爱可可老师24小时热门分享(2018.8.23)

No 1. 【挑战极限!无伞跳伞】
No 2. 【从发表不了到顺利发表——论文专业润色技巧】
No 3. 【23段代码掌握Pandas关键用法】
No 4. 【神经网络调参经验分享】
No 5. 3年前,几乎每家我去应聘的科技公司都把我拒之门外。在我做现在做的事之前,也从没有超过一年的稳定工作。…
No 6. 2018已经过去了▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓░░░░░ 64%,加油! ​…
No 7. 【深度学习:理论与实验代码集】
No 8. 【互联网科技7月影响力大V榜出炉】 No 9. 【走进强化学习】
No 10. 这几句写的蛮好,深得我心 ​​​
No 11. 国家地理年度图片
No 12. 【”深度学习:从基础到实践”随书源码】
No 13. 《不曾走过,怎会懂得》
No 14. RTX 2080 Ti自费购买攻略 [笑cry] ​
No 15. 【PytTorch实现的RetinaNet目标检测】
No 16. 【(Python)梯度下降动力可视化】
No 17. 这些“盗版”
No 18. 【两分钟论文解读之几近完美的图像自动降噪】
No 19. 《你在生活中用过最高端的数学知识是什么? – 知乎》
No 20. 【Tensorflow/Keras实现的端到端不定长中文字符检测和识别】
No 21. 数据之美:前1,000,000个整数,表示成质数因子二进制向量(1,000,000×78,628二进…
No 22. 《如何写好科研论文》
No 23. 【看最新进展深入了解深度学习】
No 24. 《天堂电影院》
No 25. “如何写好科研论文”
No 26. 【Jupyter Notebooks下的Python可视化调试器PixieDebugger】
No 27. 【腾讯2018广告算法挑战赛第三名方案】
No 28. 【大信号:包括谷歌,苹果和IBM在内的十几家公司不再要求申请人具备大学学位】
No 29. 【新AI画风迁移算法让用户随意创建数百万种艺术组合】
No 30. 一路孤单并不真孤单,半路散了才真是孤单…
No 31. 【MSG-GAN:多尺度梯度GAN】
No 32. 专家观点:天下大坑是一家 ​​​
No 33. 【认知计算神经科学】
No 34. 《Adaptive Affinity Fields for Semantic Segmentation》
No 35. 《Machine Learning for Spatiotemporal Sequence Forecasting: A Survey》
No 36. 拖延症福音:日本出品的定制手表“Rukuru”
No 37. 【用地铁绘图风格绘制的全美高速路地图】
No 38. 【Jupyter notebooks的Markdown语法速查】
No 39. 《CoQA: A Conversational Question Answering Challenge》
No 40. 这冲的不是浪,是海啸吧? (巴西的Rodrigo Koxa创冲浪新纪录) http://t.cn/R…
No 41. 【数据科学的法则和秩序——科学始于问题,数据科学始于数据。数据科学如此艰难的原因,在于它始于错误的起点】
No 42. 【KDD18教程: 基于Apache MXNet Gluon的深度学习和自然语言处理】
No 43. Arm设计的面向移动端的机器学习(神经网络)处理器 ​…
No 44. 《Learning deep representations by mutual information estimation and maximization》
No 45. 【可复现研究最佳实践】
No 46. 【JavaScript数学函数库】
No 47. 《Relational recurrent neural networks》
No 48. 《Unsupervised Discovery of Object Landmarks as Structural Representations》
No 49. 【微软出品的Python因果推断库】
No 50. 特征工程 [笑cry]

爱可可老师24小时热门分享(2018.8.22)

No 1. 【挑战极限!无伞跳伞】
No 2. RTX 2080 Ti自费购买攻略 [笑cry] ​
No 3. 如何保持初心?1、应该: • 不奢望 • 不强求• 不假设2、知道: • 你的极限…
No 4. 【斯坦福机器学习课程“CS 229 – Machine Learning”速查表】
No 5. 【fastai出品效果很赞的(Python)进度条组件(Jupyter Notebook/console可用)】
No 6. 【面向机器学习的代数与微积分速查】
No 7. 某些同学的组会表现:别人发言 vs. 自己发言 ​…
No 8. 【Python建模与仿真(第二版)】
No 9. 【面向机器学习的概率与统计速查】
No 10. 【腾讯2018广告算法挑战赛第三名方案】
No 11. 【Jupyter Notebooks下的Python可视化调试器PixieDebugger】
No 12. 据说大厂新出了智能识别应用 [偷笑] ​…
No 13. 《Distractor-aware Siamese Networks for Visual Object Tracking》
No 14. 【Tensorflow/Keras实现的端到端不定长中文字符检测和识别】
No 15. 【PytTorch实现的RetinaNet目标检测】
No 16. 一起见证人脑超级泛化能力的时刻,俗称*歪楼*…… ​…
No 17. 这几句写的蛮好,深得我心 ​​​
No 18. 真正的学术明星是教学人员,尤其是那些在不知名的学校,面对从未想过要从事学术研究的学生们,带满4/4门…
No 19. 集成PDF版:http://t.cn/Rkof0RP mirror:http://t.cn/Rkof…
No 20. 【基于TensorRT的RNN应用教程】
No 21. 【如何在边缘设备上(离线)拟合大型神经网络】
No 22. 《Adaptive Affinity Fields for Semantic Segmentation》
No 23. 实现 ​
No 24. 【如何为你的深度学习任务挑选最合适的 GPU?(最新更新加上了RTX 2080、RTX 2080 Ti,改进了性能分析)】
No 25. 【五步学习机器学习:健康的生活方式、优化学习环境、创建个性化学习路径、有效确定优先级、积极学习】
No 26. 调程序陷入绝境的我 ​
No 27. 《Community detection in networks with unobserved edges》
No 28. 【Jupyter notebooks的Markdown语法速查】
No 29. 【(照片级)视频到视频合成(转换)】
No 30. 这冲的不是浪,是海啸吧? (巴西的Rodrigo Koxa创冲浪新纪录) http://t.cn/R…
No 31. 【今日限免:TensorFlow深度学习】
No 32. 【机器学习之音(可以听的曲线拟合过程)】
No 33. 一路孤单并不真孤单,半路散了才真是孤单…
No 34. 【OpenAI强化学习算法高质量实现】
No 35. 【机器翻译对国际贸易的影响:机器翻译的引入大大增加了eBay平台的国际交易,使出口增加了17.5%】
No 36. 逍遥的两点式生活,居然有点失眠了 [笑cry]…
No 37. 《Single-View Place Recognition under Seasonal Changes》
No 38. 回顾:追踪NLP最新技术进展的两个好地方:NLP-progress http://t.cn/Rgk6…
No 39. 假期难得独自在家的我 ​​​
No 40. 《Incremental Learning in Person Re-Identification》
No 41. 【面向可视化的机器学习】
No 42. [笑cry] ​
No 43. 【从头开始了解机器学习】
No 44. 【喵啊!】
No 45. 【OpenCV自然场景文本检测】
No 46. arxiv:http://t.cn/RkSv80u
No 47. 【人脸检测——不同解决方案的概述和比较】
No 48. 《Benchmarking Automatic Machine Learning Frameworks》
No 49. 【Advantage Actor Critic介绍:一起玩转索尼克!】
No 50. “当我足够聪明,才发现自己有多笨”

爱可可老师24小时热门分享(2018.8.21)

No 1. 【一切皆Djikstra:货币套利(金融)、Q学习(强化学习)和路径追踪(计算机图形学)都可简化为经典的Djikstra最短路径算法】
No 2. 【斯坦福机器学习课程“CS 229 – Machine Learning”速查表】
No 3. 给研究生新生的建议:也许你觉得有必要在新朋友面前闪亮登场,展示一下自己有多优秀。先收一收,找个合适的…
No 4. 【机器学习项目完整解决流程演练】
No 5. 【PyTorch实现的YOLO】
No 6. 【人脸检测——不同解决方案的概述和比较】
No 7. 【基于Scikit-Learn的随机森林决策树可视化】
No 8. 国家地理的摄影师是最敬业的艺术家
No 9. 【DeepFaceLab:基于深度学习的图像/视频人脸识别/替换(换脸)】
No 10. “当我足够聪明,才发现自己有多笨”
No 11. 【fastai出品效果很赞的(Python)进度条组件(Jupyter Notebook/console可用)】
No 12. 【贝叶斯概率模型可视化/探索性分析工具(Python)】
No 13. 【OpenCV自然场景文本检测】
No 14. 【Python建模与仿真(第二版)】
No 15. 如果你给我的,和你给别人的是一样的,那我就不要了。——三毛于是有了个性化推荐…… ​…
No 16. 据说大厂新出了智能识别应用 [偷笑] ​…
No 17. 【迁移学习NLP】
No 18. 【强化学习通俗介绍】
No 19. 【Python图像数据读写库】
No 20. Tim Berners-Lee和我的论文被拒了,理由是审稿人觉得我们没有真正理解互联网的运作方式。 …
No 21. 为啥假消息在社交媒体传播比真事儿还要快?很简单,它是虚构的。假消息都是精心设计出来的,突出某个特定观…
No 22. 玩转CV远不止“写网络+调参数”
No 23. 【DeepLabCut:无需标记的深度学习(动物)姿态估计与行为跟踪】
No 24. Hobbit vs. Hobbyte [笑cry] ​
No 25. 假期难得独自在家的我 ​​​
No 26. 【单兵作战还是团队合作? 哈佛大学的研究表明:都不够好。最好的解决方案是“间歇式合作” – 小组工作适当穿插间隙,让成员独立思考和工作】
No 27. 【Netflix数据科学家告诉你如何成为一名数据科学家】
No 28. 从你写的代码可以判断你是否具有同理心。代码体现的是你与他人的沟通方式。
No 29. 一起见证人脑超级泛化能力的时刻,俗称*歪楼*…… ​…
No 30. 【从自编码器到Beta-VAE】
No 31. 不荒废很少迷失,不投入很少抓狂,路看似是同一条,走多远全在个人 //@大自然新世界:在国内,硕士研究…
No 32. 马赛克艺术
No 33. 《Pervasive Attention: 2D Convolutional Neural Networks for Sequence-to-Sequence Prediction》
No 34. 如果某些东西对大多数人来说太贵了,买不起,就标准化、批量生产。
要是后来变得太便宜,以至于…

No 35. 《Distractor-aware Siamese Networks for Visual Object Tracking》
No 36. 有时候真实比小说更加荒诞,因为虚构是在一定逻辑下进行的,而现实往往毫无逻辑可言。——马克·吐温…
No 37. 托妮·莫里森:40岁 马克·吐温:41岁马塞尔·普鲁斯特:43岁亨利·米勒:44岁 托尔金:…
No 38. 【深度学习增量学习】
No 39. 书架 ​
No 40. 【神经算术逻辑单元(NALU)简单指南:解释、直觉和代码】
No 41. 【撰写发表文章的艺术与科学】
No 42. 【比特币的巨大能源消耗不容忽视:挖矿每年产生的二氧化碳排放量超过百万次跨大西洋航班】
No 43. 【微软Azure机器学习平台介绍】
No 44. 【空间数据、GeoPandas与口袋妖怪】
No 45. 《Neural Body Fitting: Unifying Deep Learning and Model-Based Human Pose and Shape Estimation》
No 46. 劳动力一阶导数:生产效率(软件时代由机器学习驱动)二阶导数:机器学习部署到各适用问题的速度三阶导…
No 47. 【从头开始了解机器学习】
No 48. 【编写棋盘游戏规则学到的9件有趣的事】
No 49. 【(照片级)视频到视频合成(转换)】
No 50. 【Google Scholar, Web of Science与Scopus:252个主题类别引文的系统比较——GS基本上是WoS(95%包含在GS中)和Scopus(92%包含在GS中)的超集,具有显著的额外覆盖率】

爱可可老师24小时热门分享(2018.8.20)

No 1. 给研究生新生的建议:也许你觉得有必要在新朋友面前闪亮登场,展示一下自己有多优秀。先收一收,找个合适的…
No 2. 【今日限免:Python深度学习】
No 3. 【为回归问题选择最佳机器学习算法】
No 4. 【简单方式讲解神经网络和反向传播】
No 5. 【图像描述生成PyTorch教程】
No 6. 【各个主题的最佳教科书】
No 7. 国家地理的摄影师是最敬业的艺术家
No 8. 【冷启动:如何入门机器学习】
No 9. 【(C++)文本分析工具集(提供Python bindings)】
No 10. 【一切皆Djikstra:货币套利(金融)、Q学习(强化学习)和路径追踪(计算机图形学)都可简化为经典的Djikstra最短路径算法】
No 11. 【数学严谨的机器学习指南】
No 12. 【(超大)数据集可视化工具】
No 13. 不荒废很少迷失,不投入很少抓狂,路看似是同一条,走多远全在个人 //@大自然新世界:在国内,硕士研究…
No 14. 【Jupyter Notebooks多参配置、运行、分析工具】
No 15. 马赛克艺术
No 16. 【词向量Benchmarks包】
No 17. Tim Berners-Lee和我的论文被拒了,理由是审稿人觉得我们没有真正理解互联网的运作方式。 …
No 18. 《Detection and Segmentation of Manufacturing Defects with Convolutional Neural Networks and Transfer Learning》
No 19. 小汽车是空间的极大浪费 http://t.cn/RkfVE33 ​…
No 20. 托妮·莫里森:40岁 马克·吐温:41岁马塞尔·普鲁斯特:43岁亨利·米勒:44岁 托尔金:…
No 21. 码农到底多可爱? ​
No 22. 【核的低秩近似】
No 23. 《BiNE: Bipartite Network Embedding》
No 24. 【Python进化算法工具箱】
No 25. 【浏览器可用的机器视觉/图像处理/机器学习库】
No 26. 【微博互联网科技MCN机构星势力第二期重磅来袭】 No 27. 我有篇论文被拒了,理由是我“似乎不太了解Jo Sharp的工作”
No 28. 【机器学习实例项目全程演练】
No 29. 【Fast.AI创始人Rachel Thomas快问快答】
No 30. 《In Defense of the Triplet Loss for Person Re-Identification》
No 31. 《Learning Graph Embeddings from WordNet-based Similarity Measures》
No 32. 【OpenAI Five玩Dota 2打败了人类,因为它基本上是“作弊”】
No 33. 【比特币的巨大能源消耗不容忽视:挖矿每年产生的二氧化碳排放量超过百万次跨大西洋航班】
No 34. 《GraphRNN: Generating Realistic Graphs with Deep Auto-regressive Model》
No 35. 这冲的不是浪,是海啸吧? (巴西的Rodrigo Koxa创冲浪新纪录) http://t.cn/R…
No 36. 《R-grams: Unsupervised Learning of Semantic Units in Natural Language》
No 37. 《Time Perception Machine: Temporal Point Processes for the When, Where and What of Activity Prediction》
No 38. 【数据科学是泡沫吗?】
No 39. 【强化学习通俗介绍】
No 40. 【AI/机器学习优秀学习资源推荐 & Machine Learning for Humans系列索引】
No 41. 《Language Guided Fashion Image Manipulation with Feature-wise Transformations》
No 42. 【微软Azure机器学习平台介绍】
No 43. 【迁移学习NLP】
No 44. 《On the Convergence of AdaGrad with Momentum for Training Deep Neural Networks》
No 45. 《Counterfactual Normalization: Proactively Addressing Dataset Shift and Improving Reliability Using Causal Mechanisms》
No 46. 《Ensemble Kalman Inversion: A Derivative-Free Technique For Machine Learning Tasks》
No 47. 【Python图像操作函数库】
No 48. 【Google Scholar, Web of Science与Scopus:252个主题类别引文的系统比较——GS基本上是WoS(95%包含在GS中)和Scopus(92%包含在GS中)的超集,具有显著的额外覆盖率】
No 49. 发呆专用…… 🙂 ​​​
No 50. 《Learning Cooperative Visual Dialog Agents with Deep Reinforcement Learning》

爱可可老师24小时热门分享(2018.8.19)

No 1. 《作为 IT 从业人员,你觉得有什么工具大大提高了你的工作效率? – 知乎》
No 2. 码农到底多可爱? ​
No 3. 《学术圈有多乱? – 知乎》
No 4. 今日份人生建议:“像编译器一样,对注释(评论)忽略就好”
No 5. 《程序员面试,面试官更注重代码量、项目经验还是操作系统、数据结构这种基础课程?两者比例是五五开还是多少? – 知乎》
No 6. 实至名归 [笑cry] ​
No 7. 【(Featuretools)实例比较:手工特征 vs. 自动特征学习】
No 8. 【AI/机器学习优秀学习资源推荐 & Machine Learning for Humans系列索引】
No 9. 【Python图像操作函数库】
No 10. 【各大AI会议论文接收率统计表】
No 11. 【(超大)数据集可视化工具】
No 12. 发呆专用…… 🙂 ​​​
No 13. 我有篇论文被拒了,理由是我“似乎不太了解Jo Sharp的工作”
No 14. 期待能实现这种时空转换的GAN~ (曼彻斯特阿尔伯特广场) ​…
No 15. 加强了时空约束的Recycle-GAN生成效果让人印象深刻 ref:http://t.cn/Rkqt…
No 16. 【为回归问题选择最佳机器学习算法】
No 17. 【今日限免:精通区块链】
No 18. 你一定不知道这家伙游得这么快! http://t.cn/Rk5nJWN ​…
No 19. 《瓦尔登湖》
No 20. 《Recycle-GAN: Unsupervised Video Retargeting》
No 21. 【Python为啥那么慢?GIL & 解释非编译 & 动态类型】
No 22. 【Python进化算法工具箱】
No 23. 【Jupyter Notebooks多参配置、运行、分析工具】
No 24. [笑而不语] ​
No 25. 这冲的不是浪,是海啸吧? (巴西的Rodrigo Koxa创冲浪新纪录) http://t.cn/R…
No 26. 【神经算术逻辑单元(NALU)开了个好头】
No 27. 【机器学习实例项目全程演练】
No 28. 磁力牛顿摆 http://t.cn/Rk5XxdV ​
No 29. 《BiNE: Bipartite Network Embedding》
No 30. 【核的低秩近似】
No 31. 美~ ​
No 32. 《Pervasive Attention: 2D Convolutional Neural Networks for Sequence-to-Sequence Prediction》
No 33. 《(PyTorch)Implementing DistBelief》
No 34. 《Emotion Recognition in Speech using Cross-Modal Transfer in the Wild》
No 35. 【为什么那么多数据科学家会离职?期望与现实不符或许是终极原因】
No 36. 【十分钟入门Python函数式编程】
No 37. '机器学习精简入门教程' by SharEDITor GitHub: http://t.cn/R5R…
No 38. CIFAR-10里的疑似重复图片,用Inception 'pool_3' features发现 vi…
No 39. 【浏览器可用的机器视觉/图像处理/机器学习库】
No 40. 《SWAG: A Large-Scale Adversarial Dataset for Grounded Commonsense Inference》
No 41. 给孩子的科研(真相)之书 [笑cry]
No 42. 【Coursera数据科学专业全套课程笔记】
No 43. [笑cry]
No 44. 【(照片级)视频到视频合成(转换)】
No 45. 《离开学术圈是种怎样的体验? – 知乎》
No 46. 'TensorFlow + Node.js' by Nikhil Kothari GitHub: h…
No 47. '基于tensorflow深度学习的中文的命名实体识别' by shiyybua GitHub: h…
No 48. Twitter就像思想的园艺。种点什么,定期浇水,看着它们生长、蔓延,终成一景。
No 49. 《Schools are segregated by educational outcomes in the digital space》
No 50. 【云端GPU(租用)服务大全】

爱可可老师24小时热门分享(2018.8.18)

No 1. '机器学习精简入门教程' by SharEDITor GitHub: http://t.cn/R5R…
No 2. 【Coursera数据科学专业全套课程笔记】
No 3. 【十分钟入门Python函数式编程】
No 4. 【为了通过下次编程面试你需要了解这些数据结构】
No 5. 《作为 IT 从业人员,你觉得有什么工具大大提高了你的工作效率? – 知乎》
No 6. 【(微软)发布的开源可视化交互定制工具】
No 7. 【(照片级)视频到视频合成(转换)】
No 8. '基于tensorflow深度学习的中文的命名实体识别' by shiyybua GitHub: h…
No 9. 实至名归 [笑cry] ​
No 10. 今日份人生建议:“像编译器一样,对注释(评论)忽略就好”
No 11. 【云端GPU(租用)服务大全】
No 12. 《离开学术圈是种怎样的体验? – 知乎》
No 13. 这样的图到图翻译还是很期待的 [笑cry]
No 14. 《学术圈有多乱? – 知乎》
No 15. 【(Featuretools)实例比较:手工特征 vs. 自动特征学习】
No 16. 【各大AI会议论文接收率统计表】
No 17. 一个程序一个月能搞定的活儿,俩程序员可能得俩月才能搞定。
No 18. 暑假进度条:▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓░░░░ 70%…
No 19. 【安卓组件(Android Things)上用TensorFlow Lite实现图像分类】
No 20. 【用摄像头和深度学习合成《堡垒之夜》角色劲舞】
No 21. 【Python能用来做什么?来看看Python的三大主要应用领域】
No 22. 【《Grokking Deep Learning(深入深度学习)》随书代码(Jupyter Notebooks)】
No 23. 《LARNN: Linear Attention Recurrent Neural Network》
No 24. “换脸”
No 25. 【Zillow数据科学面试题】
No 26. 我们需要温和的AI观:- 过于乐观:深度学习为我们提供了一条通向通用智能的明确道路! – 过于悲…
No 27. 《Deep Convolutional Networks as shallow Gaussian Processes》
No 28. 所以对着电脑死磕不是个好主意……
No 29. Python代码直观性能分析 ​​​
No 30. 《Neural Architecture Search: A Survey》
No 31. 【数据科学家到底在干些啥?看这35位专家怎么说】
No 32. 【用这五个资源启发你的下个数据科学项目】
No 33. The Swarm:奥迪概念OLED尾灯 http://t.cn/RkLFhYD ​…
No 34. 《AnatomyNet: Deep 3D Squeeze-and-excitation U-Nets for fast and fully automated whole-volume anatomical segmentation》
No 35. 沃尔沃开发的卡车自动刹车系统
No 36. 《Training and Serving ML models with tf.keras》
No 37. 《On the Decision Boundary of Deep Neural Networks》
No 38. 【数据科学的“必备”数学基础——为什么?怎么办?】
No 39. 【CNN问题排查清单】
No 40. 这冲的不是浪,是海啸吧? (巴西的Rodrigo Koxa创冲浪新纪录) http://t.cn/R…
No 41. 谁才是“速度之王”
No 42. 给孩子的科研(真相)之书 [笑cry]
No 43. 《Testing for Balance in Social Networks》
No 44. 美~ ​
No 45. 《SWAG: A Large-Scale Adversarial Dataset for Grounded Commonsense Inference》
No 46. 《Learning Invariances using the Marginal Likelihood》
No 47. 【不只是交互:看Netflix如何活用Jupyter Notebooks搭建内部工作平台】
No 48. 《Anatomy Of High-Performance Deep Learning Convolutions On SIMD Architectures》
No 49. 【面向数据中心自动冷却控制的安全第一AI系统】
No 50. 【面向Web级推荐系统的图卷积神经网络】

爱可可老师一周热门分享(2018.8.18)

No 1. [笑而不语] ​
No 2. '2018/2019/校招/春招/秋招/自然语言处理(NLP)/深度学习(Deep Learning…
No 3. “Tensorflow实战学习笔记、代码、机器学习进阶系列”
No 4. '关于Python的面试题' by hackerxu GitHub: http://t.cn/Ryi…
No 5. 【无废话Python代码技巧总结】
No 6. 循环 ​
No 7. '机器学习实战(Python3):kNN、决策树、贝叶斯、逻辑回归、SVM、线性回归、树回归' by…
No 8. “欢迎怼号如作:四种深度学习人”
No 9. 导师:'在听吗?'你:'在听啊'脑子里: http://t.cn/RDdiGoc ​…
No 10. 风景 ​
No 11. 【用PyCharm调试TensorFlow项目】
No 12. 《深度学习:卷积神经网络从入门到精通》
No 13. 可视化证明:2(a²+b²)=(a+b)²+(a-b)² ​
No 14. 【OpenCV人流量计数】
No 15. 《机器学习基石》
No 16. '深度学习论文翻译,包括分类论文,检测论文等' by Tyan GitHub: http://t.c…
No 17. 【图卷积神经网络】
No 18. AI领域太多人在追新潮流。我的建议是:多关注基本原理,多关注长期挑战。如今的主要问题,与20年前是一…
No 19. 这冲的不是浪,是海啸吧? (巴西的Rodrigo Koxa创冲浪新纪录) http://t.cn/R…
No 20. Python代码直观性能分析 ​​​
No 21. 【银行卡、身份证、门牌号光学识别】
No 22. 【Bengio访谈:如何组建研究实验室】
No 23. 相谈甚欢 ​
No 24. 【不只是交互:看Netflix如何活用Jupyter Notebooks搭建内部工作平台】
No 25. “博士学位教会了我们如何解决困难问题,却没教如何决定哪些问题值得解决。”
No 26. 【信息图:数据科学(Python/R/Scala)顶级库大比拼】
No 27. 写了30多年程序,我碰到的所有花费数周、苦心调试、单独、隐晦的奇怪错误,最终都通过改一行代码搞定了。…
No 28. 【《机器学习特征工程》随书代码】
No 29. 【动手玩:卷积网络可视化】
No 30. 【27.23TB研究资源BT种子库(数据集/论文/课程)】
No 31. 【数据科学的“必备”数学基础——为什么?怎么办?】
No 32. 【pandas/networkx图分析入门】
No 33. 【世界银行开放数据目录:3,000数据集/14,000指标】
No 34. 《A Tutorial on Network Embeddings》
No 35. 【Python通用并行/分布式框架】
No 36. 【深度学习资源集锦】
No 37. 【(微软)发布的开源可视化交互定制工具】
No 38. 【Keras入门】
No 39. 【CNN问题排查清单】
No 40. 【为了通过下次编程面试你需要了解这些数据结构】
No 41. 绝佳创意,信心满满,煲了N小时模型效果很不理想时的你~ ​​​…
No 42. 【树莓派/TensorFlow版“瓦尔多在哪里”机器人——复古小手莫名喜感】
No 43. 以爱之名 ​
No 44. 【NLP介绍】
No 45. 【实用便捷的通用机器学习模型部署框架(TensorFlow/PyTorch/Caffe2/MXNet),高效Go/Python/Java客户端】
No 46. 【新的边界感知人脸对齐算法】
No 47. 【新书:《网络(第二版)》】
No 48. 【迁移学习自然语言处理】
No 49. 永远不要轻言放弃 ​​​
No 50. 世界需要少些大师,多些学者。 大师靠直觉悟道,学者靠证据寻道。大师推广自我,学者推广想法。 大…

爱可可老师一周论文精选(2018.8.18)

No 1. 《A Tutorial on Network Embeddings》
No 2. 【新的边界感知人脸对齐算法】
No 3. 《Object Detection in Satellite Imagery using 2-Step Convolutional Neural Networks》
No 4. 《Character-Level Language Modeling with Deeper Self-Attention》
No 5. 《Fundamentals of Recurrent Neural Network (RNN) and Long Short-Term Memory (LSTM) Network》
No 6. 《Deeply Self-Supervising Edge-to-Contour Neural Network Applied to Liver Segmentation》
No 7. 《An Iterative Boundary Random Walks Algorithm for Interactive Image Segmentation》
No 8. 《Dropout is a special case of the stochastic delta rule: faster and more accurate deep learning》
No 9. 《PCN: Point Completion Network》
No 10. 《Choose Your Neuron: Incorporating Domain Knowledge through Neuron-Importance》
No 11. 《Instance-level Human Parsing via Part Grouping Network》
No 12. 《A Survey on Methods and Theories of Quantized Neural Networks》
No 13. 《Graph Attention Networks》
No 14. 《Double Supervised Network with Attention Mechanism for Scene Text Recognition》
No 15. 【(照片级)视频到视频合成(转换)】
No 16. 《Deep Morphing: Detecting bone structures in fluoroscopic X-ray images with prior knowledge》
No 17. 《NIMFA: A Python Library for Nonnegative Matrix Factorization》
No 18. 《How Complex is your classification problem? A survey on measuring classification complexity》
No 19. 《Probabilistic Causal Analysis of Social Influence》
No 20. 《Deep Convolutional Networks as shallow Gaussian Processes》
No 21. 《Large Scale Language Modeling: Converging on 40GB of Text in Four Hours》
No 22. 《Skill Rating for Generative Models》
No 23. 《A Survey on Sentiment and Emotion Analysis for Computational Literary Studies》
No 24. 《A neural network catalyzer for multi-dimensional similarity search》
No 25. 《Adaptive Temporal Encoding Network for Video Instance-level Human Parsing》
No 26. 《code2seq: Generating Sequences from Structured Representations of Code》
No 27. 《RecoGym: A Reinforcement Learning Environment for the problem of Product Recommendation in Online Advertising》
No 28. 《Physics-Based Generative Adversarial Models for Image Restoration and Beyond》
No 29. 《LARNN: Linear Attention Recurrent Neural Network》
No 30. 《Learning from History and Present: Next-item Recommendation via Discriminatively Exploiting User Behaviors》

爱可可老师24小时热门分享(2018.8.17)

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No 1. [笑而不语] ​
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No 34. 《Out of the Black Box: Properties of deep neural networks and their applications》
No 35. “Tensorflow实战学习笔记、代码、机器学习进阶系列”
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