爱可可老师一周热门分享(2018.7.7)

No 1. 可以说相当逼真了 http://t.cn/RrsDqvJ ​
No 2. 《Keras深度学习实战》
No 3. 《Deep Learning with Python》
No 4. 【应网友建议,给Geoff Hinton传记短片加了中文字幕,相比“AI教父”,我更喜欢——AI一代宗师Hinton】
No 5. 很多同学的论文初稿是这样的
No 6. 【CVPR 2018十大最酷论文】
No 7. 【如何写论文的“讨论”部分】
No 8. 用乐高展示的架桥机工作过程 [good] http://t.cn/RrD0vfC ​…
No 9. 《为什么很多公司都不招大龄码农? – 知乎》
No 10. 给年轻学者的基本网络技巧
No 11. 【独立研究员——“不是只有读博士才能研究你关心的问题,不是只有在学术期刊上发表论文才能得到广泛的尊重,你需要的,只是一颗好奇的心,一笔资金,一个公开研究的承诺。做能引发其他人思考的工作,甚至改变他们的行为方式,已经足以证明你的价值”】
No 12. 【CVPR 2018:回顾、笔记与趋势】
No 13. 成功训练神经网络几乎不需要什么数学技能,不过真的需要知道大量无用技巧 via:David Sussi…
No 14. 这世界的根本问题,在于愚者与狂徒对自己深信不疑,而智者却疑惑重重。(愚者无疑而智者多虑)via:B…
No 15. 当AR走进化学课堂 [good] http://t.cn/Rr3OVR5 ​…
No 16. 【计算机视觉研究入门】
No 17. 【如何读书(怎样读才能记得住)】
No 18. 【无需编写代码、推荐驱动的数据探索分析与可视化工具】
No 19. 【L2正则化的新视角】
No 20. 【玩爆Excel】
No 21. 【如何撰写出色的机器学习简历】
No 22. 【Youtube Python相关频道超级大列表】
No 23. 【流形学习与谱方法】
No 24. 换个视角赏梵高 via:Persian Rose http://t.cn/Rd2q4px ​…
No 25. 是时候展示真正的神经元活动了 via:Andy Moore ​…
No 26. 【GitHub使用指南】
No 27. 5年前的今天,Google永久关闭了RSS Reader服务,到现在我都觉得生气
via:A…

No 28. 【免费书:写给程序员的范畴论】
No 29. 【CVPR 2018印象 & 十五篇有趣论文】
No 30. 【深度学习表征不可思议有效性——相似图像搜索实践】
No 31. 【强化学习自动驾驶:无需3D地图、无需手写规则,用一天学会开车】
No 32. 【任意方向场景文字检测】
No 33. 遥想当年考研补习班,多希望听课时能达到这种境界…… ​…
No 34. 【用Tensorflow目标检测/OpenCV实时分析#世界杯#】
No 35. 【TensorFlow/DLTK生物医学图像分析入门】
No 36. 《运筹学(最优化理论)如何入门? – 知乎》
No 37. 【机器学习实践入门教程】
No 38. 比特币是关于金钱你所不了解的的一切,再加上关于电脑你所不了解的一切。
via:John Ol…

No 39. 【高阶张量工具箱:张量分解,统计分析,可视化,特征提取,回归和多维数据非线性分类】
No 40. 【(微软)树莓派线上模拟器】
No 41. 【计算机视觉最新深度学习方法库(论文/代码)】
No 42. 【新书:Python机器学习——从头开始Python机器学习——基于Scikit – Learn/TensorFlow的逐步指南】
No 43. 《那些对自己特别狠的人,脑子里都是怎么想的? – 知乎》
No 44. python 3.7 is available on conda! $ conda create …
No 45. 【由文本生成人脸图像】
No 46. most common neural net mistakes…
No 47. 【学术论文/项目报告模板(word)】
No 48. 【深度神经网络实践经验分享】
No 49. 2018进度:▓▓▓▓▓▓▓▓░░░░░░░ 50% ​…
No 50. 深度强化学习之所以受欢迎,因为它是机器学习里唯一一个在测试集上进行训练而被广为接受的方法。

爱可可老师24小时热门分享(2018.7.11)

No 1. 【机器学习实践教程:如何阅读和剖析科研论文,直到编程实现】
No 2. 职业生涯自尊演变的过程: 第一阶段:我无足轻重 第二阶段:我至关重要 第三阶段:以要事为重 越…
No 3. 2018进度:▓▓▓▓▓▓▓▓░░░░░░░ 52% ​…
No 4. 【如何写好论文摘要】
No 5. 【机器学习参考作业/练习集】
No 6. ‘AlphaTree : Graphic Deep Neural Network 神经网络模型图示 …
No 7. 【用深度学习自动修复图像颗粒状/像素化噪声和文字水印】
No 8. 【因果推理七大工具与机器学习的反思】
No 9. 哥伦布蛋:在旋转磁场中,蛋以其长轴旋转,最终因陀螺效应而站立 http://t.cn/Rdmbs9e…
No 10. 【知识图谱在文本信息检索中的应用】
No 11. 【保留上下文信息的词云生成(关键词、聚类)】
No 12. 【模型到底能跑多快?深度学习计算复杂度解析】
No 13. 《A Tutorial on Bayesian Optimization》
No 14. 【自己动手打造深度学习服务器】
No 15. 人类的适应与惯性:太空旅行回来后的几个月里,宇航员报告说,在半空中放开物体,仍觉得它们能漂浮起来。 …
No 16. 【强化学习之旅——持续控制角度】
No 17. 【搜索与推荐中的深度学习匹配】
No 18. 【通过拓扑数据分析理解卷积神经网络行为】
No 19. 【用TensorFlow进行快速原型设计的模式】
No 20. 【机器学习学术研究(论文)令人担忧的趋势】
No 21. 【NLP产品级系统设计模式】
No 22. 【聊天机器人相关论文(配图)笔记】
No 23. 《Gaussian Processes and Kernel Methods: A Review on Connections and Equivalences》
No 24. 【基于大规模多任务学习的通用句子表示(PyTorch)】
No 25. 【高效查询处理基础架构】
No 26. 《Outfit Generation and Style Extraction via Bidirectional LSTM and Autoencoder》
No 27. 【(Tensorflow)NLP实例教程】
No 28. 【Python人脸聚类】
No 29. 《Dynamic Few-Shot Visual Learning without Forgetting》
No 30. 【健康医疗搜索:从消费者到临床医生】
No 31. 《Financial Trading as a Game: A Deep Reinforcement Learning Approach》
No 32. 【超棒的命令行网页浏览器】
No 33. 【强化学习的基础性缺陷】
No 34. 【教程:在Cloud ML Engine的TPU上训练ResNet图像分类器】
No 35. 《Blockchain as a Service: An Autonomous, Privacy Preserving, Decentralized Architecture for Deep Learning》
No 36. 【Google Cloud Engine深度学习镜像权威指南】
No 37. 《Pioneer Networks: Progressively Growing Generative Autoencoder》
No 38. 【(Colab/tf.keras + eager)RNN文本生成实例】
No 39. 《The Goldilocks zone: Towards better understanding of neural network loss landscapes》
No 40. 【文本知识提取与推理:浅层、深度和中间层次】
No 41. 《Fully Scalable Gaussian Processes using Subspace Inducing Inputs》
No 42. 【智能对话的神经网络方法】
No 43. 【迎接NLP的ImageNet时刻】
No 44. 《Moderated Network Models》
No 45. ‘准备秋招学习笔记’ by CyC2018 GitHub: http://t.cn/REivyQD …
No 46. 【特征级变换】
No 47. 【ICML 2018 Google成果汇总】
No 48. “魔鬼在细节:微软字体如何打败巴基斯坦总理纳瓦兹谢里夫”
No 49. 《Machine Learning in High Energy Physics Community White Paper》
No 50. 动态螺旋视觉艺术 http://t.cn/Rdm6kWN

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