爱可可老师一周热门分享(2019.4.13)

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No 3. Python程序员如何确认缩进级别 [哈哈] ​…
No 4. Python程序员怎么写Java代码 ​
No 5. 【CVPR 2019 论文开源项目合集】
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No 7. 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 8. getify:学编程最好的方法就是编程。 ​…
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No 11. 《Unsupervised Deep Tracking》
No 12. Naval:网络绝对是最好的学校。网上有最好的同伴、最棒的书、最厉害的老师。多的是学习工具,缺的是学…
No 13. 【LeetCode的 C++ 11 & Python3 题解】
No 14. 【从头开始计算机图形学】
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No 18. 【机器学习特征工程基本技术:全面数据预处理Pandas实例】
No 19. 【《文献综述撰写实用指南》样章:什么是文献综述及如何开始】
No 20. [笑cry] ​
No 21. 【百行Python/Numpy代码从头实现神经网络】
No 22. 【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 23. 《算法工程师在工作中必须要手写算法吗? – 知乎》
No 24. 【三个Jupyter Notebook扩展帮你减少分心、提高效率】
No 25. 【用Tensorflow 2.0赚钱:基于transformer network实现自动投资决策】
No 26. 【CelebAMask-HQ:大规模人脸图像数据集,包含三万张高分辨率人脸图像(从CelebA数据集选择而来)及人脸属性分割蒙版】
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No 33. 【Python数据科学实战入门:用Numpy, Scipy, pandas, Scikit-Learn, XGBoost, TensorFlow, Keras入门数据科学】
No 34. 【Kaggle以外的顶级数据科学比赛平台盘点】
No 35. 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 36. '清华大学计算机系课程攻略 Guidance for courses in Department o…
No 37. 换个表示看“大O”
No 38. 【XGBoost算法概览】
No 39. 【写给大家的机器学习入门:白话解读 & 实用案例】
No 40. 【深度聚类:方法与实现】
No 41. 【软件开发者要记住的十大操作系统概念】
No 42. 【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 43. 【学习数据科学:免费/非免费的数据科学学习最佳资源集锦】
No 44. 【A/B测试背后的数学原理与Python实例】
No 45. 【机器学习算法完整教程】
No 46. 【《贝叶斯思维(第二版)》文本 & 代码】
No 47. 【为什么要用NumPy?——重新发明轮子之前先了解NumPy有哪些功能】
No 48. 《Spatially Controllable Image Synthesis with Internal Representation Collaging》
No 49. 【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 50. 【面向机器学习的Numpy基础指南】

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