爱可可老师24小时热门分享(2019.5.14)

No 1. 打开就变成天文球的戒指 💍✨ (十六世纪德国制造) ​…
No 2. 《深度学习的数学》
No 3. François Chollet:有*无限*数据,用“笨”
No 4. 《Linear Algebra: Step by Step (1st Edition)》
No 5. 'Leetcode solutions in Python' by Garvit Bansal Gi…
No 6. 【数据科学数学/统计学/概率基础】
No 7. 【基于深度语言模型的医疗问答系统】
No 8. 【用Plotly打造交互数据可视化】
No 9. 'TideFinger——指纹识别小工具,汲取整合了多个web指纹库,结合了多种指纹检测方法,让指纹…
No 10. Sahil Lavingia:相比坐在电脑前,我长时间散步时解决的问题要多得多。 ​…
No 11. 在没装Python的Windows机器上敲Python,会自动打开Windows Store的Pyt…
No 12. 《GPipe: Efficient Training of Giant Neural Networks using Pipeline Parallelism》
No 13. 【如何写出好文章】
No 14. 【ICLR 2019八大趋势】
No 15. 【用于各种时序数据挖掘任务的强大可扩展Python库】
No 16. “数据科学数学/统计学/概率基础”
No 17. 【用贝叶斯优化发现最适合数据集的图像增广策略】
No 18. 【NLP上手教程】
No 19. 【微软研究院开源可解释机器学习工具包 lnterpretML】
No 20. 【PyTorch实现的图像代码、脚本、预训练模型集锦】
No 21. 【《深度学习》解析之概率分布与密度函数】
No 22. 《如何学习数据结构? – 知乎》
No 23. 【二值神经网络(BNN)深度学习开源训练库】
No 24. 【决策树搜索文献大列表】
No 25. 大自然的神“P图”
No 26. 早!
No 27. 【Google与ARM计划合并低功耗机器学习软件项目,共同推进微推理引擎开发(uTensor & TensorFlow Lite)】
No 28. 【超全类型!微软亚洲研究院最新语义分析数据集MSParS】
No 29. 【Ian Goodfellow:对抗机器学习】
No 30. 【交互式解析:神经网络初始化】
No 31. 'iMaterialist Competition 2019' by Visipedia GitHu…
No 32. 《Survey on Evaluation Methods for Dialogue Systems》
No 33. 【伯克利新课:深度无监督学习】
No 34. 《Think Globally, Act Locally: A Deep Neural Network Approach to High-Dimensional Time Series Forecasting》
No 35. 【进化自主学习】
No 36. 【用于组织和分析机器学习实验的命令行工具】
No 37. 【Tensor2Robot:基于TensorFlow的大规模分布式机器学习架构】
No 38. 【深度学习NLP教程资料】
No 39. 【时尚+AI 文献、资源大列表】
No 40. 骗人的图表之“女巨人”
No 41. 【怎么把Snapchat自拍“变性”过滤器“玩坏”】
No 42. 进度条
No 43. 【基于谓词逻辑的英语/德语文本信息抽取】
No 44. 【《Clean Code in Python》随书代码】
No 45. 【Python机器学习课程】
No 46. 晚安~
No 47. 【Yann LeCun:深度学习硬件的过去、现在和未来(ISSCC 2019)】
No 48. 【AI未来说!最前沿的AI青年论坛第五期(量子计算专场)】
No 49. 【最先进开源会话AI的伦理分析】
No 50. 上千无人机上演的超大空中灯光秀 src:http://t.cn/EK2CIkU http://t.c…

爱可可老师24小时热门分享(2019.5.15)

No 1. 打开就变成天文球的戒指 💍✨ (十六世纪德国制造) ​…
No 2. 'mathAI – 一个拍照做题程序。输入一张包含数学计算题的图片,输出识别出的数学计算式以及计算结…
No 3. 【NLP上手教程】
No 4. 《漫画算法:小灰的算法之旅》
No 5. 《深度学习的数学》
No 6. 《如何学习数据结构? – 知乎》
No 7. François Chollet:有*无限*数据,用“笨”
No 8. 'TideFinger——指纹识别小工具,汲取整合了多个web指纹库,结合了多种指纹检测方法,让指纹…
No 9. 【《Clean Code in Python》随书代码】
No 10. 好设计:帮行动不便人士安全起立坐稳的装置 http://t.cn/EKa7HY0 ​…
No 11. 【图像分割文献/代码集锦(语义分割、2D医学分割、3D医学分割、实例分割、全景分割)】
No 12. 《3D-SIS: 3D Semantic Instance Segmentation of RGB-D Scans》
No 13. 《Object Detection in 20 Years: A Survey》
No 14. 【每个开发人员都该了解的现代C++优秀特性】
No 15. 【用深度学习从非结构化文本中提取特定信息】
No 16. 【生成模型Tensorflow2实现集锦】
No 17. 【PyTorch实现的图像代码、脚本、预训练模型集锦】
No 18. 【基于Scikit-Learn和Pandas的机器学习测试框架】
No 19. 【合成数据生成:数据科学家新手必备技能】
No 20. Maxime Chevalier-Boisvert:当你深谙梯度下降的用处,一切看来都像是可微函数。…
No 21. 【用图表说谎的5种方法】
No 22. 【二值神经网络(BNN)深度学习开源训练库】
No 23. 【(R)时序特征提取与统计】
No 24. 【中文聊天机器人小智】
No 25. 【定量学术文章撰写指南】
No 26. 【强化学习课程】
No 27. 【《设计数据密集型应用》中文翻译】
No 28. 【图解机器学习】
No 29. 【大规模人名库】
No 30. 【(p5.js/TensorFlow.js)神经进化自驾小车Demo】
No 31. 【ICLR 2019八大趋势】
No 32. 【Kaggle新赛:人脸遗传特征识别】
No 33. 【TensorFlow模型优化工具集】
No 34. 【(PyTorch)深度学习模型文档分类】
No 35. 【Tensor2Robot:基于TensorFlow的大规模分布式机器学习架构】
No 36. 晚安~ [月亮] http://t.cn/EK6Axwd ​
No 37. 洗剪吹 🐂 😂 ​
No 38. 【如何写好博客文章】
No 39. 《TensorFlow Model Optimization Toolkit — Pruning API》
No 40. 《Filter Pruning via Geometric Median for Deep Convolutional Neural Networks Acceleration》
No 41. 早![太阳] ​
No 42. 可视化:从特征变化看Billboard Top 200流行音乐变化趋势(1963-2018)
No 43. joe heenan: 女儿:我可以去朋友家吗?我:每20分钟给我发条信息报个平安……
No 44.
'To Be Top Javaer – Java工程师成神之路' by Hollis GitHub:…
No 45. 《为什么面试官说 Trie 树没用? – 知乎》
No 46. 【Facebook基于PyTorch的Ax与BoTorch:简化深度学习实验】
No 47. 《Learning to Exploit Long-term Relational Dependencies in Knowledge Graphs》
No 48. 《Structural Equation Modeling using Computation Graphs》
No 49. 【用于组织和分析机器学习实验的命令行工具】
No 50. 【如何写出好文章】

爱可可老师24小时热门分享(2019.5.16)

No 1. 'mathAI – 一个拍照做题程序。输入一张包含数学计算题的图片,输出识别出的数学计算式以及计算结…
No 2. 打开就变成天文球的戒指 💍✨ (十六世纪德国制造) ​…
No 3. 《深度学习的数学》
No 4. 【图像分割文献/代码集锦(语义分割、2D医学分割、3D医学分割、实例分割、全景分割)】
No 5. 《漫画算法:小灰的算法之旅》
No 6. 【Matplotlib 3D绘图简易指南】
No 7. 【LinkedIn招聘推荐系统揭秘】
No 8. 【决策树完全指南】
No 9. 【GANs vs. Autoencoders:深度生成模型对比】
No 10. 【中文聊天机器人小智】
No 11. 从人脸到建筑外观的pix2pix
No 12. 【(R)时序特征提取与统计】
No 13. 【2019 3D姿态估计指南】
No 14. 【《设计数据密集型应用》中文翻译】
No 15. 【TensorFlow模型优化工具集】
No 16. 【(PyTorch)深度学习模型文档分类】
No 17. 【机器学习 vs. 传统编程】
No 18. 《Filter Pruning via Geometric Median for Deep Convolutional Neural Networks Acceleration》
No 19. 凤头鸭(Crested Duck) 🦆 ​
No 20. 洗剪吹 🐂 😂 ​
No 21. #AI 看不懂# ​
No 22. 【AI未来说!最前沿的AI青年论坛第五期(量子计算专场)】
No 23. 【Deepfakes相关资源大列表】
No 24. 早![太阳] ​
No 25. 《Graph U-Nets》
No 26. 《为什么面试官说 Trie 树没用? – 知乎》
No 27. 【数据科学自学实践指南】
No 28. Jess Calarco:如果大额资助成了学术界衡量成功的标准,博士阶段有必要增设项目管理课程。 …
No 29. 【也许你没用过但值得一试的Python 3特性】
No 30. 【Translatotron:端到端语音到语音转换模型】
No 31. 【对开发者有用的法则、理论、原则和模式】
No 32. 晚安~
No 33. 'To Be Top Javaer – Java工程师成神之路' by Hollis GitHub:…
No 34. joe heenan: 女儿:我可以去朋友家吗?我:每20分钟给我发条信息报个平安……
No 35.
【生成模型Tensorflow2实现集锦】
No 36. 【Geoffrey Hinton:神经网络的进化】
No 37. 【可以玩的复杂系统传播方式解析】
No 38. 《Graph Convolutional Gaussian Processes》
No 39. 【新书:打造数据科学职业生涯】
No 40. 《Hybrid Attention-Based Prototypical Networks for Noisy Few-Shot Relation Classification》
No 41. 【开源书:R语言地理计算】
No 42. 'Pytorch implementations of Bayes By Backprop, MC …
No 43. 【用期刊影响因子评价研究和研究者:会比抛硬币更靠谱吗?】
No 44. 【基于单幅图片的时尚模特3D人体重建】
No 45. 《Meta-Learning with Differentiable Convex Optimization》
No 46. 《MeshCNN: A Network with an Edge》
No 47. 【Kaggle新赛:人脸遗传特征识别】
No 48. 【批判性阅读期刊文章】
No 49. MIT魔方机器人:一秒搞定仨 http://t.cn/EKYwwIH ​…
No 50. 【图解机器学习】

爱可可老师24小时热门分享(2019.5.17)

No 1. 打开就变成天文球的戒指 💍✨ (十六世纪德国制造) ​…
No 2. 《动手学深度学习》
No 3. “AI算法岗求职攻略(涵盖准备攻略、刷题指南、内推和AI公司清单等资料)”
No 4. 'mathAI – 一个拍照做题程序。输入一张包含数学计算题的图片,输出识别出的数学计算式以及计算结…
No 5. 【如何成为NLP专家】
No 6. 【ACM优秀博士论文(2018):梯度元学习】
No 7. 《深度学习的数学》
No 8. MIT魔方机器人:一秒搞定仨 http://t.cn/EKYwwIH ​…
No 9. 晚安~ [月亮] 🐭 ​
No 10. 凤头鸭(Crested Duck) 🦆 ​
No 11. 【视频三维人体动态学习】
No 12. 【ICLR 2019选集:聚焦样本受限问题】
No 13. 《漫画算法:小灰的算法之旅》
No 14. #AI 看不懂# ​
No 15. 【学术要成功,勇气和天赋同样重要:“那些最初失败后坚持并继续申请资助的科学家们的表现比那些一次成功的科学家们更好,从随后十年中获得的研究引用数来看”】
No 16. 【撰写和发表科研文章】
No 17. 【用张量网络图表征矩阵(操作)】
No 18. 【也许你没用过但值得一试的Python 3特性】
No 19. 【Deepfakes相关资源大列表】
No 20. 【新书:打造数据科学职业生涯】
No 21. 【新书:傻瓜深度学习】
No 22. 【从相识到婚姻:关系的进化】
No 23. 《Hybrid Attention-Based Prototypical Networks for Noisy Few-Shot Relation Classification》
No 24. 'Graph Convolution Network for NLP' by Takahiro Ku…
No 25. 【基于单幅图片的时尚模特3D人体重建】
No 26. 【Pytorch高级训练框架】
No 27. 【开源书:R语言地理计算】
No 28. 【用StyleGAN生成“权力的游戏”人物】
No 29. 【批判性阅读期刊文章】
No 30. 《Rethinking the Usage of Batch Normalization and Dropout in the Training of Deep Neural Networks》
No 31. 【图像分割/显著性检测数据集列表】
No 32. AR小贴士
No 33. 'Pytorch implementations of Bayes By Backprop, MC …
No 34. 《Learning to Regress 3D Face Shape and Expression from an Image without 3D Supervision》
No 35. AM vs. FM http://t.cn/EKjOW8M ​
No 36. 【基于PyTorch的开源人群计数框架】
No 37. 【用深度学习揭示数据的因果关系】
No 38. 早!
No 39. 【域泛化(Domain Generalization)资源列表】
No 40. 'Virtual KITTI 3D Dataset for Semantic Segmentatio…
No 41. 【Scikit-Learn时序交叉验证扩展】
No 42. 【人体姿态可学习三角测量】
No 43. 【(Colab)宠物图片分割实例】
No 44. Amazon测试中的“量身定制”
No 45. 【机器学习/深度学习最新资源精选集】
No 46. 【开放世界大规模长尾识别】
No 47. 《Zero-Shot Voice Style Transfer with Only Autoencoder Loss》
No 48. 【研究设计模式】
No 49. 【Python序列标记评价框架】
No 50. 【综合教学视频分析大规模数据集】

爱可可老师一周热门分享(2019.5.18)

No 1. 打开就变成天文球的戒指 💍✨ (十六世纪德国制造) ​…
No 2. 'mathAI – 一个拍照做题程序。输入一张包含数学计算题的图片,输出识别出的数学计算式以及计算结…
No 3. [笑cry] ​
No 4. 《深度学习的数学》
No 5. 《动手学深度学习》
No 6. 《漫画算法:小灰的算法之旅》
No 7. “AI算法岗求职攻略(涵盖准备攻略、刷题指南、内推和AI公司清单等资料)”
No 8. François Chollet:有*无限*数据,用“笨”
No 9. 【NLP上手教程】
No 11. 进度条
No 12. NLP 😂 ​
No 13. 《Linear Algebra: Step by Step (1st Edition)》
No 14. 【深度学习NLP教程资料】
No 15. 【手把手:看例子理解PyTorch】
No 16. 1950年代的复古未来主义(Retro-futurism)艺术 ​…
No 17. 【ICLR 2019笔记】
No 18. 【图像分割文献/代码集锦(语义分割、2D医学分割、3D医学分割、实例分割、全景分割)】
No 19. 刚从外面玩回来8岁小盆友手上的细菌 by Tasha Sturm ​…
No 20. 2019进度:▓▓▓▓▓░░░░░░░░░░ 36% [加油机]️ …
No 21. 【Matplotlib 3D绘图简易指南】
No 22. 《如何学习数据结构? – 知乎》
No 23. 'Leetcode solutions in Python' by Garvit Bansal Gi…
No 24. 'TideFinger——指纹识别小工具,汲取整合了多个web指纹库,结合了多种指纹检测方法,让指纹…
No 25. '可以自己进行训练的中文聊天机器人, 根据自己的语料训练出自己想要的聊天机器人,可以用于智能客服、在…
No 26. 【边缘检测文献大列表】
No 27. 好设计:帮行动不便人士安全起立坐稳的装置 http://t.cn/EKa7HY0 ​…
No 28. 【如何成为NLP专家】
No 29. 【AI未来说!最前沿的AI青年论坛第五期(量子计算专场)】
No 30. 【TensorFlow图形学入门】
No 31. “第三轮修改后被拒稿”
No 32. MIT魔方机器人:一秒搞定仨 http://t.cn/EKYwwIH ​…
No 33. 【决策树完全指南】
No 34. 【数据科学数学/统计学/概率基础】
No 35. 【ACM优秀博士论文(2018):梯度元学习】
No 36. 【用于各种时序数据挖掘任务的强大可扩展Python库】
No 37. 【LinkedIn招聘推荐系统揭秘】
No 38. 晚安~ [月亮] 🐭 ​
No 39. 【ICLR 2019八大趋势】
No 40. 凤头鸭(Crested Duck) 🦆 ​
No 41. Sahil Lavingia:相比坐在电脑前,我长时间散步时解决的问题要多得多。 ​…
No 42. 【用Plotly打造交互数据可视化】
No 43. 上千无人机上演的超大空中灯光秀 src:http://t.cn/EK2CIkU http://t.c…
No 44. 【基于深度语言模型的医疗问答系统】
No 45. 【生成模型Tensorflow2实现集锦】
No 46. 【GANs vs. Autoencoders:深度生成模型对比】
No 47. 在没装Python的Windows机器上敲Python,会自动打开Windows Store的Pyt…
No 48. 《Object Detection in 20 Years: A Survey》
No 49. 【《Clean Code in Python》随书代码】
No 50. 【视频三维人体动态学习】

爱可可老师一周论文精选(2019.5.18)

No 1. 《Object Detection in 20 Years: A Survey》
No 2. 【视频三维人体动态学习】
No 3. 《Learning Embeddings into Entropic Wasserstein Spaces》
No 4. 《Bayesian Optimization using Deep Gaussian Processes》
No 5. 《Embedding Human Knowledge in Deep Neural Network via Attention Map》
No 6. 《D2-Net: A Trainable CNN for Joint Detection and Description of Local Features》
No 7. 《Graph U-Nets》
No 8. 《Rethinking the Usage of Batch Normalization and Dropout in the Training of Deep Neural Networks》
No 9. 《Graph Convolutional Gaussian Processes》
No 10. 《Targeted Sentiment Analysis: A Data-Driven Categorization》
No 11. 《S4L: Self-Supervised Semi-Supervised Learning》
No 12. 《Learning Loss for Active Learning》
No 13. 《Think Globally, Act Locally: A Deep Neural Network Approach to High-Dimensional Time Series Forecasting》
No 14. 《MASS: Masked Sequence to Sequence Pre-training for Language Generation》
No 15. 【人体姿态可学习三角测量】
No 16. 《Zero-Shot Voice Style Transfer with Only Autoencoder Loss》
No 17. 《Learning to Exploit Long-term Relational Dependencies in Knowledge Graphs》
No 18. 《Meta-Learning with Differentiable Convex Optimization》
No 19. 《MeshCNN: A Network with an Edge》
No 20. 《Directing DNNs Attention for Facial Attribution Classification using Gradient-weighted Class Activation Mapping》
No 21. 《RadiX-Net: Structured Sparse Matrices for Deep Neural Networks》
No 22. 《Interdisciplinary Relationships Between Biological and Physical Sciences》
No 23. 《Interactive Image Generation Using Scene Graphs》
No 24. 《Multi-Person Pose Estimation with Enhanced Channel-wise and Spatial Information》
No 25. 《Evaluation of Machine Learning Classifiers for Zero-Day Intrusion Detection — An Analysis on CIC-AWS-2018 dataset》
No 26. 《Structural Equation Modeling using Computation Graphs》
No 27. 《Machine Learning at Microsoft with ML .NET》
No 28. 《AutoAssist: A Framework to Accelerate Training of Deep Neural Networks》
No 29. 《Learning Causality: Synthesis of Large-Scale Causal Networks from High-Dimensional Time Series Data》
No 30. 《Learning to Interpret Satellite Images in Global Scale Using Wikipedia》

爱可可老师24小时热门分享(2019.5.18)

No 1. 打开就变成天文球的戒指 💍✨ (十六世纪德国制造) ​…
No 2. 【PyTorch内核揭秘】
No 3. “AI算法岗求职攻略(涵盖准备攻略、刷题指南、内推和AI公司清单等资料)”
No 4. “人类是最疯狂的物种。他们崇拜看不见的上帝,摧毁可得见的自然。他们没有意识到,这个正被摧毁的自然就是他们所崇拜的上帝。”
No 5. 《动手学深度学习》
No 6. 'Graph Convolution Network for NLP' by Takahiro Ku…
No 7. 【手把手指南:从Python项目到开源包】
No 8. 《什么能力很重要,但大多数人却没有? – 知乎》
No 9. 《深度学习的数学》
No 10. Cassidy Williams设计的“有一丝慌乱”
No 11. Emma Wedekind:写代码就像健身。开始很难,好一段时间才能看到进步,比你强的人多得是。不过…
No 12. 《Learning to Regress 3D Face Shape and Expression from an Image without 3D Supervision》
No 13. 【图像分割/显著性检测数据集列表】
No 14. 《An interdisciplinary survey of network similarity methods》
No 15. 《漫画算法:小灰的算法之旅》
No 16. 【五年编程艺术创作的思考】
No 17. 【基于PyTorch的开源人群计数框架】
No 18. 【AI换脸Deepfake的善、恶、丑】
No 19. “熟悉代码就像画家了解铅笔、钢笔和画笔的工作原理,这是开展工作所需要的,但它最终无助于解决艺术问题。你不能指望写得一手好代码解决一切问题。”
No 20. 'Virtual KITTI 3D Dataset for Semantic Segmentatio…
No 21. 'Mobile AI Compute Engine Model Zoo' by XiaoMi Git…
No 22. 'mathAI – 一个拍照做题程序。输入一张包含数学计算题的图片,输出识别出的数学计算式以及计算结…
No 23. 【(Colab)宠物图片分割实例】
No 24. 《Deep Compressed Sensing》
No 25. “Postersession.ai – ICLR 2019 posters”
No 26. 《Joint Voxel and Coordinate Regression for Accurate 3D Facial Landmark Localization》
No 27. 芝士汉堡空气动力学 🍔 ​
No 28. 【将Kaldi的模型文件转换为ONNX模型的工具】
No 29. 晚安~ [月亮] 👓 http://t.cn/EKmeMvG ​
No 30. 早![太阳] ​
No 31. 《LGM-Net: Learning to Generate Matching Networks for Few-Shot Learning》
No 32. 《Behavior Sequence Transformer for E-commerce Recommendation in Alibaba》
No 33. 【Python序列标记评价框架】
No 34. 【研究设计模式】
No 35. 《Meta reinforcement learning as task inference》
No 36. 【ACM优秀博士论文(2018):梯度元学习】
No 37. 【农业/园艺开源技术大列表】
No 38. 'Intel(R) nGraph(TM) Compiler and runtime for Tens…
No 39. 《On Variational Bounds of Mutual Information》
No 40. 《The Kernel Interaction Trick: Fast Bayesian Discovery of Pairwise Interactions in High Dimensions》
No 41. 【用张量网络图表征矩阵(操作)】
No 42. [哈哈] by Tom Gauld ​
No 43. 'PIXOR – Bird's Eye View Object Detection Algorith…
No 44. 《爱可可老师一周论文精选(2019.5.18)》
No 45. 'Model Zoo for Intel® Architecture: contains Intel…
No 46. 【从相识到婚姻:关系的进化】
No 47. 《Rethinking the Usage of Batch Normalization and Dropout in the Training of Deep Neural Networks》
No 48. 【Pytorch高级训练框架】
No 49. 【如何成为NLP专家】
No 50. 【撰写和发表科研文章】

爱可可老师24小时热门分享(2019.5.19)

No 1. 打开就变成天文球的戒指 💍✨ (十六世纪德国制造) ​…
No 2. Emma Wedekind:写代码就像健身。开始很难,好一段时间才能看到进步,比你强的人多得是。不过…
No 3. 【FastBert:BERT模型简化开发部署库】
No 4. “自走”魔方
No 5. 《什么能力很重要,但大多数人却没有? – 知乎》
No 6. Cassidy Williams设计的“有一丝慌乱”
No 7. 【Python可视化运行/教学工具】
No 8. 【几分钟内学会平稳开车:小赛车上的强化学习实战】
No 9. 富贵功名皆人世浮荣,惟胸次浩大是真正受用。 – 曾国藩 …
No 10. 我给大家分享几个最近常常看的油管频道,非常开智的那种[坏笑]
No 11. 【图像标记(标注)工具VIA】
No 12. 倒放的浣熊视频,妙啊~ 🦕
No 13. 【GitHub用户个人主页】
No 14. 【音乐的数学基础】
No 15. 《动手学深度学习》
No 16. 要是你把论文落在3岁小朋友的房间……
No 17. 开管有益 [机智]
No 18. 'Mobile AI Compute Engine Model Zoo' by XiaoMi Git…
No 19. 【Tensorflow 2.0教程(SciPy Tokyo)】
No 20. 《深度学习的数学》
No 21. 【黑客硬件工具清单】
No 22. 【以人为本AI产品设计指南】
No 23. 【PyTorch内核揭秘】
No 24. 《漫画算法:小灰的算法之旅》
No 25. 《Joint Voxel and Coordinate Regression for Accurate 3D Facial Landmark Localization》
No 26. 新版本支持图像、音频和视频的手工标注。VIA在浏览器中运行,无需安装配置。…
No 27. 晚安~ [月亮] http://t.cn/EKDJh5e ​
No 28. 【Linux内存分析/诊断工具】
No 29. 【文档/结构化数据分布式爬虫框架】
No 30. 'mathAI – 一个拍照做题程序。输入一张包含数学计算题的图片,输出识别出的数学计算式以及计算结…
No 31. 【农业/园艺开源技术大列表】
No 32. 早![太阳] ​
No 33. 漫画的诞生:涂鸦稿>粗糙稿>墨水稿>成品
No 34. Unbiased LambdaMART是我们开发的unbiased learning to rank…
No 35. 【R Markdown <-> Word 双向同步包】
No 36. 【《図解速習DEEP LEARNING》随书源码(Colab)】
No 37. 【Scikit-learn新RC版本增加了与xgboost、lightgbm速度相媲美的高效gradient boosting实现】
No 38. 中世纪的猫头鹰 🦉 ​
No 39. 《LSANet: Feature Learning on Point Sets by Local Spatial Attention》
No 40. 《Language-Conditioned Graph Networks for Relational Reasoning》
No 41. 【手把手指南:从Python项目到开源包】
No 42. 'Model Zoo for Intel® Architecture: contains Intel…
No 43. 《Generating High Fidelity Images with Subscale Pixel Networks and Multidimensional Upscaling》
No 44. 《ReshapeGAN: Object Reshaping by Providing A Single Reference Image》
No 45. 《Approximate Bayesian computation with the Wasserstein distance》
No 46. Scikit-Learn V0.21.1 Released http://t.cn/E9haCi3
No 47. “人类是最疯狂的物种。他们崇拜看不见的上帝,摧毁可得见的自然。他们没有意识到,这个正被摧毁的自然就是他们所崇拜的上帝。”
No 48. 《Unbiased LambdaMART: An Unbiased PairwiseLearning-to-Rank Algorithm》
No 49. “Dynamic Rectangle”
No 50. 《Learnable Triangulation of Human Pose》

爱可可老师24小时热门分享(2019.5.11)

No 1. 【ICLR 2019笔记】
No 2. 如果你看到这张图深有感触,说明你我一样,都不年轻了…… 💾 ​…
No 3. '通过思维导图整理redis的重要知识点' by Weiwf GitHub: http://t.cn…
No 4. 【TensorFlow图形学入门】
No 5. 【人脸相关文献/代码集锦】
No 6. 【Hadley Wickham推荐:面向数据科学家的五本最佳计算机科学图书】
No 7. 从地球上看到的水星、金星、火星、木星、土星运行轨迹
No 8. 在网上找到正确答案的最佳方式,不是提问,而是给出错误答案。 – Cunningham定律 ​…
No 9. 【用Scikit-Learn生成预测区间】
No 10. 学AI要求有多高?😂 ​
No 11. 【基于机器学习的Airbnb搜索排序】
No 12. 《An Empirical Study of Example Forgetting during Deep Neural Network Learning》
No 13. 【关于写作:短文、期刊文章写作思路】
No 14. 另辟蹊径Introduction [强]
No 15. 《Bayesian Optimization using Deep Gaussian Processes》
No 16. 【点云标记工具】
No 17. #AI 看不懂#
No 18. 【边缘检测文献大列表】
No 19. 【Python在线机器学习库】
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No 21. 《Deep learning generalizes because the parameter-function map is biased towards simple functions》
No 22. 《Embedding Human Knowledge in Deep Neural Network via Attention Map》
No 23. 【用手机检测皮肤癌】
No 24. 'Retina-VesselNet – A DenseBlock-Unet for Retinal …
No 25. AR新玩法:魔方 http://t.cn/EKPoC3u ​
No 26. 【物理深度学习资源集锦】
No 27. [笑cry] ​
No 28. 【兼容Scikit-Learn的Python时序/面板数据学习工具箱】
No 29. 【初创企业争相尝试DeepFakes商业化应用】
No 30. '3D ConvNets in Pytorch' by Tushar Nagarajan GitHu…
No 31. 【WebAnno:灵活的、基于网络、可视化的分布式文本标注系统】
No 32. 《S4L: Self-Supervised Semi-Supervised Learning》
No 33. 早![太阳]
No 34. 科技让创作更轻松 🖌 http://t.cn/EodHz2o ​…
No 35. 《Learning Loss for Active Learning》
No 36. 胡兀鹫(Gypaetus barbatus) ​
No 37. 《Pre-training BERT from scratch with cloud TPU》
No 38. [思考] ​
No 39. 【深度神经网络可扩展异步神经结构/超参搜索】
No 40. 'Experiments for understanding disentanglement in …
No 41. 《PCL: Proposal Cluster Learning for Weakly Supervised Object Detection》
No 42. 【用迁移学习打造最先进会话AI】
No 43. 晚安~ [月亮] ​
No 44. 《Interdisciplinary Relationships Between Biological and Physical Sciences》
No 45. 👏✈️ http://t.cn/EKPJYxx ​
No 46. 《Interactive Image Generation Using Scene Graphs》
No 47. 《Evaluation of Machine Learning Classifiers for Zero-Day Intrusion Detection — An Analysis on CIC-AWS-2018 dataset》
No 48. 《AutoAssist: A Framework to Accelerate Training of Deep Neural Networks》
No 49. 《Learning to Evolve》
No 50. 《Processing Megapixel Images with Deep Attention-Sampling Models》

爱可可老师一周论文精选(2019.5.11)

No 1. 【比MobileNetV2快2倍更准确的MobileNetV3】
No 2. 《Survey of Dropout Methods for Deep Neural Networks》
No 3. 《Low-Memory Neural Network Training: A Technical Report》
No 4. 《A Survey on Neural Architecture Search》
No 5. 《Graph Matching Networks for Learning the Similarity of Graph Structured Objects》
No 6. 《Unified Language Model Pre-training for Natural Language Understanding and Generation》
No 7. 【深度学习蛋白质序列标注与功能预测】
No 8. 《Adversarial Examples Are Not Bugs, They Are Features》
No 9. 【Few-Shot无监督图到图变换:从少量样本挖掘新事物特质】
No 10. 《WoodScape: A multi-task, multi-camera fisheye dataset for autonomous driving》
No 11. 《Billion-scale semi-supervised learning for image classification》
No 12. 《The Lottery Ticket Hypothesis: Finding Sparse, Trainable Neural Networks》
No 13. 《Self-supervised Learning for Video Correspondence Flow》
No 14. 《Ordered Neurons: Integrating Tree Structures into Recurrent Neural Networks》
No 15. 《HAR-Net: Joint Learning of Hybrid Attention for Single-stage Object Detection》
No 16. 《Deep Learning for Audio Signal Processing》
No 17. 《Bayesian Optimization using Deep Gaussian Processes》
No 18. 《Convolutional Mesh Regression for Single-Image Human Shape Reconstruction》
No 19. 《FAQ Retrieval using Query-Question Similarity and BERT-Based Query-Answer Relevance》
No 20. 《Meta-learning of Sequential Strategies》
No 21. 《GAN Augmented Text Anomaly Detection with Sequences of Deep Statistics》
No 22. 《ResNet Can Be Pruned 60x: Introducing Network Purification and Unused Path Removal (P-RM) after Weight Pruning》
No 23. 《Self-Supervised Convolutional Subspace Clustering Network》
No 24. 《Full-Jacobian Representation of Neural Networks》
No 25. 《Estimating Kullback-Leibler Divergence Using Kernel Machines》
No 26. 《Reducing Anomaly Detection in Images to Detection in Noise》
No 27. 《26ms Inference Time for ResNet-50: Towards Real-Time Execution of all DNNs on Smartphone》
No 28. 《Challenges of Real-World Reinforcement Learning》
No 29. 《Controllable Artistic Text Style Transfer via Shape-Matching GAN》
No 30. 《3D BAT: A Semi-Automatic, Web-based 3D Annotation Toolbox for Full-Surround, Multi-Modal Data Streams》