爱可可老师24小时热门分享(2019.12.7)

No 1. 蒙托亚网络高效沟通指南:1、礼貌问候;2、我的名字;3、彼此关联;4、明确预期 ​…
No 2. 【免费在线书:《可解释机器学习方法的局限》】
No 3. 从地球观测的 水星、金星、火星、木星和土星 运行轨迹 🤩 ​…
No 4. 《详解深度学习:基于TensorFlow和Keras学习RNN》
No 5. 【 AI 概览 (Montréal.AI 权威 AI 学习资源清单)】
No 6. 【NLP最佳实践与示例集(Jupyter notebooks)】
No 7. 《迁移学习简明手册》
No 8. 《Halcon机器视觉算法原理与编程实战》
No 9. 《AugMix: A Simple Data Processing Method to Improve Robustness and Uncertainty》
No 10. 《🦄🤝🦄 Encoder-decoders in Transformers: a hybrid pre-trained architecture for seq2seq》
No 11. 【基于 GPT-2-1.5B 实现的文字冒险游戏】
No 12. v1.1 (2019.10) http://jd92.wang/assets/files/trans…
No 13. 【机器学习面试】
No 14. 【在 Apache Spark 上跑 PyTorch】
No 15. 《Full-Gradient Representation for Neural Network Visualization》
No 16. 【PyTorch Elastic :PyTorch分布式训练框架】
No 17. Titus Brown:我超爱LaTex的一个原因,是它为写论文的过程带来了调代码的乐趣。 ​…
No 18. 《动手学深度学习》
No 19. 【BERT抽取式文本摘要工具】
No 20. 【TorchSat:PyTorch深度学习卫星图像分析框架】
No 21. 《Lower Bounds for Non-Convex Stochastic Optimization》
No 22. 《Normalizing Flows for Probabilistic Modeling and Inference》
No 23. 【Preferred Networks计划逐步将其深度学习框架从Chainer过渡到PyTorch,并将与 Facebook 和 PyTorch 社区其他贡献者合作,积极参与 PyTorch 开发,Chainer 在最新版 V7 发布后进入维护阶段】
No 24. 【深度学习汽车型号识别】
No 25. 【Classy Vision:端到端PyTorch图像/视频分类框架】
No 26. 【用cyBERT解析异构网络安全数据日志】
No 27. 【C++活动指示器库】
No 28. 《Deconstructing Lottery Tickets: Zeros, Signs, and the Supermask》
No 29. 《Deep Double Descent: Where Bigger Models and More Data Hurt》
No 30. 《Learning to Predict Explainable Plots for Neural Story Generation》
No 31. 【用隐藏信息掌握复杂合作游戏】
No 32. 【深度二次下降:CNNs, ResNets, transformers 等模型,随着模型增大、数据增多或训练时间延长,模型性能先提高,接着会变差,继而再次提高】
No 33. 晚安~[月亮] http://t.cn/AieI18fC ​
No 34. 《Inside TensorFlow: Eager execution runtime – YouTube》
No 35. 《MetaFun: Meta-Learning with Iterative Functional Updates》
No 36. 《Label-Consistent Backdoor Attacks》
No 37. O'Reilly 的深度学习系列,涵盖很全面了 ​…
No 38. 《Singing Voice Conversion with Disentangled Representations of Singer and Vocal Technique Using Variational Autoencoders》
No 39. 【MIT课程:计算机科学“补漏”课——如何充分利用高效程序员常用工具:如何玩转命令行,如何使用强大的文本编辑器,如何高效使用版本控制,如何自动化日常任务,如何管理包和软件,如何配置桌面环境等】
No 40. 《Neural Tangents: Fast and Easy Infinite Neural Networks in Python》
No 41. 【Skyline:近实时异常检测系统】
No 42. 《Large-scale Pretraining for Visual Dialog: A Simple State-of-the-Art Baseline》
No 43. 【新书:《(fastai/PyTorch)程序员深度学习:无需博士学位开发AI应用》】
No 44. 【BERT长文档分类】
No 45. 《爱可可老师一周论文精选(2019.12.7)》
No 46. 《DeepSpeech 0.6: Mozilla's Speech-to-Text Engine Gets Fast, Lean, and Ubiquitous》
No 47. 【用TensorFlow 2.0实现深度音频降噪】
No 48. 【化学指纹相似搜索的暴力GPU实现】
No 49. 【两分钟论文解读之用机器学习帮助保护环境】
No 50. 《Combining Q-Learning and Search with Amortized Value Estimates》

爱可可老师一周热门分享(2019.12.7)

No 1. “导师给力”型论文写作投稿流程
No 2. 有人把蝙蝠侠和猫女的人物模型换了一下……果然……够味道 😂 http://t.cn/AigahI…
No 3. 【MIT课程:计算机科学“补漏”课——如何充分利用高效程序员常用工具:如何玩转命令行,如何使用强大的文本编辑器,如何高效使用版本控制,如何自动化日常任务,如何管理包和软件,如何配置桌面环境等】
No 4. 《详解深度学习:基于TensorFlow和Keras学习RNN》
No 5. 【PyTorch小trick集锦】
No 6. 无法看见的人都活得如此精彩,我们还有什么理由放弃?⛽️ http://t.cn/Aigl8G5E …
No 7. 《Halcon机器视觉算法原理与编程实战》
No 8. 台球击球位置的可视化解析 🤩 http://t.cn/AigTBYBa ​…
No 9. 【斯坦福课程:从语言到信息】
No 10. “Shell脚本编程30分钟入门”
No 11. '[译] Google Interview University 一套完整的学习手册帮助自己准备 G…
No 12. François Chollet:我们为之奔忙的大多数事情,其实没那么重要。 时间是个过滤器,能帮我…
No 13. 【深度学习高校师资培训班】
No 14. 蒙托亚网络高效沟通指南:1、礼貌问候;2、我的名字;3、彼此关联;4、明确预期 ​…
No 15. 【诺基亚短信图片生成器】
No 16. 汤姆实体艺术展 😂 http://t.cn/AiglR35r ​…
No 17. '北京买房攻略' by facert GitHub: http://t.cn/Eit22MJ ​…
No 18. 【梯度下降背后的数学和直觉】
No 19. François Chollet:懒惰是大忌——不是要保持忙碌,而是如果你有可能创造出对他人有帮助的…
No 20. 从地球观测的 水星、金星、火星、木星和土星 运行轨迹 🤩 ​…
No 21. O'Reilly 的深度学习系列,涵盖很全面了 ​…
No 22. 非圆齿轮/凸轮传动 ⚙ http://t.cn/AigTkSYO ​…
No 23. 【PyTorch轻量实时语义分割模型】
No 24. 【PyTorch深度学习项目框架模板(最佳实践)】
No 25. François Chollet:承认无知,质疑自以为了解的东西,保持好奇,不论何时、何地、与何人对…
No 26. 'person search – 利用YOLOv3结合行人重识别模型,实现行人的检测识别,查找特定行…
No 28. 【深度二次下降:CNNs, ResNets, transformers 等模型,随着模型增大、数据增多或训练时间延长,模型性能先提高,接着会变差,继而再次提高】
No 29. 【Python遗传/进化算法工具箱】
No 30. 【推荐系统NLP论文列表】
No 31. 【数据增广综述(资源大列表)】
No 32. “人类历史上最伟大的合影”
No 33. Chip Huyen:没装过老版本CUDA,你永远不知道什么是真正的痛苦。 ​…
No 34. 【斯坦福课程:信息检索与网络搜索】
No 35. 【探索式Python编程环境nbdev:让Jupyter Notebooks“面面俱到”——构建在 Jupyter Notebook 之上,将 IDE编辑器开发的优点带入Notebooks系统,可以在Notebooks中开发而不影响整个Python项目生命周期】
No 36. 《基础拓扑学(修订版)》
No 37. 【高效Attention:线性复杂度Attention】
No 38. 【免费电子书:《应用线性代数导论:向量、矩阵和最小二乘法》】
No 39. 【(音频)数字信号处理入门(Notebooks)】
No 40. 【SwiftLaTeX:所见即所得的浏览器LaTeX编辑器】
No 41. 【用Python开发算法交易机器人】
No 42. 【基于darknet框架实现CTPN版本自然场景文字检测与CNN+CTCOCR文字识别】
No 43. 《动手学深度学习》
No 44. 【《Python机器学习(第三版)》随书代码】
No 45. 【机器学习教程代码集】
No 46. 如何在Google Sheets里使用自动翻译功能 ✅ http://t.cn/Aie2FwRP …
No 47. 山蓝鸲 (Mountain Bluebird) ​
No 48. 《One-Shot Object Detection with Co-Attention and Co-Excitation》
No 49. 【AR-Net: 时序简单自回归神经网络】
No 50. 《机器学习中的数学》

爱可可老师一周论文精选(2019.12.7)

No 1. 《How to Fine-Tune BERT for Text Classification?》
No 2. 《PyTorch: An Imperative Style, High-Performance Deep Learning Library》
No 3. 《An Alternative Cross Entropy Loss for Learning-to-Rank》
No 4. 《Financial Time Series Forecasting with Deep Learning : A Systematic Literature Review: 2005-2019》
No 5. 《LaFIn: Generative Landmark Guided Face Inpainting》
No 6. 《All you need is a good representation: A multi-level and classifier-centric representation for few-shot learning》
No 7. 《Filter Response Normalization Layer: Eliminating Batch Dependence in the Training of Deep Neural Networks》
No 8. 《Learning Spatial Fusion for Single-Shot Object Detection》
No 9. 《Reinforced Feature Points: Optimizing Feature Detection and Description for a High-Level Task》
No 10. 《The Matrix Calculus You Need For Deep Learning》
No 11. 《StarGAN v2: Diverse Image Synthesis for Multiple Domains》
No 12. 《Mixing autoencoder with classifier: conceptual data visualization》
No 13. 《How Can We Know What Language Models Know?》
No 14. 《Fast Sparse ConvNets》
No 15. 《AugMix: A Simple Data Processing Method to Improve Robustness and Uncertainty》
No 16. 《Noise Robust Generative Adversarial Networks》
No 17. 《Full-Gradient Representation for Neural Network Visualization》
No 18. 《PlantDoc: A Dataset for Visual Plant Disease Detection》
No 19. 《What's Hidden in a Randomly Weighted Neural Network?》
No 20. 《Adversarial Examples Improve Image Recognition》
No 21. 《Lower Bounds for Non-Convex Stochastic Optimization》
No 22. 《ReMixMatch: Semi-Supervised Learning with Distribution Alignment and Augmentation Anchoring》
No 23. 《Physically Interpretable Neural Networks for the Geosciences: Applications to Earth System Variability》
No 24. 《Transflow Learning: Repurposing Flow Models Without Retraining》
No 25. 《Doctor2Vec: Dynamic Doctor Representation Learning for Clinical Trial Recruitment》
No 26. 《Neural Integration of Continuous Dynamics》
No 27. 《MUSE: Parallel Multi-Scale Attention for Sequence to Sequence Learning》
No 28. 《In Perfect Shape: Certifiably Optimal 3D Shape Reconstruction from 2D Landmarks》
No 29. 《Dynamic Portfolio Management with Reinforcement Learning》
No 30. 《Region segmentation via deep learning and convex optimization》

爱可可老师24小时热门分享(2019.12.5)

No 1. 《Halcon机器视觉算法原理与编程实战》
No 2. 《详解深度学习:基于TensorFlow和Keras学习RNN》
No 3. “Shell脚本编程30分钟入门”
No 4. 如何在Google Sheets里使用自动翻译功能 ✅ http://t.cn/Aie2FwRP …
No 5. 【SwiftLaTeX:所见即所得的浏览器LaTeX编辑器】
No 6. 【神经网络压缩与加速资源集锦】
No 7. 【模型压缩相关文献资源大列表】
No 8. 【Facebook的AI负责人:AI领域很快会“撞到天花板”】
No 9. 【两分钟论文解读之AlphaStar玩转星际II】
No 10. 【元学习神经记忆:教神经网络如何记忆】
No 11. '词语拼音数据' by Huang Huang GitHub: http://t.cn/AieyjH…
No 12. 【基于darknet框架实现CTPN版本自然场景文字检测与CNN+CTCOCR文字识别】
No 13. 山蓝鸲 (Mountain Bluebird) ​
No 14. 【NLP数据增广资源集】
No 15. 【开源AI生态图】
No 16. 【曼哈顿建筑交互三维可视化】
No 17. 【cola.js:Javascript(D3)图约束布局可视化库】
No 18. 【强化学习与因果推理交叉文献列表】
No 19. 《Mixing autoencoder with classifier: conceptual data visualization》
No 20. 《This Looks Like That: Deep Learning for Interpretable Image Recognition》
No 21. 【Jupyter Notebook 命名实体识别标注可视化扩展】
No 22. 【at16k:Python语音识别库】
No 23. 如何打开一本新书 by William Matthews ​
No 24. 【practicalAI 2.0:实用机器学习方法(基于TensorFlow 2.0 + Keras)】
No 25. 【亚马逊2019 AI与机器学习峰会】
No 26. 【微软对话机器人框架】
No 27. 【语义分割训练/部署框架】
No 28. 《Dream to Control: Learning Behaviors by Latent Imagination》
No 29. 白尾鹰 vs. 斯泰勒海鹰 ​
No 30. 【Scriptis:支持在线写SQL、Pyspark、HiveQL等脚本,提交给Linkis执行的数据分析Web工具,且支持UDF、函数、资源管控和智能诊断等企业级特性】
No 31. 【中文语言理解测评基准的Python工具包,快速测评代表性数据集、基准(预训练)模型,并针对自己的数据选择合适的基准(预训练)模型进行快速应用】
No 32. 【tinynn:Python轻量深度学习库】
No 33. 【直接用Vim/Neovim编辑Jupyter notebooks】
No 35. 《Recovering from Biased Data: Can Fairness Constraints Improve Accuracy?》
No 36. “只是勤奋努力还不够ーー必须合理安排”
No 37. 【Colab深度学习实战教程】
No 38. 有人把蝙蝠侠和猫女的人物模型换了一下……果然……够味道 😂 http://t.cn/AigahI…
No 39. 【神经匹配:Google如何将BERT用于搜索结果排名优化】
No 40. 【自然语言处理最佳实践(Jupyter notebooks & utility functions)】
No 41. 【.NET实现的智能图像内容补全】
No 42. 【你和你的研究】
No 43. '北京买房攻略' by facert GitHub: http://t.cn/Eit22MJ ​…
No 44. 【MIT课程:计算机科学“补漏”课——如何充分利用高效程序员常用工具:如何玩转命令行,如何使用强大的文本编辑器,如何高效使用版本控制,如何自动化日常任务,如何管理包和软件,如何配置桌面环境等】
No 45. 【Dedupe:Python数据模糊去重库】
No 46. 【NLP 顶会资源汇编】
No 47. 【PyTorch矩阵开方运算】
No 48. 西雅图创业公司Picnic的披萨机器人,一小时可以做出300个香喷喷的披萨 🍕 http://t…
No 49. 【G2Plot:基于图形语法(Grammar of Graphics)的图表库】
No 50. 【基于VTK的开源数据分析、可视化应用】

爱可可老师24小时热门分享(2019.12.4)

No 1. 【MIT课程:计算机科学“补漏”课——如何充分利用高效程序员常用工具:如何玩转命令行,如何使用强大的文本编辑器,如何高效使用版本控制,如何自动化日常任务,如何管理包和软件,如何配置桌面环境等】
No 2. “Shell脚本编程30分钟入门”
No 3. 《详解深度学习:基于TensorFlow和Keras学习RNN》
No 4. 【(音频)数字信号处理入门(Notebooks)】
No 5. Chip Huyen:没装过老版本CUDA,你永远不知道什么是真正的痛苦。 ​…
No 6. 【AR-Net: 时序简单自回归神经网络】
No 7. 《One-Shot Object Detection with Co-Attention and Co-Excitation》
No 8. 绕地球运行的空间碎片 🤩
No 9. 绝了 😂
No 10. 【基于darknet框架实现CTPN版本自然场景文字检测与CNN+CTCOCR文字识别】
No 11. 'MIT计算机科学“补漏”
No 12. 【开放 机器学习/数据科学/AI 竞赛大列表】
No 13. '北京买房攻略' by facert GitHub: http://t.cn/Eit22MJ ​…
No 14. 【推荐系统NLP论文列表】
No 15. François Chollet:代码行数 != 复杂性 好代码往往很简单: 可查找、可读、可理解、可修改、可测试。过于浓缩的代码,或更糟,那些“聪明”
No 16. 《This Looks Like That: Deep Learning for Interpretable Image Recognition》
No 17. 'TensorRT封装 – TensorRT前向、插件、模型转换、量化做封装,简化,易于使用和学习或…
No 18. 【Scriptis:支持在线写SQL、Pyspark、HiveQL等脚本,提交给Linkis执行的数据分析Web工具,且支持UDF、函数、资源管控和智能诊断等企业级特性】
No 19. 【微软对话机器人框架】
No 20. 有人把蝙蝠侠和猫女的人物模型换了一下……果然……够味道 😂 http://t.cn/AigahI…
No 21. 《Reinforced Feature Points: Optimizing Feature Detection and Description for a High-Level Task》
No 22. 【OpenAI发布的用于评价强化学习智能体泛化技能学习的程序化生成环境】
No 23. 【自然语言处理最佳实践(Jupyter notebooks & utility functions)】
No 24. 《Developing Deep Learning Models for Chest X-rays with Adjudicated Image Labels | Google AI Blog》
No 25. 【NLP 顶会资源汇编】
No 26. 【深度学习自动化实战教程】
No 27. 【用来自动美化Python代码的 Jupyter Lab 扩展】
No 28. 【深度学习高校师资培训班】
No 29. 【人性化的数据科学项目管理库(Python)】
No 30. 【基于VTK的开源数据分析、可视化应用】
No 31. 【tinynn:Python轻量深度学习库】
No 32. 深度学习框架的技术挑战和发展趋势
No 33. 【G2Plot:基于图形语法(Grammar of Graphics)的图表库】
No 34. 晚安~[月亮] http://t.cn/Aigk04mJ ​
No 36. 《Quantifying Life Quality as Walkability on Urban Networks: The Case of Budapest》
No 37. 【OpenKP:大规模开放域关键短语提取(KPE)数据集】
No 38. 【数据增广综述(资源大列表)】
No 39. 【NEZHA(SOA中文语言模型) & TinyBERT(压缩BERT模型) 预训练模型】
No 40. 白尾鹰 vs. 斯泰勒海鹰 ​
No 41. 【Bolt:面向移动设备的高性能、异构灵活的深度学习框架】
No 42. 《LOGAN: Latent Optimisation for Generative Adversarial Networks》
No 43. 《Visualizing structural balance in signed networks》
No 44. “导师给力”
No 45. 《Probing the State of the Art: A Critical Look at Visual Representation Evaluation》
No 46. 【一些数学函数的向量化、近似、可移植实现(C)】
No 47. 【VLG深度学习论文笔记】
No 48. 【局部/全局描述子资源列表】
No 49. 【基于GPT-2的交互写作机器人】
No 50. 西雅图创业公司Picnic的披萨机器人,一小时可以做出300个香喷喷的披萨 🍕 http://t…

爱可可老师24小时热门分享(2019.12.3)

No 1. 【MIT课程:计算机科学“补漏”课——如何充分利用高效程序员常用工具:如何玩转命令行,如何使用强大的文本编辑器,如何高效使用版本控制,如何自动化日常任务,如何管理包和软件,如何配置桌面环境等】
No 2. 有人把蝙蝠侠和猫女的人物模型换了一下……果然……够味道 😂 http://t.cn/AigahI…
No 3. '北京买房攻略' by facert GitHub: http://t.cn/Eit22MJ ​…
No 4. François Chollet:懒惰是大忌——不是要保持忙碌,而是如果你有可能创造出对他人有帮助的…
No 5. 【高效Attention:线性复杂度Attention】
No 6. 【数据增广综述(资源大列表)】
No 7. 【《Python机器学习(第三版)》随书代码】
No 8. 【探索式Python编程环境nbdev:让Jupyter Notebooks“面面俱到”——构建在 Jupyter Notebook 之上,将 IDE编辑器开发的优点带入Notebooks系统,可以在Notebooks中开发而不影响整个Python项目生命周期】
No 9. 【推荐系统NLP论文列表】
No 10. Chip Huyen:没装过老版本CUDA,你永远不知道什么是真正的痛苦。 ​…
No 11. 《Financial Time Series Forecasting with Deep Learning : A Systematic Literature Review: 2005-2019》
No 12. 绝了 😂
No 13. 【诺基亚短信图片生成器】
No 14. 【PyTorch深度学习项目框架模板(最佳实践)】
No 15. 【多项式魔法:雅可比多项式】
No 16. 《All you need is a good representation: A multi-level and classifier-centric representation for few-shot learning》
No 17. 《One-Shot Object Detection with Co-Attention and Co-Excitation》
No 18. 【可视化:各种音乐风格的音量大小】
No 19. 绕地球运行的空间碎片 🤩
No 20. 'MIT计算机科学“补漏”
No 21. 2019进度:▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓░ 92% 🏃 ​…
No 22. 【一些数学函数的向量化、近似、可移植实现(C)】
No 23. 【Python遗传/进化算法工具箱】
No 24. 【NEZHA(SOA中文语言模型) & TinyBERT(压缩BERT模型) 预训练模型】
No 25. 【深度学习高校师资培训班】
No 26. 【TensorBoard.dev:分享机器学习实验结果的新方法】
No 27. 【自己动手用Python实现MuZero】
No 28. 通过nbdev,可以享受Notebooks的所有优点,而不必有所顾虑;用nbdev可以构建完整的Py…
No 29. 【局部/全局描述子资源列表】
No 30. 【第一届fastMRI核磁图像重建挑战结果综述】
No 31. R2D2……你肿么了? http://t.cn/AiguQhtf ​…
No 32. 【斯坦福课程:从语言到信息】
No 33. 白毛鹬鸵(Kiwi) ​
No 34. 【更方便的交互式“整形”——SEAN:基于语义区域自适应规范化的图像合成】
No 35. 《基础拓扑学(修订版)》
No 36. 空空如我,到头来只留下一台Kindle,一块硬盘,岂不更是感伤…
No 37. 《What's Hidden in a Randomly Weighted Neural Network?》
No 38. 'TensorRT封装 – TensorRT前向、插件、模型转换、量化做封装,简化,易于使用和学习或…
No 39. 《机器学习中的数学》
No 40. 《PyData NYC 2019 – YouTube》
No 41. 《Semantics-aware BERT for language understanding》
No 42. 【Python时序增广包】
No 44. 【基于GPT-2的交互写作机器人】
No 45. 【GitHub Typo Corpus:大规模GitHub多语言拼写错误/语法错误数据集】
No 46. 《Transflow Learning: Repurposing Flow Models Without Retraining》
No 47. 【OpenKP:大规模开放域关键短语提取(KPE)数据集】
No 48. 晚安~
No 49. 【基于Tensorflow.js, Keras, Chatito构建的深度学习文本分类/命名实体识别库】
No 50. 《详解深度学习:基于TensorFlow和Keras学习RNN》

爱可可老师24小时热门分享(2019.12.2)

No 1. 有人把蝙蝠侠和猫女的人物模型换了一下……果然……够味道 😂 http://t.cn/AigahI…
No 2. 台球击球位置的可视化解析 🤩 http://t.cn/AigTBYBa ​…
No 3. 【斯坦福课程:从语言到信息】
No 4. 【PyTorch小trick集锦】
No 5. 【梯度下降背后的数学和直觉】
No 6. 【诺基亚短信图片生成器】
No 7. 非圆齿轮/凸轮传动 ⚙ http://t.cn/AigTkSYO ​…
No 8. 【斯坦福课程:信息检索与网络搜索】
No 9. “人类历史上最伟大的合影”
No 10. 【PyTorch深度学习项目框架模板(最佳实践)】
No 11. 【PyTorch轻量实时语义分割模型】
No 12. 【Python遗传/进化算法工具箱】
No 13. 《How to Fine-Tune BERT for Text Classification?》
No 14. 【用Python开发算法交易机器人】
No 15. 【股市预测初步实践与体会】
No 16. 'person search – 利用YOLOv3结合行人重识别模型,实现行人的检测识别,查找特定行…
No 17. 《An Alternative Cross Entropy Loss for Learning-to-Rank》
No 18. 空空如我,到头来只留下一台Kindle,一块硬盘,岂不更是感伤…
No 19. 《Knowledge-aware Graph Neural Networks with Label Smoothness Regularization for Recommender Systems》
No 20. 《Semantics-aware BERT for language understanding》
No 21. François Chollet:懒惰是大忌——不是要保持忙碌,而是如果你有可能创造出对他人有帮助的…
No 22. 无法看见的人都活得如此精彩,我们还有什么理由放弃?⛽️ http://t.cn/Aigl8G5E …
No 23. 挪威奥斯陆的日落 🌇
No 24. 《LaFIn: Generative Landmark Guided Face Inpainting》
No 25. 《PyTorch: An Imperative Style, High-Performance Deep Learning Library》
No 26. 【20个数据科学、机器学习应用开发灵感来源】
No 27. 【纽约大学“面向艺术的机器学习”课程教学大纲】
No 28. 【Python时序增广包】
No 29. 晚安~[月亮] http://t.cn/AigQiBKu ​
No 30. 【深度学习高校师资培训班】
No 31. 【用来创建、编译Latex文件的Python库】
No 32. “导师给力”
No 33. 【Python实现的高性能“稀疏矩阵点乘取TopN”计算】
No 34. 《基础拓扑学(修订版)》
No 35. 【创建实时更新的学习曲线(PyTorch/TensorFlow/Keras)】
No 36. R2D2……你肿么了? http://t.cn/AiguQhtf ​…
No 37. 《Filter Response Normalization Layer: Eliminating Batch Dependence in the Training of Deep Neural Networks》
No 38. 2017版的#bilibili#搬运:http://t.cn/AigmiIjh //@3A狗狗:相关…
No 39. 白毛鹬鸵(Kiwi) ​
No 40. 《Doctor2Vec: Dynamic Doctor Representation Learning for Clinical Trial Recruitment》
No 41. 【元学习文献分类列表】
No 42. 《Dynamic Portfolio Management with Reinforcement Learning》
No 43. 【用pdpipe打造Pandas的pipeline】
No 44. 《机器学习中的数学》
No 45. 《详解深度学习:基于TensorFlow和Keras学习RNN》
No 46. 【用于在低维参数子空间近似神经网络损失曲面的PyTorch库】
No 47. 'Awesome-SLAM-Papers – A curated list of SLAM-rela…
No 48. 一位老师退休收拾办公室,我捡回来十箱书[允悲][允悲]那位老师看着我捡书说,你已经是至少第七波来捡书…
No 49. 《SWAG: Item Recommendations using Convolutions on Weighted Graphs》
No 50. 《Cryptocurrency Price Prediction and Trading Strategies Using Support Vector Machines》

爱可可老师24小时热门分享(2019.12.1)

No 1. “导师给力”
No 2. 【PyTorch小trick集锦】
No 3. 无法看见的人都活得如此精彩,我们还有什么理由放弃?⛽️ http://t.cn/Aigl8G5E …
No 4. 台球击球位置的可视化解析 🤩 http://t.cn/AigTBYBa ​…
No 5. '[译] Google Interview University 一套完整的学习手册帮助自己准备 G…
No 6. 有人把蝙蝠侠和猫女的人物模型换了一下……果然……够味道 😂 http://t.cn/AigahI…
No 7. 汤姆实体艺术展 😂 http://t.cn/AiglR35r ​…
No 8. François Chollet:承认无知,质疑自以为了解的东西,保持好奇,不论何时、何地、与何人对…
No 9. 【PyTorch轻量实时语义分割模型】
No 10. 《UNIX环境高级编程》
No 11. 'person search – 利用YOLOv3结合行人重识别模型,实现行人的检测识别,查找特定行…
No 12. 非圆齿轮/凸轮传动 ⚙ http://t.cn/AigTkSYO ​…
No 13. 【机器学习教程代码集】
No 14. 《Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression》
No 15. 【信息论新直觉】
No 16. 【Python技巧十则】
No 17. 【用来创建、编译Latex文件的Python库】
No 18. 晚安~ [月亮] http://t.cn/AigOGPWK ​
No 19. 【创建实时更新的学习曲线(PyTorch/TensorFlow/Keras)】
No 20. 《Knowledge-aware Graph Neural Networks with Label Smoothness Regularization for Recommender Systems》
No 21. 【深度学习计算机视觉教程】
No 22. 【Kaggle RSNA颅内出血检测比赛第三名方案】
No 23. 《Learning Spatial Fusion for Single-Shot Object Detection》
No 24. 【(Kaggle)人类蛋白图谱图像分类竞赛分析】
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No 25. 【Kaggle RSNA颅内出血检测比赛第三名方案】
No 26. 【markmap:将markdown文档显示为思维导图的Javascript库】
No 27. 《How Can We Know What Language Models Know?》
No 28. 【Java深度学习框架】
No 29. 【机器学习论文笔记/摘要集】
No 30. 《Fast Sparse ConvNets》
No 31. 《Noise Robust Generative Adversarial Networks》
No 32. 《Adversarial Examples Improve Image Recognition》
No 33. 【dudeperf3ct深度学习博客与notebooks集】
No 34. 【伯克利课程:深度强化学习(2019)】
No 35. 【基于matplotlib的终端绘图】
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