爱可可老师24小时热门分享(2019.4.11)

No 1. 【Python实现的面试题集锦】
No 2. Python程序员怎么写Java代码 ​
No 3. '上海交通大学课程资料分享' by CoolPhilChen GitHub: http://t.cn…
No 4. 【百行Python/Numpy代码从头实现神经网络】
No 5. 【新书:实用时序分析——统计预测与机器学习】
No 6. 【全语言自动补全,支持VS Code、Sublime Text、Vim、Atom等各种IDE】
No 7. [笑cry] ​
No 8. 这谁画的? [笑cry] ​
No 9. 【如何从海量数据集中正确选择机器学习样本:小而有代表性的数据可提高模型训练的可靠性】
No 10. 【股市预测的机器学习/深度学习模型/资源集锦】
No 11. 'HarvestText – 领域自适应文本挖掘工具(新词发现、情感分析、实体链接等),基于少量种子…
No 12. 【新书:从头开始数据科学——Python实践入门(第二版)】
No 13. 研一聚会 vs. 研二聚会
No 14. 【如何读超出你“水平”的书,启迪智慧】
No 15. 昨晚的全民*黑洞*狂欢 ​
No 16. 【可分离卷积基本介绍】
No 17. Google Colab官方介绍视频充分展现了notebook文件命名的精髓 [笑而不语] ​…
No 18. 【玩转树莓派机器学习:Vanilla Raspberry Pi 3 B+、Intel’s Neural Compute Stick 2、Xnor.ai】
No 19. 这自由度可以!✈️ http://t.cn/E6T1Xtk ​…
No 20. 《Unsupervised Recurrent Neural Network Grammars》
No 21. 《Gaussian YOLOv3: An Accurate and Fast Object Detector Using Localization Uncertainty for Autonomous Driving》
No 22. 【(C++)实时视频流解码至CUDA memory】
No 23. 【评价指标如何选?Accuracy, Recall, Precision, F-Score & Specificity】
No 24. 无理数表盘
No 25. 【(PyTorch)GAN工具箱(实现集锦)】
No 26. 晚安~ [月亮] ​
No 27. 【无监督学习概览】
No 28. 《Normalization vs Standardization — Quantitative analysis》
No 29. 【城市脉络,以数据还原模样,探寻城市肌理】
No 30. 《One Shot Learning with Siamese Networks using Keras》
No 31. 【自然语言处理背后的数据科学】
No 32. 【时序变换与分类Python包】
No 33. 《Stereo R-CNN based 3D Object Detection for Autonomous Driving》
No 34. 【伟大R程序员的五种行为习惯】
No 35. 【Intel与Facebook合作提升CPU上PyTorch深度学习效率】
No 36. 早![太阳] ​
No 37. 【PyTorch实现的learning to search框架】
No 38. 【用低廉硬件推进机器人研究与应用:伯克利BLUE机械臂项目】
No 39. 《A New GAN-based End-to-End TTS Training Algorithm》
No 40. 【第三波数据科学家】
No 41. 《High-Resolution Representations for Labeling Pixels and Regions》
No 42. 《Pelee: A Real-Time Object Detection System on Mobile Devices》
No 43. 【NLP技术+搜索引擎,有哪些新可能?】
No 44. 'tntorch – Tensor Network Learning with PyTorch' b…
No 45. 【现代C++参数解析库】
No 46. 【笔触渲染(SBR)综述】
No 47. 'Pytorch Distributed Example' by narumiruna GitHub…
No 48. 【GAN的开放问题总结:我们还不了解的GAN】
No 49. 【mljar:以人为本的自动机器学习库,为模式识别算法原型设计、开发和部署提供服务】
No 50. 【LiDAR分割库】

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