爱可可老师24小时热门分享(2019.2.3)

No 1. CS背后的女人们 [good] ​
No 2. 【可视化实战:BBC数据/可视化团队开源R/ggplot2绘图代码(bbplot)】
No 3. 人长大了,会发现一些年轻时不懂的事:做个混蛋很容易。 冷血、摧毁、破坏——无需头脑,易如反掌。 做个…
No 4. 【PyViz:Python数据可视化集成工具箱】
No 5. 【RNN/LSTM股市预测】
No 6. 【斯坦福CS-224N深度学习自然语言处理课程介绍NLP模型的PyTorch实现】
No 7. 《语义分割江湖的那些事儿》
No 8. 【机器学习面试问题集锦(深度学习、通用机器学习、机器学习数学基础)】
No 9. 【推荐系统资源(文献、工具、框架)整理】
No 10. 《研究是一门艺术》
No 11. 《YOLOv3: An Incremental Improvement》
No 12. 【机器学习“State-of-the-Art”最新水准论文/代码】
No 13. 这个“分瓶机器人”
No 14. 在-70ºC的南极吃面条 [笑cry] ​
No 15. 《博士毕业后,你还做科研吗? – 知乎》
No 16. 推荐一个网站,Tunefind.com,我一直用它查电影和电视剧里的歌,尤其是美剧,不光会列出每一集…
No 17. 【PyTorch实现的deepfake高分辨率换脸】
No 18. 给新员工讲解十年前的遗留代码 [笑cry]
No 19. 【面向深度学习研究人员的自然语言处理实例教程(TensorFlow/Pytorch)】
No 20. 场景音乐情绪分析的好数据//推荐一个网站,Tunefind.com,我一直用它查电影和电视剧里的歌,…
No 21. #AI 看不懂# ​
No 22. 【PyTorch实现的深度强化学习算法:DQN, AC, ACER, A2C, A3C, , PG, DDPG, TRPO, PPO…】
No 23. 【用Elasticsearch+Logstash+Kibana实现Python日志实时可视化】
No 24. 【(Python)特征选择包】
No 25. 《Invertible Residual Networks》
No 26. 早![太阳]
No 27. 在一个信息充盈的时代,唯一真正需要教授的是那些违反直觉的东西。
No 28. 《Revisiting self-supervised visual representation learning》
No 29. 【哈佛医学院“医疗决策数据科学”课程】
No 30. 【人类认知能力下降是由于血脑屏障破坏,“与Aβ和tau的积累无关”】
No 31. 【基于gdb的python进程注入和调试工具】
No 32. 正能量哈哈
No 33. 神奇的“反重力水滴”
No 34. 《Beyond the clustering coefficient: A topological analysis of node neighbourhoods in complex networks》
No 35. 图解命令行之 tcpdump & tshark
No 36. 【手把手:IBM Cloud存储+云端标注+TensorFlow.js实现目标检测】
No 37. 【笑声检测器】
No 38. 【音频/音乐分析库】
No 39. 【用CIFAR数据集试炼深度学习】
No 40. 【教程:用Python写一个systemd服务】
No 41. 晚安~[月亮] ​
No 42. 《Learning Logistic Circuits》
No 43. 【PyTorch项目模板】
No 44. 《Chester: A Web Delivered Locally Computed Chest X-Ray Disease Prediction System》
No 45. GitHub:http://t.cn/Etrlkrq
No 46. 【Python攻击性语言检测库】
No 47. 《Active Anomaly Detection via Ensembles: Insights, Algorithms, and Interpretability》
No 48. 《DELTA: DEep Learning Transfer using Feature Map with Attention for Convolutional Networks》
No 49. 【2018年度热门机器学习开源资源盘点】
No 50. 《HyperGAN: A Generative Model for Diverse, Performant Neural Networks》

爱可可老师一周论文精选(2019.2.3)

No 1. 《One-Class Convolutional Neural Network》
No 2. 《The Evolved Transformer》
No 3. 《BioBERT: pre-trained biomedical language representation model for biomedical text mining》
No 4. 《Deep Learning on Small Datasets without Pre-Training using Cosine Loss》
No 5. 《A BERT Baseline for the Natural Questions》
No 6. 【综述:大脑误差反向传播理论】
No 7. 《Glyce: Glyph-vectors for Chinese Character Representations》
No 8. 《Hotels-50K: A Global Hotel Recognition Dataset》
No 9. 《Fixup Initialization: Residual Learning Without Normalization》
No 10. 《Self-Supervised Generalisation with Meta Auxiliary Learning》
No 11. 《MONet: Unsupervised Scene Decomposition and Representation》
No 12. 《Disentangling Disentanglement in Variational Auto-Encoders》
No 13. 《Design of Real-time Semantic Segmentation Decoder for Automated Driving》
No 14. 《Random Forest with Learned Representations for Semantic Segmentation》
No 15. 《In Defense of the Triplet Loss for Visual Recognition》
No 16. 《Joint shape learning and segmentation for medical images using a minimalistic deep network》
No 17. 《Theoretically Principled Trade-off between Robustness and Accuracy》
No 18. 《Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Sign Language Recognition》
No 19. 《Hierarchical Attentional Hybrid Neural Networks for Document Classification》
No 20. 《Towards a Deeper Understanding of Adversarial Losses》
No 21. 《Chester: A Web Delivered Locally Computed Chest X-Ray Disease Prediction System》
No 22. 《Self-Supervised Deep Image Denoising》
No 23. 《What does the free energy principle tell us about the brain?》
No 24. 《Predicting Parkinson's Disease using Latent Information extracted from Deep Neural Networks》
No 25. 《Hierarchically Clustered Representation Learning》
No 26. 《Max-margin Class Imbalanced Learning with Gaussian Affinity》
No 27. 《Fast Markov Chain Monte Carlo Algorithms via Lie Groups》
No 28. 《Evaluating the State-of-the-Art of End-to-End Natural Language Generation: The E2E NLG Challenge》
No 29. 《Reward Shaping via Meta-Learning》
No 30. 《Active Anomaly Detection via Ensembles: Insights, Algorithms, and Interpretability》

爱可可老师一周热门分享(2019.2.3)

No 1. Google翻译新特性? src:http://t.cn/EtxOv5a ​…
No 2. 可视化:正弦与余弦 ​
No 3. good job!
No 4. 《知识图谱》
No 5. 【机器学习“State-of-the-Art”最新水准论文/代码浏览】
No 6. 以前我讨厌写作。甚至有点害怕。我以为写作是等待灵感的神秘过程,根本无法驾驭。现在我喜欢写作。发生了什…
No 7. 【赏心悦目:欧几里德《几何原理》(1847年版)彩图重制版——包括交互图、交叉引用】
No 8. 在某领域专业并不意味着要对所有事都清清楚楚,而是意味着: – 知道自己知道什么 – 知道自己不知…
No 9. 人在洗澡时会冒出些独到的想法,因为这是现代生活中唯一可以躲避娱乐、强迫工作和过度社交的地方。 隔离…
No 10. 《在文本分类任务中,有哪些论文中很少提及却对性能有重要影响的tricks? – 知乎》
No 11. 提防假装在帮你的人、媒体和教育机构 ​…
No 12. 【Visual Studio Code的Python扩展最新升级:嵌入IPython终端,可直接交互运行Python代码】
No 13. 【伯克利 2019 深度学习课程】
No 14. 【纽约大学“深度学习数学原理”主题课程资料】
No 15. 《统计会犯错》
No 16. CS背后的女人们 [good] ​
No 17. 【可视化实战:BBC数据/可视化团队开源R/ggplot2绘图代码(bbplot)】
No 18. 趣闻:技术宅为空调添加了“特效”
No 19. 焦虑会用想象中未来无尽的苦痛绞杀现在;沉浸在幻想出的艰辛里,永远无法体会当下的富足。
No 20. 'book.zi5.me全站kindle电子书籍爬取,按照作者书籍名分类,每本书有mobi和equb…
No 21. 2019进度:▓░░░░░░░░░░░░░░ 7% ⛽️ ​…
No 22. 【专家推荐的AI阅读清单】
No 23. 汽车如何改变了我们的公共空间? by Karl Jilg ​…
No 24. 'AI实战-practicalAI 中文版' by MLEveryday GitHub: http:…
No 25. 晚安~ [月亮] ​
No 26. 身手不凡的自同步无人机 http://t.cn/EtxKpYQ ​…
No 27. 晚安~[月亮] ​
No 28. 人们总是过度关注*学什么*而不是 *怎么学*。在编程语言、机器学习、JavaScript框架等方面都…
No 29. 晚安~[月亮] ​
No 30. 【神经网络通用理论基础探索】
No 31. 《有哪些数学上的事实,没有一定数学知识的人不会相信? – 知乎》
No 32. 'ocr_densenet – 第一届西安交通大学人工智能实践大赛(2018AI实践大赛–图片文字…
No 33. 【IBM发布百万级“人脸多样性”数据集,旨在推动人脸识别技术公平性和准确性研究】
No 34. 【《Python贝叶斯分析》随书代码】
No 35. 【斯坦福NLP工具包(0.1.0):基于UD v2和Python CoreNLP接口提供53种语言的本地化、(PyTorch)神经网络实现的词条化、词性标记和依存解析】
No 36. 【GAN最新进展】
No 37. 【面向青少年的免费在线编程课程(有中文)】
No 38. 【CMU神经网络自然语言处理课程(2019):新增ELMo/BERT上下文词表示、模型可解释性等内容,PyTorch/DyNet代码示例】
No 39. 【2018年度热门机器学习开源资源盘点】
No 40. 【用神经网络模拟环境训练自驾小赛车】
No 41. 触达信息越来越容易。过滤信息却越来越难。太多无聊数据和被动刺激的狂轰乱炸。选择忽略与选择关注同…
No 42. 【数据科学面试问答集锦】
No 43. 同学们,当你听说找工作或做博后“竞争激烈”
No 44. 基础理论也好,实用技术也罢,教学重点不是怎么做,而是怎么想,分享心得,帮大家不断提高泛化思考能力;具体内容背后的元思想最可贵,也是书本上最难学到、最应该面对面“润物细无声”
No 45. 《Averaged Gradient Episodic Memory (A-GEM)》
No 46. 【图几何深度学习】
No 47. 【2018最重要的机器学习/AI进展】
No 48. 【讨论和结论部分怎么写】
No 49. 'CV-arXiv-Daily – 分享计算机视觉每天的arXiv文章,主要集中在目标检测,单目标跟…
No 50. 【新书:操作系统——内部机制与设计原理(第9版)】

爱可可老师24小时热门分享(2019.2.2)

No 1. 【机器学习“State-of-the-Art”最新水准论文/代码浏览】
No 2. 晚安~ [月亮] ​
No 3. 【神经网络通用理论基础探索】
No 4. 'ocr_densenet – 第一届西安交通大学人工智能实践大赛(2018AI实践大赛–图片文字…
No 5. 【《Python贝叶斯分析》随书代码】
No 6. 'CV-arXiv-Daily – 分享计算机视觉每天的arXiv文章,主要集中在目标检测,单目标跟…
No 7. 【2018年度热门机器学习开源资源盘点】
No 8. 基础理论也好,实用技术也罢,教学重点不是怎么做,而是怎么想,分享心得,帮大家不断提高泛化思考能力;具体内容背后的元思想最可贵,也是书本上最难学到、最应该面对面“润物细无声”
No 9. 【十步数据科学家成才指南】
No 10. 【可视化实战:BBC数据/可视化团队开源R/ggplot2绘图代码(bbplot)】
No 11. 【无人驾驶最新发展】
No 12. 【PyTorch实现的一些技巧】
No 13. 骗子利用人们的恐惧和欲望。无畏又知足的人很难上当。
No 14. 【CMU神经网络自然语言处理课程(2019):新增ELMo/BERT上下文词表示、模型可解释性等内容,PyTorch/DyNet代码示例】
No 15. 《The Evolved Transformer》
No 16. 【创纪录:Oak Ridge国家实验室在27,000个GPU上运行TensorFlow模型,用于检测极端天气模式】
No 17. 【哈佛医学院“医疗决策数据科学”课程】
No 18. '水坝和土木工程在地质风险管理中的重要性——简单的溢洪道可以是减少暴雨洪水影响的一种非常有效的措施'…
No 19. 给新员工讲解十年前的遗留代码 [笑cry]
No 20. 越是名校,上课越是教些“没用”
No 21. 《Gather-Excite: Exploiting Feature Context in Convolutional Neural Networks》
No 22. 【大数据分布式SQL查询引擎】
No 23. 【论文解读:LSTMs可以很好地学习语法敏感的依赖关系,但结构建模使其更好】
No 24. 【斯坦福CS-224N深度学习自然语言处理课程介绍NLP模型的PyTorch实现】
No 25. 《Hotels-50K: A Global Hotel Recognition Dataset》
No 26. 【NLP热门词汇解读】
No 27. '写在19年初的后端社招面试经历(两年经验): 蚂蚁 头条 PingCAP' by Yeh-lei …
No 28. 【手把手:IBM Cloud存储+云端标注+TensorFlow.js实现目标检测】
No 29. good job!
No 30. 【教程:用Python写一个systemd服务】
No 31. 【ONNC:开放神经网络ONNX编译器】
No 32. 【从人类听觉皮层重建可理解语言】
No 33. 《MONet: Unsupervised Scene Decomposition and Representation》
No 34. 【标记语言转换工具pandoc最新版本开始支持Jupyter Notebooks】
No 35. CS背后的女人们 [good] ​
No 36. 【PyTorch实现的deepfake高分辨率换脸】
No 37. 《Spatial-Temporal Graph Convolutional Networks for Sign Language Recognition》
No 38. 汽车如何改变了我们的公共空间? by Karl Jilg ​…
No 39. 【AI已经可以创作艺术,但艺术家们并不担忧——AI不会取代人类的创造力,它会简化和强化人类创造过程】
No 40. 早![太阳] ​
No 41. 【推荐系统资源(文献、工具、框架)整理】
No 42. 【Visual Studio Code的Python扩展最新升级:嵌入IPython终端,可直接交互运行Python代码】
No 43. 【ASVspoof 2019欺骗/伪造/合成语音检测(谷歌发布合成语音数据集,推动“深度伪造”音频检测研究)】
No 44. 【审稿人强制引用:案例报告,期刊政策更新及未来的预防建议】
No 45. “spaCy + StanfordNLP – package wraps the StanfordNLP library, so you can use Stanford's models as a spaCy pipeline”
No 46. 【企业深度学习工具初创注定不会成功(很难发展成可行的、可持续发展的企业)】
No 47. '我们发现,该评审人员在每篇意见里平均要求增加35条引用,其中约90%指向他们自己的论文,其余的是既…
No 48. 【(Python)特征选择包】
No 49. GitHub:http://t.cn/Etrlkrq
No 50. '趣享GIF开源版 – 开源的GIF在线分享App' by guolindev GitHub: ht…

爱可可老师24小时热门分享(2019.2.1)

No 1. good job!
No 2. 【Visual Studio Code的Python扩展最新升级:嵌入IPython终端,可直接交互运行Python代码】
No 3. 《统计会犯错》
No 4. 'book.zi5.me全站kindle电子书籍爬取,按照作者书籍名分类,每本书有mobi和equb…
No 5. 汽车如何改变了我们的公共空间? by Karl Jilg ​…
No 6. 【GAN最新进展】
No 7. 【用神经网络模拟环境训练自驾小赛车】
No 8. 【PyTorch深度学习实战完整教程:打造对话机器人】
No 9. (Mac)LaTeXiT小技巧:可以将导出到PDF/Keynote的公式粘贴回LaTeXiT进行再次…
No 10. 【深度学习/数据科学实战小项目集锦】
No 11. 未成文的思考如昨日黄粱转瞬即逝。精彩的文字饱含智慧,深邃隽永,历数年、数十年、数百年而弥新。 via…
No 12. 【Go语言协同过滤推荐系统包】
No 13. 早![太阳] ​
No 14. 可口可乐瓶进化之路 ​
No 15. 晚安~
No 16. 【Coursera无人驾驶专项课程】
No 17. 在AAAI’19上和Mila的另外一位professor Will 给了关于图表示学习的tutori…
No 18. 【端到端Transformer普通话语音识别】
No 19. 【SpaceNet挑战卫星图片建筑物识别优胜方案介绍】
No 20. 《Neural Document Summarization by Jointly Learning to Score and Select Sentences》
No 21. 【十步数据科学家成才指南】
No 22. 【斯坦福NLP工具包(0.1.0):基于UD v2和Python CoreNLP接口提供53种语言的本地化、(PyTorch)神经网络实现的词条化、词性标记和依存解析】
No 23. [哈哈] //@黄浦春马:有人做了树状进化图表 http://t.cn/EtjCmKV //@tom…
No 24. 【点云2D栅格化】
No 25. 【高效博导指南:如何管理和指导博士生】
No 26. 【Xfer:MXNet强化学习库】
No 27. 【将Scikit-Learn模型/pipeline转换成ONNX格式】
No 28. 【从平行2D部分进行3D重建的C++工具】
No 29. “Gitter for GitHub – 高颜值GitHub小程序客户端”
No 30. 【(C)高度优化的图数学计算包】
No 31. 'CV-arXiv-Daily – 分享计算机视觉每天的arXiv文章,主要集中在目标检测,单目标跟…
No 32. 【Jupyter notebook文本标记小部件】
No 33. 【《Python贝叶斯分析》随书代码】
No 34. 人在洗澡时会冒出些独到的想法,因为这是现代生活中唯一可以躲避娱乐、强迫工作和过度社交的地方。 隔离…
No 35. 【光3D打印:通过投射光固化液态树脂,一次性3D打印整个物体】
No 36. 【PyTorch实现的一些技巧】
No 37. 【CMU神经网络自然语言处理课程(2019):新增ELMo/BERT上下文词表示、模型可解释性等内容,PyTorch/DyNet代码示例】
No 38. 【AlphaStar星际争霸II战胜人类团队比赛精彩复盘】
No 39. Tutorial “Graph representation learning”
No 40. 【Nginx快速参考】
No 41. 【MIT的“叠叠乐”机器人】
No 42. 'ocr_densenet – 第一届西安交通大学人工智能实践大赛(2018AI实践大赛–图片文字…
No 43. 【滑动窗口高分辨率显微镜图像分类框架】
No 44. 'capsule-mrc – 基于capsule的观点型阅读理解模型' by freefuiiism…
No 45. 【NLP热门词汇解读】
No 46. 'TranSummar – Transformer for abstractive summariz…
No 47. 'GSYGithubAppFlutter – 跨平台的开源Github客户端App(完整Flutte…
No 48. 【Go-Explore智能探索新方法】
No 49. 确实如此 [允悲] ​
No 50. 【Unity卡通风格着色器集合】

爱可可老师24小时热门分享(2019.1.31)

No 1. 人在洗澡时会冒出些独到的想法,因为这是现代生活中唯一可以躲避娱乐、强迫工作和过度社交的地方。 隔离…
No 2. 《知识图谱》
No 3. 趣闻:技术宅为空调添加了“特效”
No 4. 【数据科学面试问答集锦】
No 5. 【斯坦福NLP工具包(0.1.0):基于UD v2和Python CoreNLP接口提供53种语言的本地化、(PyTorch)神经网络实现的词条化、词性标记和依存解析】
No 6. 【图几何深度学习】
No 7. 'book.zi5.me全站kindle电子书籍爬取,按照作者书籍名分类,每本书有mobi和equb…
No 8. 【新书:操作系统——内部机制与设计原理(第9版)】
No 9. 《L2 Regularization and Batch Norm》
No 10. 《Multi-Task Learning as Multi-Objective Optimization》
No 11. 【开箱即用的 Kaggle比赛深度学习pipeline】
No 12. 头条是如何挖掘多级朋友圈关系链的: ​​​…
No 13. 其实企鹅也有修长的脖子,只是被脂肪包裹着看不出来。Adam Cole开了个新脑洞——如果恐龙也有类似…
No 14. 【Uber 开源AresDB:支持GPU的实时分析存储和查询引擎】
No 15. 【C++实现的高性能Gradient Boosting Decision Trees Algorithms (GBDT)】
No 16. 【新书:自然语言处理方案手册——(Python)用机器学习和深度学习挖掘文本数据】
No 17. 晚安~[月亮] ​
No 18. 【深度学习/数据科学实战小项目集锦】
No 19. 在线编程 [喵喵] ​
No 20. 【(PyTorch)Seq2Seq普通话Transformer语音识别】
No 21. 【SimpleDet:简单、通用的目标检测/实例识别框架】
No 22. 【(PyTorch)GANs训练库】
No 23. 【用Transformer-XL释放注意力模型潜力】
No 24. 一直觉得内置浏览器是个挺大的坑
No 25. 可以,在厂家眼里,这很“AI”
No 26. 蝠鲼吸引异性的特别方式:纵情鱼跃 http://t.cn/EtldgQC ​…
No 27. 早![太阳] ​
No 28. 【赏心悦目:欧几里德《几何原理》(1847年版)彩图重制版——包括交互图、交叉引用】
No 29. 【(逆向工程)新书:实战二进制分析——编构建自己的Linux二进制探测、分析和反汇编工具】
No 30. 【Intel的开源图像(渲染)去噪库】
No 31. 【vim的LaTeX编辑插件】
No 32. 【变分自编码器不是自编码器】
No 33. 《Glyce: Glyph-vectors for Chinese Character Representations》
No 34. 【小项目解决大问题:用Snorkel高效规范创建训练集】
No 35. 【将NumPy + SciPy实现的机器学习代码移植到C Sharp 】
No 36. 'extremeText – an extension of fastText library fo…
No 37. 【PyTorch 字符级CNN文本分类】
No 38. [笑cry] http://t.cn/Etl3Y88 ​
No 39. 最新的一段DeepFakes合成视频:Steve Buscemi + Jennifer Lawren…
No 40. 《Disentangling Disentanglement in Variational Auto-Encoders》
No 41. 【(语音)说话人分割相关资源大列表】
No 42. 【无需训练:句子分类随机编码器探索(仅使用随机参数化)】
No 43. 《Self-Supervised Deep Image Denoising》
No 44. 《Fixup Initialization: Residual Learning Without Normalization》
No 45. 《Hierarchically Clustered Representation Learning》
No 46. 《See Better Before Looking Closer: Weakly Supervised Data Augmentation Network for Fine-Grained Visual Classification》
No 47. [允悲] ​
No 48. 《Using Pre-Training Can Improve Model Robustness and Uncertainty》
No 49. 【VPN使用须谨慎:Facebook有偿邀请青少年安装使用其Onavo VPN应用($20/月),Facebook可“接近无限访问”其手机使用活动】
No 50. 【专家推荐的AI阅读清单】

爱可可老师24小时热门分享(2019.1.30)

No 1. 《在文本分类任务中,有哪些论文中很少提及却对性能有重要影响的tricks? – 知乎》
No 2. 焦虑会用想象中未来无尽的苦痛绞杀现在;沉浸在幻想出的艰辛里,永远无法体会当下的富足。
No 3. 'AI实战-practicalAI 中文版' by MLEveryday GitHub: http:…
No 4. 《知识图谱》
No 5. 【专家推荐的AI阅读清单】
No 6. 【IBM发布百万级“人脸多样性”数据集,旨在推动人脸识别技术公平性和准确性研究】
No 7. 《Averaged Gradient Episodic Memory (A-GEM)》
No 8. 晚安~[月亮] ​
No 9. 早![太阳] ​
No 10. 【CUDA开发例子代码】
No 11. 【机器学习论文阅读笔记集锦】
No 12. 【JavaScript开发的开源电子表格】
No 13. [允悲] ​
No 14. 【如何写摘要:目的、惯例与类型】
No 15. 趣闻:技术宅为空调添加了“特效”
No 16. 其实企鹅也有修长的脖子,只是被脂肪包裹着看不出来。Adam Cole开了个新脑洞——如果恐龙也有类似…
No 17. 透视艺术 http://t.cn/EtpedQz ​
No 18. 头条是如何挖掘多级朋友圈关系链的: ​​​…
No 19. 《Deep Learning on Small Datasets without Pre-Training using Cosine Loss》
No 20. 【开箱即用的 Kaggle比赛深度学习pipeline】
No 21. 可以,在厂家眼里,这很“AI”
No 22. 网友 Red 用 BigGAN生成+手绘润色的“水果”
No 23. 【光声通信:通过激光和光声效应传递音频,实现声音定向输送,只有特定人听得到】
No 24. 一直觉得内置浏览器是个挺大的坑
No 25. 【综述:大脑误差反向传播理论】
No 26. 【(北大)高准确度中文分词工具包】
No 27. 【为什么机器学习项目如此难以管理?】
No 28. Google翻译新特性? src:http://t.cn/EtxOv5a ​…
No 29. 困在琥珀中5400万年前的壁虎 ​
No 30. '迈向 Tech Lead 之路。Path to Tech Lead' by Phodal Huan…
No 31. 【面向下一代交互设备的开源语音交互操作系统】
No 32. “Slithy Toves”
No 33. 【Clarifai计算机视觉编程马拉松2018项目汇总】
No 34. 【用NVIDIA DALI加速AI数据预处理】
No 35. 【SimpleDet:简单、通用的目标检测/实例识别框架】
No 36. 【C++实现的高性能Gradient Boosting Decision Trees Algorithms (GBDT)】
No 37. 【Uber 开源AresDB:支持GPU的实时分析存储和查询引擎】
No 38. 《(Colab)Keras and modern convnets, on TPUs》
No 39. 【TVM与深度学习编译器会议视频集】
No 40. 【数据科学面试问答集锦】
No 41. 【论科研团队管理:如何做团队的“仆人领袖(servant leader)”】
No 42. 【John Baez谈科研策略】
No 43. 【180行C++代码实现的爆炸效果渲染】
No 44. 【深度神经网络的ETH鲁棒性分析器】
No 45. 'netshoot: a Docker + Kubernetes network trouble-s…
No 46. 《Reward Shaping via Meta-Learning》
No 47. 同学们,当你听说找工作或做博后“竞争激烈”
No 48. 【计算机架构新黄金时代】
No 49. 最新的一段DeepFakes合成视频:Steve Buscemi + Jennifer Lawren…
No 50. 人们总是过度关注*学什么*而不是 *怎么学*。在编程语言、机器学习、JavaScript框架等方面都…

爱可可老师24小时热门分享(2019.1.29)

No 1. Google翻译新特性? src:http://t.cn/EtxOv5a ​…
No 2. 以前我讨厌写作。甚至有点害怕。我以为写作是等待灵感的神秘过程,根本无法驾驭。现在我喜欢写作。发生了什…
No 3. 提防假装在帮你的人、媒体和教育机构 ​…
No 4. 身手不凡的自同步无人机 http://t.cn/EtxKpYQ ​…
No 5. 《在文本分类任务中,有哪些论文中很少提及却对性能有重要影响的tricks? – 知乎》
No 6. 晚安~[月亮] ​
No 7. 'AI实战-practicalAI 中文版' by MLEveryday GitHub: http:…
No 8. 人们总是过度关注*学什么*而不是 *怎么学*。在编程语言、机器学习、JavaScript框架等方面都…
No 9. 《有哪些数学上的事实,没有一定数学知识的人不会相信? – 知乎》
No 10. 【面向青少年的免费在线编程课程(有中文)】
No 11. 【讨论和结论部分怎么写】
No 12. 【新书:PyTorch 方案手册——如何解决问题】
No 13. 《Knowledge-Enhanced Ensemble Learning for Word Embeddings》
No 14. 同学们,当你听说找工作或做博后“竞争激烈”
No 15. 人们总是抱怨,大多数“低垂的果实”
No 16. 【180行C++代码实现的爆炸效果渲染】
No 17. 《One-Class Convolutional Neural Network》
No 18. 早![太阳] ​
No 19. 机器翻译再下一城
No 20. 《Averaged Gradient Episodic Memory (A-GEM)》
No 21. Excercise vs. Eating [笑cry] ​
No 22. 学术写作过程分类:初稿:恐怖片摘要:动作惊悚片假设部分:奇幻片结果部分:悲剧局限性部分:真…
No 23. 【视频研究常用方法、数据集和任务汇总】
No 24. 《BioBERT: pre-trained biomedical language representation model for biomedical text mining》
No 25. 【Unity实时多人姿态识别插件】
No 26. 【机器学习论文阅读笔记集锦】
No 27. 【CUDA开发例子代码】
No 28. 【FaceForensics++合成人脸图像检测】
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No 38. 。 ​​​
No 39. 《Self-Supervised Generalisation with Meta Auxiliary Learning》
No 40. 【JavaScript开发的开源电子表格】
No 41. 作为简历,Twitter比LinkedIn强得多。
No 42. 《In Defense of the Triplet Loss for Visual Recognition》
No 43. 《Joint shape learning and segmentation for medical images using a minimalistic deep network》
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