 39. 随书代码 GitHub:http://t.cn/E6yCz9y
No 40. 《Monocular 3D Object Detection Leveraging Accurate Proposals and Shape Reconstruction》
No 41. Gustavo V. Barroso:“编程就像做饭:用Python,可以直接上现成的肉酱;用C++,得从洗柿子、切生肉开始;汇编的话,你得先有个农场,从种西红柿、养牛开始。”
No 42. 博尔特百米纪录的秘密 🏃 http://t.cn/EVWjDUd ​…
No 43. Sephora的AR试妆 💄 http://t.cn/E6Lp0Jh ​
No 44. '深蓝词库转换:开源免费的输入法词库转换程序' by Devin GitHub: http://t….
No 45. 更新至Lecture16.Parsing with Dynamic Programs //@爱可可-…
No 46. 【Go语言写的全文搜索/索引服务器】
No 47. 【Python数据科学资源大列表】
No 48. 《Unsupervised Inductive Whole-Graph Embedding by Preserving Graph Proximity》
No 49. 【两分钟论文解读之苦涩的教训】
No 50. 【迁移学习图片分类实例入门教程】

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