爱可可老师24小时热门分享(2019.5.31)

No 1. 期刊文章阅读笔记本,很实用
No 2. 《数学女孩(1-4)》
No 3. 【Scikit-Learn特征选择】
No 4. 【京东商品知识图谱】
No 5. 好像很多人想要,这里有个PDF,自行打印吧~ 下载:http://t.cn/AiKrdQ3P…
No 6. 【金融机器学习工具与Python应用大列表】
No 7. 【发表第一篇科研论文:开始、提交到成功的7大策略】
No 8. 【机器学习竞赛小众特征工程技巧】
No 9. 【阅读和理解科研文章的11步指南】
No 10. 《Unsupervised Deep Tracking》
No 11. 《清醒思考的艺术》
No 12. 《Pre-training Graph Neural Networks》
No 13. 【机器学习中数据缺失的处理】
No 14. 'QAonMilitaryKG – QAonMilitaryKG,QaSystem based on…
No 15. 【Git/GitHub基础速查】
No 16. 老板对“全栈工程师”
No 17. 晚安~
No 18. 【VS Code的新版Python扩展:IPython交互窗口新增IntelliSense自动补全和自动信息提示】
No 19. 【Udacity免费课程:安全与隐私AI——差分隐私、联邦学习、加密AI】
No 20. 打开就变成天文球的戒指 💍✨ (十六世纪德国制造) ​…
No 21. 《EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks》
No 22. 【用于处理Office文档的Go语言库】
No 23. 尴尬的现实 [笑cry] ​
No 24. 'PyTorch Semantic Segmentation' by Hengshuang Zhao…
No 25. 【NLP相关资源(Awesome)大列表】
No 26. 【Python数据科学开发库大列表】
No 27. 《Stabilizing GANs with Octave Convolutions》
No 28. 'KGQA-Based-On-medicine – 基于医药知识图谱的智能问答系统' by YeYz…
No 29. 早![太阳] ​
No 30. 《Bayesian Anomaly Detection Using Extreme Value Theory》
No 31. PyTorch implementation of EfficientNet by Luke Mel…
No 32. 《Does the news reflect what we die from?》
No 33. 《Adaptive Deep Kernel Learning》
No 34. 《Video-to-Video Translation for Visual Speech Synthesis》
No 35. “Train and Deploy Machine Learning Models on Kubernetes with Kubeflow and Seldon-Core”
No 36. Ambiguity! [嘻嘻] ​
No 37. 《SATNet: Bridging deep learning and logical reasoning using a differentiable satisfiability solver》
No 38. Chip Huyen分析了来自13个大都市区的180M推文,发现每个城市表情符号的使用风格都是独一无…
No 39. 【开放信息抽取(OIE)资源大列表】
No 40. 【欺诈检测文献大列表】
No 41. 【基于句嵌入的无监督文本摘要】
No 42. 【用PySnooper调试PyTorch代码】
No 43. 《Size-free generalization bounds for convolutional neural networks》
No 44. 《Defending Against Neural Fake News》
No 45. 《MetroTwitter – What Twitter reveals about the differences between cities and the monoculture of the Bay Area》
No 46. 《FAN: Focused Attention Networks》
No 47. 【ICLR 2019 Best Papers解析】
No 48. 【新书(免费):自动化机器学习】
No 49. 【PyTorch文本分类教程】
No 50. 《Are Disentangled Representations Helpful for Abstract Visual Reasoning?》

爱可可老师24小时热门分享(2019.5.30)

No 1. Ambiguity! [嘻嘻] ​
No 2. 'GBDT_Simple_Tutorial(梯度提升树简易教程) – python实现GBDT的回归…
No 3. 【新书(免费):自动化机器学习】
No 4. 【京东商品知识图谱】
No 5. 《Learning Context Graph for Person Search》
No 6. 打开就变成天文球的戒指 💍✨ (十六世纪德国制造) ​…
No 7. 晚安~
No 8. 【基于句嵌入的无监督文本摘要】
No 9. 【用DeepDetect对视频流进行实时检测的客户端】
No 10. 【PyTorch文本分类教程】
No 11. 【金融机器学习工具与Python应用大列表】
No 12. [笑cry] ​
No 13. 【发表第一篇科研论文:开始、提交到成功的7大策略】
No 14. 早![太阳] ​
No 15. 【无需3D显式形状建模的神经网络3D角色贴图】
No 16. 《EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks》
No 17. 【(PyTorch)语义分割参考实现】
No 18. 【EfficientNet:通过自动机器学习和模型缩放提高准确性和效率】
No 19. 【GANHarp:基于AI生成声音的实验乐器】
No 20. 【深度学习训练营(2019)】
No 21. 【行人重识别相关资源大列表】
No 22. 【深度学习驱动的视觉导航引擎,支持袖珍四旋翼飞行器自主导航】
No 23. 【ICLR 2019 Best Papers解析】
No 24. Chip Huyen分析了来自13个大都市区的180M推文,发现每个城市表情符号的使用风格都是独一无…
No 25. 'QAonMilitaryKG – QAonMilitaryKG,QaSystem based on…
No 26. 《FaceSwapNet: Landmark Guided Many-to-Many Face Reenactment》
No 27. 《AI三载,灼灼其华(人工智能研究项目的经验教训:前三年)》
No 28. 《FAN: Focused Attention Networks》
No 29. 【用于处理Office文档的Go语言库】
No 30. AR 与 $$$
No 31. 《PyTorch at F8 2019 – YouTube》
No 32. 《Unsupervised Deep Tracking》
No 33. 尴尬的现实 [笑cry] ​
No 34. 👩‍🔬 ​
No 35. 【Python数据科学开发库大列表】
No 36. 'PyTorch Semantic Segmentation' by Hengshuang Zhao…
No 37. #AI 看不懂# ​
No 38. 《Levenshtein Transformer》
No 39. 【VS Code的新版Python扩展:IPython交互窗口新增IntelliSense自动补全和自动信息提示】
No 40. 《Solving NP-Hard Problems on Graphs by Reinforcement Learning without Domain Knowledge》
No 41. 【迁移学习(ULMFiT/OpenAI GPT)Tweet文本分类实战】
No 42. 【SpaceVim:模块化Vim IDE,用模块方式提供多种编程语言支持】
No 43. 《Are Sixteen Heads Really Better than One?》
No 44. 'ChauffeurNet – Learning to Drive by Imitating the…
No 45. Elon Musk?
No 46. 'Kubeflow Fairing – Python SDK for building, train…
No 47. 【NLP相关资源(Awesome)大列表】
No 48. 《Capsule Routing via Variational Bayes》
No 49. 调参的艺术 🍺 😂 http://t.cn/ECyNEj5 ​
No 50. PyTorch implementation of EfficientNet by Luke Mel…

爱可可老师24小时热门分享(2019.5.29)

No 1. 《Linear Algebra and Learning from Data》
No 2. Elon Musk?
No 3. 数学是如此完美的工具,让最平庸的头脑也能快速解决最复杂的问题。 —— Richard Feynman…
No 4. 【赏心悦目:欧几里德《几何原本》(1847年版)彩图重制版——包括交互图、交叉引用】
No 5. 【机器学习:从入门到精通】
No 6. 【LaTeX相关资源大列表】
No 7. 打开就变成天文球的戒指 💍✨ (十六世纪德国制造) ​…
No 8. 晚安~ [月亮] http://t.cn/AiKCatWt ​
No 9. 【非均衡数据集分类(Colab):Kaggle信用卡欺诈数据集实例】
No 10. “字节跳动短视频内容理解和推荐 Track2 Top8”
No 11. [心] ​
No 12. 'GBDT_Simple_Tutorial(梯度提升树简易教程) – python实现GBDT的回归…
No 13. 【两分钟论文解读之Google手机如何优化照片】
No 14. 【古籍资源:中国哲学书电子化计划】
No 15. 【用TensorFlow实现手写文字识别】
No 16. 【无监督语音识别Python工具箱】
No 17. 【用TeX重新编排的《几何原理》
No 18. 【迁移学习(ULMFiT/OpenAI GPT)Tweet文本分类实战】
No 19. 【全栈深度学习训练营(课程视频):为熟悉深度学习基础知识的开发人员提供的实践指导课程】
No 20. 【用深度学习解决挑战性问题】
No 21. 早![太阳] ​
No 22. 《Practical Full Resolution Learned Lossless Image Compression》
No 23. 《Learning Context Graph for Person Search》
No 24. 已更新全部视频 //@爱可可-爱生活:#bilibili#搬运:http://t.cn/EX8JA8…
No 25. 【在VS Code里用Pull Requests扩展做代码审查】
No 26. 👩‍🔬 ​
No 27. 【用DeepDetect对视频流进行实时检测的客户端】
No 28. 【PyTorch文本分类教程】
No 29. '深入Go并发编程研讨课' by smallnest GitHub: http://t.cn/AiK…
No 30. 'Distant-Supervised-Chinese-Relation-Extraction – …
No 31. 'CODO:为用户提供企业多混合云、自动化运维、完全开源的云管理平台' GitHub: http:/…
No 32. 初学者可以参考一下
No 33. 【图片压缩全栈网站代码】
No 34. 【行人重识别相关资源大列表】
No 35. 【(PyTorch)语义分割参考实现】
No 36. [笑cry] ​
No 37. 👶👱‍♀️👩…… ​
No 38. 【GANHarp:基于AI生成声音的实验乐器】
No 39. 《Disentangling Style and Content in Anime Illustrations》
No 40. 😂
No 41. 《AI三载,灼灼其华(人工智能研究项目的经验教训:前三年)》
No 42. 【深度学习驱动的视觉导航引擎,支持袖珍四旋翼飞行器自主导航】
No 43. 【Apache Solr/Elasticsearch搜索排序质量评价工具】
No 44. #AI 看不懂# ​
No 45. 科研成果发表的指数增长 vs. 科学思想的线性增长
No 46. 《6-DOF GraspNet: Variational Grasp Generation for Object Manipulation》
No 47. Chip Huyen分析了来自13个大都市区的180M推文,发现每个城市表情符号的使用风格都是独一无…
No 48. 1959 [思考]
No 49. 【文本规范化模块】
No 50. 《Adversarial Policies: Attacking Deep Reinforcement Learning》

爱可可老师24小时热门分享(2019.5.28)

No 1. 【十大Python图像处理工具】
No 2. 【Matplotlib入门教程】
No 3. 调参的艺术 🍺 😂 http://t.cn/ECyNEj5 ​
No 4. Uber为测试无人驾驶打造的仿真都市 http://t.cn/AiKxoXxj ​…
No 5. 【机器学习/数据科学最佳开放数据集】
No 6. 【PyTorch实现的头发分割】
No 7. 数学是如此完美的工具,让最平庸的头脑也能快速解决最复杂的问题。 —— Richard Feynman…
No 8. DeepMind又发了新论文,吃瓜群众: http://t.cn/AiK6DQ7b ​…
No 9. 打开就变成天文球的戒指 💍✨ (十六世纪德国制造) ​…
No 10. 【ICML 2019论文集】
No 11. 【基于OpenSubtitles 2018电影字幕数据+BERT模型实现的聊天机器人】
No 12. 【LaTeX相关资源大列表】
No 13. 【Python/C++游戏引擎】
No 14. 【大规模城市交通多智能体强化学习环境】
No 15. 《Meta-SR: A Magnification-Arbitrary Network for Super-Resolution》
No 16. 《Light-Weight RetinaNet for Object Detection》
No 17. 【有助于写作、计划和协作的免费模板】
No 18. “狗拉飞机”
No 19. 晚安~ [月亮] ​
No 20. 早![太阳] ​
No 21. 《Watch 35 Years of the World’s Economy Evolving as a Living Organism》
No 22. 【实体类别预测】
No 23. 【为什么Swift会是深度学习的下一个大热门】
No 24. 【大规模网络高性能分析工具集】
No 25. 【(Keras)深度学习大规模数据集特征提取】
No 26. 【深度学习、强化学习课程超级大列表】
No 27. “字节跳动短视频内容理解和推荐 Track2 Top8”
No 28. 【NLP文本数据增广库】
No 29. 【多智能体强化学习相关文献汇总】
No 30. 'Keras Attention Layer' by Thushan Ganegedara GitH…
No 31. “网络表示学习路线图”
No 32. 《Linear Algebra and Learning from Data》
No 33. 【无监督语音识别Python工具箱】
No 34. 《Training language GANs from Scratch》
No 35. 【用TensorFlow复现的Yahoo色情图片分类器】
No 36. 【图片压缩全栈网站代码】
No 37. 【机器学习:从入门到精通】
No 38. 【MIDL 2019论文集】
No 39. '深入Go并发编程研讨课' by smallnest GitHub: http://t.cn/AiK…
No 40. 'CODO:为用户提供企业多混合云、自动化运维、完全开源的云管理平台' GitHub: http:/…
No 41. 【声学场景/事件检测与分类实用程序集】
No 42. 【Go语言实现的PDF文件处理库】
No 43. 《Practical Full Resolution Learned Lossless Image Compression》
No 44. 【古籍资源:中国哲学书电子化计划】
No 45. 'ossa(open-source security architecture) | 开源安全架构'…
No 46. 【腿式机器人通用控制架构】
No 47. 'Kubernetes Operator Pythonic Framework (Kopf)' Gi…
No 48. 'Distant-Supervised-Chinese-Relation-Extraction – …
No 49. 👶👱‍♀️👩…… ​
No 50. 【Apache Solr/Elasticsearch搜索排序质量评价工具】

爱可可老师24小时热门分享(2019.5.27)

No 1. 调参的艺术 🍺 😂 http://t.cn/ECyNEj5 ​
No 2. “高效决策树算法系列笔记”
No 3. 【用Python创建、读取、更新和搜索Excel文件】
No 4. 【(Keras)YOLOv3目标检测实战】
No 5. 【用Word2vec表示音乐】
No 6. 打开就变成天文球的戒指 💍✨ (十六世纪德国制造) ​…
No 7. 计划一周调参完毕、顺利发文的实验三个月都没搞定是种什么体验…… http://t.cn/ECz5Dl…
No 8. ‘机器学习原理' by shunliz GitHub: http://t.cn/E9FPA6I ​…
No 9. 【CPU深度学习优化】
No 10. 【工业大数据应用(分布/并行)时序特征提取】
No 11. [笑cry] ​
No 12. 【(TensorFlow)自编码器完全指南】
No 13. 【构建产品化机器学习系统】
No 14. 《PlaneRCNN: 3D Plane Detection and Reconstruction from a Single Image》
No 15. 【数学理解相关资源大列表】
No 16. 【PyTorch实现的头发分割】
No 17. 【用Pandas处理大规模数据的三种简单方法】
No 18. 【开题报告怎么写】
No 19. 【基于OpenSubtitles 2018电影字幕数据+BERT模型实现的聊天机器人】
No 20. 【正确使用Pandas加速代码运行】
No 21. 【Matplotlib入门教程】
No 22. 【数据初步探索性可视化工具】
No 23. 【大规模城市交通多智能体强化学习环境】
No 24. 晚安~ [月亮] http://t.cn/ECwoOe8 ​
No 25. 'Simple Self Attention Layer (SimpleSelfAttention)…
No 26. [挤眼] ​
No 27. 【Python模糊时间序列库】
No 28. 【创建和部署Python机器学习服务(Scikit-Learn/Heroku/Docker)】
No 29. 【梯度提升相关文献/实现大列表】
No 30. 【机器学习热门开源项目(2019.5)】
No 31. 【写作:初级研究者发表逐步指南】
No 32. 【Python/C++游戏引擎】
No 33. 《Analyzing Multi-Head Self-Attention: Specialized Heads Do the Heavy Lifting, the Rest Can Be Pruned》
No 34. 《Estimating Node Importance in Knowledge Graphs Using Graph Neural Networks》
No 35. 【自动微分、PyTorch与图神经网络】
No 36. 《Meta-SR: A Magnification-Arbitrary Network for Super-Resolution》
No 37. 早![太阳] ​
No 38. 【多智能体强化学习相关文献汇总】
No 39. 【大规模网络高性能分析工具集】
No 40. 【用TensorFlow复现的Yahoo色情图片分类器】
No 41. 【Go语言实现的PDF文件处理库】
No 42. 将铁磁流体倒在被锁定在超导体磁场内的磁铁上(磁通钉扎+迈斯纳效应) src:http://t.cn/…
No 43. 【声学场景/事件检测与分类实用程序集】
No 44. François Chollet:对于TensorFlow 2.0的tf.keras,既可以用`fi…
No 45. 'Keras Attention Layer' by Thushan Ganegedara GitH…
No 46. 'Data_Label_Tools – 开源数据标注工具大列表’ by mingx9527 GitH…
No 47. 【NLP文本数据增广库】
No 48. 《Deep Flow-Guided Video Inpainting》
No 49. 'Kubernetes Operator Pythonic Framework (Kopf)' Gi…
No 50. 【fast.ai v3深度学习实践课程学习总结】

爱可可老师24小时热门分享(2019.5.26)

No 1. 'Data_Label_Tools – 开源数据标注工具大列表’ by mingx9527 GitH…
No 2. 【决胜编程面试的142个资源】
No 3. 计划一周调参完毕、顺利发文的实验三个月都没搞定是种什么体验…… http://t.cn/ECz5Dl…
No 4. 打开就变成天文球的戒指 💍✨ (十六世纪德国制造) ​…
No 5. [笑cry] ​
No 6. 🖌 [思考] http://t.cn/ECP291X ​
No 7. 《Deep Flow-Guided Video Inpainting》
No 8. 【自动微分、PyTorch与图神经网络】
No 9. 《Towards Content Transfer through Grounded Text Generation》
No 10. 【如何开始(机器学习)项目】
No 11. François Chollet:对于TensorFlow 2.0的tf.keras,既可以用`fi…
No 12. 【Videoflow:Python视频流处理框架】
No 13. “高效决策树算法系列笔记”
No 14. 【打造推荐系统】
No 15. 《Joint embedding of structure and features via graph convolutional networks》
No 16. 【用并行处理为Pandas提速】
No 17. 'Mobile Computer Vision @ Facebook – Mobile vision…
No 18. 【用TensorFlow实现神经网络画风迁移】
No 19. Gael Varoquaux:GitHub新推出的项目引用次数评价指标——Scikit-Learn是…
No 20. Andy Ingram:喜欢不同语言程序员的“别号”
No 21. 【写作:初级研究者发表逐步指南】
No 22. 【fastai可视化界面】
No 23. 【可视化:全球各地生活质量 vs. 生活成本】
No 24. 'PytorchInsight – a pytorch lib with state-of-the-…
No 25. 【NLP学习系列文章】
No 26. 晚安~
No 27. [挤眼] ​
No 28. ‘机器学习原理' by shunliz GitHub: http://t.cn/E9FPA6I ​…
No 29. 【度量等变卷积网络简明指南】
No 30. Part4.Transfer Learning Intuition for Text Classif…
No 31. 《解析技术》
No 32. 早![太阳] ​
No 33. 实用主义影响因子
No 34. 【开放集识别/开放世界识别文献、资源大列表】
No 35. “Gradient Flow(Colab)”
No 36. 【数学理解相关资源大列表】
No 37. 《Recurrent Kalman Networks: Factorized Inference in High-Dimensional Deep Feature Spaces》
No 38. 【PDI:全景深度图像】
No 39. “自动微分、PyTorch与图神经网络”
No 40. 《Augmented Neural ODEs》
No 41. 《Discovering Hidden Structure in High Dimensional Human Behavioral Data via Tensor Factorization》
No 42. 【Python模糊时间序列库】
No 43. #AI 看不懂# ​
No 44. 《SMART: Semantic Malware Attribute Relevance Tagging》
No 45. 3D目标识别+定位(Abound SDK)
No 46. 【够用就好的Pandas实践指南】
No 47. 【数据初步探索性可视化工具】
No 48. 【(TensorFlow 2.0)Transformer聊天机器人教程】
No 49. 【特征抽取漫游指南:Kaggle和日常工作的一些技巧和代码】
No 50. 生物流体动力学:1人,1狗,2000只羊 👱🐶🐑 http://t.cn/ESvvInC ​…

爱可可老师24小时热门分享(2019.5.25)

No 1. 《动手学深度学习》
No 2. 打开就变成天文球的戒指 💍✨ (十六世纪德国制造) ​…
No 3. 【斯坦福CS 221 AI课程 速查集锦】
No 4. 【够用就好的Pandas实践指南】
No 5. 【科研生活工具大列表】
No 6. 【(TensorFlow 2.0)Transformer聊天机器人教程】
No 7. 【特征抽取漫游指南:Kaggle和日常工作的一些技巧和代码】
No 8. 3D目标识别+定位(Abound SDK)
No 9. 【PyTorch深度学习教程资料】
No 10. “Tutorial for video classification/ action recognition using 3D CNN/ CNN+RNN on UCF101”
No 11. 【Python最优化实战:如何降低风险多赚钱?】
No 12. 【移动像机,移动人物:深度学习深度预测方法】
No 13. 《Speech2Face: Learning the Face Behind a Voice》
No 14. 《Knowledge Transfer via Distillation of Activation Boundaries Formed by Hidden Neurons》
No 15. 【无监督学习模式检测】
No 16. 《Revisiting Graph Neural Networks: All We Have is Low-Pass Filters》
No 17. 早![太阳] ​
No 18. 晚安~ [月亮] http://t.cn/E93ZrFR ​
No 19. 【Videoflow:Python视频流处理框架】
No 20. 【《Python编程快速上手——让繁琐工作自动化》项目方案】
No 21. 'Data_Label_Tools – 开源数据标注工具大列表’ by mingx9527 GitH…
No 22. 【搜索相关性评价工具包】
No 23. 《What is the Entropy of a Social Organization?》
No 24. 【图学习与几何深度学习】
No 25. 'Wolfram Language kernel for Jupyter notebooks' by…
No 26. 人性化设计 http://t.cn/E9Rnk8l ​
No 27. 【VictoriaMetrics:高性能、经济高效的时间序列数据库】
No 28. 'PytorchInsight – a pytorch lib with state-of-the-…
No 29. 今天看到了一篇来自于经济学人数据可视化团队的文章“Mistakes, we’ve drawn a few”
No 30. 'Mobile Computer Vision @ Facebook – Mobile vision…
No 31. 灵动的蒙娜丽莎 ref:
No 32. 【图神经网络(GNN)无监督学习】
No 33. 《Augmenting correlation structures in spatial data using deep generative models》
No 34. 《爱可可老师一周论文精选(2019.5.25)》
No 35. 可视化防坑指南
No 36. 'GitHub Actions for deploying to GitHub Pages with…
No 37. 'Recent Fuzzing Paper' by Cheng Wen GitHub: http:/…
No 38. 《Augmented Neural ODEs》
No 39. 《Bayesian Item Response Modelling in R with brms and Stan》
No 40. 生物流体动力学:1人,1狗,2000只羊 👱🐶🐑 http://t.cn/ESvvInC ​…
No 41. 将铁磁流体倒在被锁定在超导体磁场内的磁铁上(磁通钉扎+迈斯纳效应) src:http://t.cn/…
No 42. 【《动手学深度学习》】
No 43. 【开放集识别/开放世界识别文献、资源大列表】
No 44. 【CVPR 2019论文实现代码大列表(按Star数排序)】
No 45. 【Pandas数据科学最佳实践】
No 46. 【PDI:全景深度图像】
No 47. '数据结构和算法必知必会的50个代码实现' by wangzheng0822 GitHub: htt…
No 48. 《torchvision 0.3: segmentation, detection models, new datasets and more.. | PyTorch》
No 49. 【语音情感分析器】
No 50. 【数据科学面试学习指南】

7年程序员总结的最重要的 6 个教训; Go 语言进行编程的利与弊;2019年JavaScript流行趋势 – InfoQ每周精要588期

 中文站「每周精要」
NO.588
2019/05/26
谷歌中止与华为业务往来,华为自研手机 OS 也要一夜“转正”?
移动
谷歌暂停与华为的业务,英特尔、高通、赛灵思和博通在内的多家芯片制造商告知其员工停止对华为供货。
七年程序员生涯,我学到最重要的 6 个教训
身为开发者的你是否思考过这个问题:在编程过程中,到底什么才是最重要的?
Apache 基金会与 GitHub 均受美国出口法律约束,这对开发者有何影响?
开源
ASF 和 GitHub 官网先后更新了两则消息,消息的主旨如出一辙,旗下的项目、产品将受到美国出口法律的约束。
产业互联网起风了:这一次,腾讯又站上了风口
云计算
产业互联网,起风了。
用 Go 语言进行编程的利与弊
语言开发
Samuel Jones 大佬分享的用 Go 语言进行编程的利与弊
海思芯片的至暗时刻,华为突围的曙光之时?
移动
海思芯片已经来到至暗时刻,科技自立的华为能等到突围的曙光之时吗?
框架的游戏:2019年JavaScript流行趋势
前端
JavaScript 生态系统复杂多变,各种框架让人眼花缭乱。究竟孰优孰劣,如今的发展趋势是怎样的,用人单位又需要怎样的人才?
微服务架构体系的深度治理
架构
本文全面地介绍了如何构建完备的微服务治理的指标体系及治理模型,并通过自动化的线上线下一体的“度量”及“管控”这两大能力的构建来综合解决微服务全生命周期的现实治理需求。
快手万亿级别 Kafka 集群应用实践与技术演进之路
运维
值得一看的 Kafka 实践分享。
工商银行 MySQL 数据库架构解密
大数据 架构
本文根据 DTCC 数据库大会分享内容整理而成,将介绍工行 IT 架构转型中传统 OLTP 数据库架构面临的挑战和诉求,构建基于 MySQL 分布式企业级解决方案实践历程。
选择 Pulsar 而不是 Kafka 的 7 大理由
架构
为什么我们最终选择了 Pulsar?下面列出了选择 Pulsar 而不是 Kafka 的 7 个最重要的理由。
Windows 将在新一代 WSL 中提供完整的 Linux 内核支持
运维
微软则计划直接在 windows10中提供完整的 Linux 内核支持。
混沌工程的力量:阿里周洋亲述这一技术背后那些事儿
运维
阿里巴巴技术团队对混沌工程的研发迭代持续了数年,对于这一技术,阿里为什么如此坚持?
不要在云上保存你的数据(一):本地优先的七个理念
云计算
在本文中,我们提出了“本地优先”(local-first)的软件原则,支持用户的协同和所有权。
人人都是 API 设计师:我对 RESTful API、GraphQL、RPC API 的思考
语言开发
我阅读了《阿里研究员谷朴:API 设计最佳实践的思考》一文后受益良多,我觉得我应该把我自己的思考整理成文与大家一起分享与碰撞。
提前 15 年!比利时程序员攻克麻省著名加密难题
安全
该加密难题由麻省理工学院实验室的 Ron Rivest 教授,也就是著名的 RSA 公钥加密算法负责人提出,并预计需要 35 年时间才能得到答案。
使用 TypeScript 访问 MySQL 数据库
前端 语言开发
本文深入探讨使用 TypeScript 相关的细节,创建一个强大的解决方案来管理服务器端 TypeScript 的数据库访问。
有赞亿级订单同步的探索与实践
大数据
本文介绍有赞同步非实时存储系统的经验。
Kotlin 调查报告:40% 开发者将其作为主编程语言
前端
4300 名开发人员(不仅仅是 Kotlin 的用户)与我们分享了他们对 Kotlin 如何融入他们的世界的见解和反馈。
Apache 软件基金会宣布 Apache Dubbo 从孵化器毕业,成为顶级项目
架构
Apache Dubbo 是一种流行的开源远程过程调用框架,被多家公司采用。
MongoDB 再遭攻击,12000 个数据库被删除
安全
在过去的三周时间内,超过 12000 个不安全的 MongoDB 数据库受到攻击,并被删除,攻击者只留下了一条信息:想要恢复数据,数据库所有者必须联系攻击者。

技术大会  CONFERENCE
ArchSummit 深圳:基于 K8s 的 Volcano 高性能作业运行实践趣谈
华为在 K8s 领域先后大颗粒贡献了集群联邦等多个项目。基于 K8s 打造的 Volcano 运行离线作业/高性能作业系统,可支持主流的高性能作业负载。
GTLC 上海:揭秘国内外各大科技名企的管理真经
组团来袭,搞大事!华为、红帽、民生银行、得到、喜马拉雅……国内外名企高管都聚集于此,揭秘各自的管理正经。500 位技术管理者不仅可以公开听大会,还能就自己头疼的问题当场和重磅嘉宾交流、问诊。
GMTC 北京:Google Flutter 最新进展和未来展望
谷歌高级研究员董韬将会介绍包括 Flutter for Web、iOS 设计语言、基于 Material Design 的定制 UI、状态管理解决方案、 Dart 语言新特性、开发工具、以及中国社区的发展状况。

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前 Facebook 工程师带你一个月攻克算法
刷题慢?对题目没一点思路?通过这个课程,老师会指出并纠正算法学习和leetcode刷题的误区,让你可以拥有每天做题上瘾的感觉。前 Facebook 工程师覃超,面对面告诉你数据结构和算法到底应该怎么学。
Java 性能调优实战——覆盖80%以上 Java 应用调优场景
金山软件西山居技术经理的Java调优实战方法论,会深入 Java 底层源码,从 5 个层级全方位实战,带你轻松掌握一套学完就能用的调优方法论。
作为一个服务端工程师,你的 Web 服务器可能已经过时了
对服务端工程师来说,如果你的工作中涉及到 Nginx、高性能、高并发、动态控制、性能测试、分析等,那么,不论你使用什么开发语言和平台,OpenResty 都是不可多得的高性能开发利器。

活动推荐  POPULAR EVENTS
一招破解知识图谱、NLP开发难点,怎么做?
随着神经网络、知识图谱、NLP等技术逐步发展,越来越多的开发者在AI应用开发时会面临样样都学、样样不精的困境。如何解决当下对知识图谱、NLP的理解与应用问题,清华大学多位资深专家将在5月30日一起谈探讨知识图谱和认知智能的应用与趋势,现有少量免费入场名额。
作为程序员,如何打造分布式架构的核心?
分布式架构的核心目标就是支撑业务的快速发展,作为程序员,想要搭建一款能够高效且低成本的分布式架构呢,云、消息队列、实时通讯、容器存储、API等技术的实现是必不可少的。掌握了这些技术,才能更好地搭建出一款高性能且符合业务需求的分布式架构。
拿什么拯救你,被 Docker 部署害惨的程序员
就算Docker实现了快速部署“喜大普奔”,但Docker 集群式管理面临的多重挑战又该如何化解?多流水线?监控?自动扩展?5月30日,这场免费线上课程给你答案!
如何成为不可取代的前端开发?| 学习资料包
对于刚工作不久的前端开发工程师来说,职场前几年正是人生十分重要的阶段,不想被同龄人淘汰,那就要不可取代,不断学习新技术,一步一步打造自己的技术核心竞争力!小 Q 为大家在学习的道路上准备了一份厚礼!
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爱可可老师一周热门分享(2019.5.25)

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. 【PyTorch内核揭秘】
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No 5. 【(MIT)Gilbert Strang的线性代数/矩阵公开课:数据分析、信号处理和机器学习中的矩阵方法(Spring 2018)】
No 6. 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 7. 'Awesome Resume for Chinese – 适合中文的简历模板收集(LaTeX,HT…
No 8. 《漫画算法:小灰的算法之旅》
No 9. 《深度学习的数学》
No 10. 【CVPR 2019论文实现代码大列表(按Star数排序)】
No 11. “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 12. “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 13. 倒放的浣熊视频,妙啊~ 🦕
No 14. 【现代自然语言处理最佳/最新进展(文献阅读清单)】
No 15. 【Python脚本混淆保护工具PyArmor:加密 Python 脚本,保护运行时刻的 Python 代码不被泄露,设置加密脚本的有效期限,绑定加密脚本到硬盘、网卡等硬件设备】
No 16. 【图神经网络(GNN)文献大列表】
No 17. “自走”
No 18. ’C++ Primer 5 answers' by Mooophy GitHub: http://t…
No 19. Minecraft Earth:AR+“我的世界”
No 20. 【面向数据科学的七步掌握SQL指南】
No 21. François Chollet:一直存在一种误解,认为AI/机器学习本身就有内在价值,只要进入该领…
No 22. Cassidy Williams设计的“有一丝慌乱”
No 23. 《什么能力很重要,但大多数人却没有? – 知乎》
No 24. 【FastBert:BERT模型简化开发部署库】
No 25. 早![太阳] ​
No 26. 【Pandas数据科学最佳实践】
No 27. 【图学习与几何深度学习】
No 28. 【音乐的数学基础】
No 29. 【Python可视化运行/教学工具】
No 30. 【手把手指南:从Python项目到开源包】
No 31. 【科研生活工具大列表】
No 32. 【从头开始:如何用代码仿真CPU】
No 33. 要是你把论文落在3岁小朋友的房间……
No 34. 【代码库背后的知识库:集成开发环境团队聊天讨论工具】
No 35. 将铁磁流体倒在被锁定在超导体磁场内的磁铁上(磁通钉扎+迈斯纳效应) src:http://t.cn/…
No 36. 【GitHub用户个人主页】
No 37. 富贵功名皆人世浮荣,惟胸次浩大是真正受用。 – 曾国藩 …
No 38. 【Jupyter Notebook/Jupyter Lab探索性数据分析/可视化Python库】
No 39. 【博士生文献综述撰写指南】
No 40. 【(Keras)LSTM自动编码器极端罕见事件分类】
No 41. '无人驾驶相关论文速递' by DeepTecher GitHub: http://t.cn/E94…
No 42. 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 43. 【通用视觉SLAM框架OpenVSLAM】
No 44. 【时序数据分析:ARIMA/SARIMA vs. 嵌入学习LSTM】
No 45. 【三小时学习Kubernetes基础】
No 46. '中文ULMFiT 情感分析 文本分类' by bigboNed3 GitHub: http://t…
No 47. 【Keras深度学习迁移学习】
No 48. 【深度学习/强化学习的调试、监控和可视化工具】
No 49. 【图像标记(标注)工具VIA】
No 50. 【几分钟内学会平稳开车:小赛车上的强化学习实战】

爱可可老师一周论文精选(2019.5.25)

No 1. 【用目标人物少量图片(甚至一张图片)来制作头部动画——关键点/自适应实例规范化/GAN,无需3D人脸建模】
No 2. 《Learning What and Where to Transfer》
No 3. 《Which Tasks Should Be Learned Together in Multi-task Learning?》
No 4. 《Behavior Sequence Transformer for E-commerce Recommendation in Alibaba》
No 5. 《From Context to Concept: Exploring Semantic Relationships in Music with Word2Vec》
No 6. 《Deep Compressed Sensing》
No 7. 《How do neural networks see depth in single images?》
No 8. 《Joint Learning of Neural Networks via Iterative Reweighted Least Squares》
No 9. 《LGM-Net: Learning to Generate Matching Networks for Few-Shot Learning》
No 10. 《Simple Black-box Adversarial Attacks》
No 11. 《Meta reinforcement learning as task inference》
No 12. 《Semi-supervised learning based on generative adversarial network: a comparison between good GAN and bad GAN approach》
No 13. 《PEPSI++: Fast and Lightweight Network for Image Inpainting》
No 14. 《Language-Conditioned Graph Networks for Relational Reasoning》
No 15. 《Interpretable Outcome Prediction with Sparse Bayesian Neural Networks in Intensive Care》
No 16. 《The Kernel Interaction Trick: Fast Bayesian Discovery of Pairwise Interactions in High Dimensions》
No 17. 《LR-GLM: High-Dimensional Bayesian Inference Using Low-Rank Data Approximations》
No 18. 《Explainable AI for Trees: From Local Explanations to Global Understanding》
No 19. 《Trick Me If You Can: Human-in-the-loop Generation of Adversarial Examples for Question Answering》
No 20. 《FastSpeech: Fast, Robust and Controllable Text to Speech》
No 21. 《Conversion Prediction Using Multi-task Conditional Attention Networks to Support the Creation of Effective Ad Creative》
No 22. 《On Variational Bounds of Mutual Information》
No 23. 《Adaptive Stochastic Natural Gradient Method for One-Shot Neural Architecture Search》
No 24. 《Learnable Triangulation of Human Pose》
No 25. 《Time-varying Autoregression with Low Rank Tensors》
No 26. 《Approximate Bayesian computation with the Wasserstein distance》
No 27. 《Data-Efficient Image Recognition with Contrastive Predictive Coding》
No 28. 《The Mobility Network of Scientists: Analyzing Temporal Correlations in Scientific Careers》
No 29. 《Parallel Neural Text-to-Speech》
No 30. 《Interpretable Neural Predictions with Differentiable Binary Variables》