爱可可老师24小时热门分享(2019.4.15)

​​No 1. 波士顿动力的十年
No 2. 《瓦尔登湖》
No 3. “一张图总结三种回归类型”
No 4. 【Python可视化包大盘点】
No 5. 【Python人脸检测指南】
No 6. 【C程序员的C++速成课程】
No 7. 【开源眼动跟踪软件平台】
No 8. 有史以来最清晰的土星照片
No 9. ‘Sohu’s 2018 content recognition competition 1st s…
No 10. 《Deeper and Wider Siamese Networks for Real-Time Visual Tracking》
No 11. 【数据科学中缺失值的惩罚】
No 12. 进步显著。不过,反观十年前对今天的期待,一定不止如此吧。今天仍是起点,加油!…
No 13. 早![太阳] ​
No 14. 这啥?AR换肤? http://t.cn/EXVGGuX ​
No 15. 【学习计划:每天学点数据科学】
No 16. 【FastAI多标签图像分类】
No 17. Joe Beda:作为“高级”
No 18. 【假新闻数据集】
No 19. 【PyTorch大数据集高效训练最佳实践】
No 20. 【伯克利新课:深度无监督学习】
No 21. 《Attention Branch Network: Learning of Attention Mechanism for Visual Explanation》
No 22. 人生何处不相逢 [作揖]
No 23. 《wav2vec: Unsupervised Pre-training for Speech Recognition》
No 24. 晚安~ [月亮] ​
No 25. 【CUDA版SIFT高效GPU实现】
No 26. 【非平衡数据集focal loss多类分类】
No 27. 【卷积神经网络数学原理解析】
No 28. 《Deep Neural Network Ensembles》
No 29. 《Progressive Pose Attention for Person Image Generation》
No 30. 【最优控制、强化学习和运动规划等主题参考文献集锦】
No 31. 《3D Dense Face Alignment via Graph Convolution Networks》
No 32. ‘MAV planning tools using voxblox as the map repre…
No 33. 《Spherical Regression: Learning Viewpoints, Surface Normals and 3D Rotations on n-Spheres》
No 34. Bridget Kromhout:“这很容易……”
No 35. 【约束(Constraints)简介:多种算法基础,从过滤、反向运动到物理模拟】
No 36. 【GAN评价指标的Tensorflow简单实现】
No 37. 【Kaldi语音识别引擎相关资源集锦】
No 38. 【手把手Python深度学习/数据科学入门】
No 39. 《Action Recognition from Single Timestamp Supervision in Untrimmed Videos》
No 40. 【理解并实现ResNet(Keras)】
No 41. 完美!换个焦点看艺术体操 http://t.cn/E6PUNvD ​…
No 42. 《Robust Deep Gaussian Processes》
No 43. 《Summit: Scaling Deep Learning Interpretability by Visualizing Activation and Attribution Summarizations》
No 44. 《Recurrent Event Network for Reasoning over Temporal Knowledge Graphs》
No 45. 【SPADE涂鸦绘画逼真照片合成】
No 46. François Chollet:工程师(或研究人员)用X解决Y时,九成是觉得“对X有点了解”
No 47. 【PyTorch 1.0教程资料】
No 48. 《Multi-task Learning for Japanese Predicate Argument Structure Analysis》
No 49. 《Direct Fitting of Gaussian Mixture Models》
No 50. 《Generating Multiple Hypotheses for 3D Human Pose Estimation with Mixture Density Network》

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