爱可可老师24小时热门分享(2020.5.31)

​​No 1. 记住: 再多的内疚,也无法改变过去;再多的焦虑,也无法改变未来。 ​…
No 2. “煮鸡蛋多久合适?”
No 3. 【一项调查发现,目前公开的诊断新冠病毒的机器学习模型,几乎毫无用处。它们倾向于过于乐观/悲观,仅考虑0/1的恢复/死亡结果,没考虑治疗和传播的差异,以及可复现性等问题】
No 4. 【星形聚类算法】
No 5. Sam Altman:“十年后我在做什么?”
No 6. 【手写作业福音:逼真手写体生成器】
No 7. 1956年如何运送5MB硬盘 ​
No 8. Miles Cranmer:越来越认同Michael Nielsen的读论文策略:记下一个关于背景或…
No 9. ‘GitHub520 – 😘让你“爱”
No 10. Jen Heemstra:在你所做的事中追求卓越,跟希望靠出色的工作得到他人认可之间,有着巨大差别。…
No 11. 再看看那个光点,它就在这里。那是我们的家园,我们的一切。你所爱的每一个人,你认识的每一个人,你听说过…
No 12. 【深度学习医学影像分析文献集锦】
No 13. WebXR + TensorFlow.js 实现的演示——用深度学习将人从照片中提取出来,并使ta们…
No 14. GitHub:http://t.cn/A62KMJSZ Demo:http://t.cn/A6Awo…
No 15. 【不只是Pandas:Spark, Dask, Vaex和其他大数据技术的正面交锋】
No 16. 【比在线课程更好的数据科学家养成方法:用机器学习解决实际问题、找个人工智能专家做引路人、参加机器学习实习、从手头工作入手实践数据科学、参加数据科学训练营、首先做一名软件工程师、先拿到博士或硕士学位再找工作】
No 17. 【ICLR 2020论文列表】
No 18. 【SIMPdf:Python写的简单PDF文件文字编辑器】
No 19. 《Python编程与实践》
No 20. 【Keras API 设计指南】
No 21. 这个幕后确实没想到 🤣 ​
No 22. 这个#AR#太实用了!😎 more(Unifi Network):http://t.cn/A62K…
No 23. 【TensorflowTTS:Tensorflow 2实现的最先进实时语音合成】
No 24. 【数据准备对分析的重要性与最佳实践】
No 25. 可视化:Twitter上的喜与忧 [思考] src:http://t.cn/A62oJSaz ​…
No 26. 伯努利原理 ✅ http://t.cn/A62a1qVz ​
No 27. 【Time Chart:基于WebGL的大规模时序图表库】
No 28. Tom Killion 作品 ​
No 29. Wow!
No 30. 《垫底辣妹》
No 31. 【如何写论文(图书节选)】
No 32. 《Learning Individual Speaking Styles for Accurate Lip to Speech Synthesis》
No 33. 【机器学习/NLP论文讨论会笔记】
No 34. 《联邦学习》
No 35. 《From ImageNet to Image Classification: Contextualizing Progress on Benchmarks》
No 36. 晚安~[月亮] http://t.cn/A62S8GUY ​
No 37. 【免费书(普林斯顿讲义):高维概率论】
No 38. 《Scalable Uncertainty for Computer Visition with Functional Variational Inference》
No 39. 《Syntactic Structure Distillation Pretraining For Bidirectional Encoders》
No 40. 【Tacotron 2多语言语音合成系统】
No 41. 【Transformers端到端目标检测DETR用户界面(100% Python)】
No 42. 【低至免费:《TensorFlow 2/Keras机器学习黑客指南》】
No 43. 【Python实战课程资料】
No 44. 《机器学习理论导引》
No 45. 【Google MediaPipe更新设备端实时手势跟踪】
No 46. 【应用机器学习线性代数Python实战入门】
No 47. 《神经网络与深度学习》
No 48. 牧羊犬赶上第一波失业了?🤪🤖️ http://t.cn/A62aBTGg ​…
No 49. 当当网520书粉节,自营图书每满100减50,结算时输入优惠码:9HFEMZ(大写) ,实付200再…
No 50. 《Capturing Local and Global Patterns in Procedural Content Generation via Machine Learning》

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