爱可可老师24小时热门分享(2019.8.31)

No 1. 好设计~ 轻柔摇摆+妈妈心跳 👶
No 2. 《知识图谱》
No 3. ‘Python爬虫(集锦)’ by ango GitHub: http://t.cn/AiR7Dcu…
No 4. Jen Heemstra:好导师:问 – 想要做什么?需要我怎样帮你? 不够好的导师:讲 -…
No 5. 【Kaggle入门实战】
No 6. Alex Gude:我从不担心机器学习自动化(AutoML)会替代我的工作:大部分时候,我的工作不是拿干净数据训练训练模型,而往往是发邮件给数据提供方:“这TM也叫数据?!”
No 7. 《一份简短的深度学习笔记》
No 8. 【数据科学家的Python最佳实践】
No 9. '动手学深度学习一天训练营 – D2L 1-day crash course in Chinese'…
No 10. ▪︎ 实验 ⚗ ▪︎ 失败 ⚠️ ▪︎ 学习 💡 ▪︎ 重复 📖 ​…
No 11. 'IDCardRecognition – 中国大陆第二代身份证识别,自动读出身份证上的信息(姓名、性…
No 12. '适用于移动端的人脸识别模型,计算量与mobilefacenet相同,但megaface上提升了2%…
No 13. 对白天犯困、晚上失眠的成年人也是让人感动的刚需啊~ //@不出轨的女人不完整: 有没有大人的[允悲]…
No 14. 复杂的艺术:雷克萨斯的碳纤维三维编织机 src:
No 15. 【Kaggle编程实战:文本聚类可视化】
No 16. “像素化”
No 17. 【机器学习自动化(AutoML)文献/工具/项目资源大列表】
No 18. 【图像分类基础指南】
No 19. 《Inoculation by Fine-Tuning: A Method for Analyzing Challenge Datasets》
No 20. 【类似于人名/地名/组织机构名的命名体识别数据集】
No 21. 【神经网络权重初始化:从基础到恺明方法】
No 22. 【Science封面文章:多人扑克AI】
No 23. 【PyTorch复现的RetinaFace】
No 24. 【抗拼写错误的词向量】
No 25. 【场景文字检测资源大列表】
No 26. 【具有非线性激活函数的全光学神经网络】
No 27. 【文本生成数据集/工具/文献阅读列表】
No 28. 【Python运动规划工具箱】
No 29. 【tf.Keras 揭秘】
No 30. 'Keras-TextClassification – 中文长文本分类、短句子分类、多标签分类,字词…
No 31. 【Icecaps:微软开源的神经网络对话系统构建工具包】
No 32. 【行为预测/事件预测/人体轨迹预测文献/资源列表】
No 33. 【Markdown 相关资源大列表】
No 34. 与牙齿相关神经的分布 🦷 ​
No 35. 【端到端场景文字检测与识别资源大列表】
No 36. 【撰写有效的论文评论:关键的6个“要”】
No 37. “tf.Keras 揭秘”
No 38. 深度网络权重初始化好文(Xavier和Kaiming He方法解析)…
No 39. 【TensorFlow轻量GANs库】
No 40. 《Deep Learning Theory Review: An Optimal Control and Dynamical Systems Perspective》
No 41. 【RoboSat.pink:地理空间图像计算机视觉工具包(航空和卫星图像语义分割)】
No 42. 【用 FastAPI + Uvicorn 快速部署机器学习模型】
No 43. 【论文源码发布模板】
No 44. 《信息检索导论(修订版)》
No 45. 【“并行计算与科学机器学习”课程资料】
No 46. 【FewRel:大规模少样本关系抽取数据集】
No 47. 《Combining Distant and Direct Supervision for Neural Relation Extraction》
No 48. 【Landmark音频指纹】
No 49. 'BERT Extension in TensorFlow' by Xiaoming GitHub:…
No 50. 【Davinci:数据可视化即服务(DVsaaS)平台解决方案】

软件交付的演进历程;Gartner 2019 新兴科技成熟度曲线;微服务架构如何影响软件开发文化 – InfoQ每周精要601期

中文站「每周精要」
NO. 601
2019/09/01
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软件交付的演进历程

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揭秘 AI 应用背后的技术原理与实践
AI 中台、NLP、机器学习…9 月 7 日上海,腾讯云为你揭开 AI 实践背后的技术原理。

K8s 已经“boring”了?怎么能玩出新花样?
能把微信、QQ 数十亿用户成功移到云原生平台,我们得找腾讯得好好专家聊一聊。

Cloud Native Days China 2019 南京站
9 月 7 日,来自华为云、eBay、酷家乐、房多多的资深讲师带来 ServiceMesh 专场分享。

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爱可可老师一周热门分享(2019.8.31)

No 1. 据报道,活跃在UC Berkeley校园的“明星”
No 2. 《知识图谱:方法、实践与应用》
No 3. StackOverflow日常打开方式 [挤眼]
No 4. 再来一碗费曼鸡汤:• 别妄图全知全能;• 别担心别人怎么想;• 想成为谁不重要,要做什么才重要…
No 5. 《信息检索导论(修订版)》
No 6. 巧设计,不必高科技 [赞] ​
No 7. 好设计~ 轻柔摇摆+妈妈心跳 👶 http://t.cn/Ai8kKdq7 ​…
No 8. 与牙齿相关神经的分布 🦷 ​
No 9. 《考试脑科学:脑科学中的高效记忆法》
No 10. 之前发过不少关于英语写作校对的工具,汇总一下。 Grammarly:
No 11. 《Python访谈录(中文版)》
No 12. 《精通特征工程》
No 13. 老机器跑深度模型
No 14. Onyx:基于图像技术的健身App http://t.cn/Ai8u8SnL ​…
No 15. 期刊文章阅读笔记本,很实用
No 16. 【数据科学家都应该了解的五种图算法】
No 17. 【免费书:机器学习数学基础】
No 18. 【如何撰写出色的学术论文】
No 19. 【将 Pandas 循环提速71803倍】
No 20. 【PyCharm Python高效开发指南】
No 21. 【论文写作规划】
No 22. 【撰写论文常用英语短语】
No 23. 《The Transformer: Attention Is All You Need》
No 24. Adam vs. RAdam
No 25. 【自然语言处理最佳实践(Jupyter notebooks & utility functions)】
No 26. 维维亚尼定理(Viviani's theorem):等边三角形内任意一点跟三边的垂直距离之和,等于三…
No 27. tar.gz 文件压缩/解压参数发飙记忆法 [偷笑] ​…
No 28. 【Seq2Seq+Attention 中文OCR文字识别】
No 29. 【(Python/R)PDF文件数据抽取】
No 30. 《活出生命的意义》
No 31. 【(PyTorch)50行代码实现对抗生成网络(GAN)】
No 32. 【知识图谱推理必读文献集】
No 33. 看到很多次了,很喜欢,摄影师:Marcin Ryczek ​…
No 34. 【用Python代替Excel】
No 35. 'Attention分享 – 注意力机制实践' by EvilPsyCHo GitHub: http…
No 36. 论文最新先进方法直接用于生产环境 [嘻嘻] 🐊 http://t.cn/Ai8oqadI ​…
No 37. 《Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications》
No 38. 【用 CuPy 将 Numpy 提速700倍】
No 39. 【数据科学基础之概率分布】
No 40. 【如何撰写出色的研究计划】
No 41. 开学了,用起来~ //@爱可可-爱生活: 好像很多人想要,这里有个PDF,自行打印吧~ 下载: ht…
No 42. 【更小、更快、更易、更轻:蒸馏版BERT——DistilBERT】
No 43. 惯性 🦕 http://t.cn/Ai8IKVi0 ​
No 44. 【Facebook开源超参自动微调的fastText,通过采样探索超参数,用压缩减小模型大小】
No 45. 【CS顶会历届最佳论文大列表】
No 46. 《强化学习(第二版)》
No 47. “原版”
No 48. 【新书:Python应用强化学习】
No 49. '动手学深度学习一天训练营 – D2L 1-day crash course in Chinese'…
No 50. 【《动手学深度学习》例子的PyTorch实现】

爱可可老师一周论文精选(2019.8.31)

No 1. 《Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications》
No 2. 《Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks》
No 3. 《Revealing the Dark Secrets of BERT》
No 4. 《Object detection on aerial imagery using CenterNet》
No 5. 《Visualizing and Understanding the Effectiveness of BERT》
No 6. 《Conditional Flow Variational Autoencoders for Structured Sequence Prediction》
No 7. 《Text Summarization with Pretrained Encoders》
No 8. 《ViCo: Word Embeddings from Visual Co-occurrences》
No 9. 【量子卷积神经网络】
No 10. 《Wasserstein Distributionally Robust Optimization: Theory and Applications in Machine Learning》
No 11. 《Generating High-Resolution Fashion Model Images Wearing Custom Outfits》
No 12. 《Theory and Evaluation Metrics for Learning Disentangled Representations》
No 13. 《Robust Graph Neural Network Against Poisoning Attacks via Transfer Learning》
No 14. 《Transfer in Deep Reinforcement Learning using Knowledge Graphs》
No 15. 《The many faces of deep learning》
No 16. 《Lecture Notes: Selected topics on robust statistical learning theory》
No 17. 《From Community to Role-based Graph Embeddings》
No 18. 《Compositional Video Prediction》
No 19. 《A Probabilistic Representation of Deep Learning》
No 20. 《Football is becoming boring; Network analysis of 88 thousands matches in 11 major leagues》
No 21. 《Mocycle-GAN: Unpaired Video-to-Video Translation》
No 22. 《Learning Disentangled Representations via Independent Subspaces》
No 23. 《Automatic and Simultaneous Adjustment of Learning Rate and Momentum for Stochastic Gradient Descent》
No 24. 《AdvHat: Real-world adversarial attack on ArcFace Face ID system》
No 25. 《A Neural Network for Semi-Supervised Learning on Manifolds》
No 26. 《Local Unsupervised Learning for Image Analysis》
No 27. 《Detecting abnormalities in resting-state dynamics: An unsupervised learning approach》
No 28. 《Noise Flow: Noise Modeling with Conditional Normalizing Flows》
No 29. 《Two Decades of Network Science as seen through the co-authorship network of network scientists》
No 30. 《Dynamics-aware Embeddings》

爱可可老师24小时热门分享(2019.8.30)

No 1. 巧设计,不必高科技 [赞] ​
No 2. Onyx:基于图像技术的健身App http://t.cn/Ai8u8SnL ​…
No 3. 【PyCharm Python高效开发指南】
No 4. 老机器跑深度模型
No 5. 'Attention分享 – 注意力机制实践' by EvilPsyCHo GitHub: http…
No 6. 好设计~ 轻柔摇摆+妈妈心跳 👶 http://t.cn/Ai8kKdq7 ​…
No 7. 【如何撰写出色的研究计划】
No 8. 《活出生命的意义》
No 9. 【用Python代替Excel】
No 10. 【CS顶会历届最佳论文大列表】
No 11. ’Light-LPR:面向嵌入式设备、手机端和普通的x86平台运行的车牌识别开源项目' by Lin…
No 12. 【如何评审(自查)论文】
No 13. 《研磨设计模式》
No 14. 【用Python/Dash创建数据科学交互面板(Dashboards)】
No 15. '动手学深度学习一天训练营 – D2L 1-day crash course in Chinese'…
No 16. 印加燕鸥(Inca Tern) ​
No 17. 【免费书:面向生物医学研究的生物统计学】
No 18. 【怎么选:Pandas, Dask 还是 PySpark?】
No 19. 【时序预测的指数平滑方法】
No 20. 【七步精通任意编程语言】
No 21. 【Brain Snake:能在脑血管里穿行的微型机器蛇,未来可期】
No 22. 《Res2Net: A New Multi-scale Backbone Architecture》
No 23. Alex Gude:我从不担心机器学习自动化(AutoML)会替代我的工作:大部分时候,我的工作不是拿干净数据训练训练模型,而往往是发邮件给数据提供方:“这TM也叫数据?!”
No 24. '适用于移动端的人脸识别模型,计算量与mobilefacenet相同,但megaface上提升了2%…
No 25. 【深度强化学习】
No 26. 【二分类评价指标详尽指南】
No 27. 《信息检索导论(修订版)》
No 28. 【(10小时)Python机器学习实战教程(Scikit-Learn, Pandas, Seaborn, Matplotlib, etc..)】
No 29. 【数据科学、机器学习、大数据和商业分析求职相关资源列表】
No 30. 'Keras-TextClassification – 中文长文本分类、短句子分类、多标签分类,字词…
No 31. 这只“球”
No 32. 【深度强化学习论文复现实战(TensorFlow)】
No 33. 【跟Kaggle Grandmaster学NLP实战技术】
No 34. 【BERT的轻量级Keras实现】
No 35. CS顶会历届最佳论文大列表
No 36. 【RAPIDS 0.9发布:cuDF提速10倍、cuGraph计算300GB数据的PageRank只要半分钟、cuML支持多节点并行化K-Means/随机森林】
No 37. 【新书:从Keras到Kubernetes:机器学习模型产品化之旅】
No 38. 【行为预测/事件预测/人体轨迹预测文献/资源列表】
No 39. 【自然语言处理最佳实践(Jupyter notebooks & utility functions)】
No 40. 【Buffalo:快速、可扩展的生产级开源推荐系统(Python3)】
No 41. 【新书:数据库系统概念(第七版)】
No 42. 《知识图谱:方法、实践与应用》
No 43. 【高度图网格化工具(C++)】
No 44. 《The many faces of deep learning》
No 45. 【机器学习自动化(AutoML)文献/工具/项目资源大列表】
No 46. 【Icecaps:微软开源的神经网络对话系统构建工具包】
No 47. 【量子卷积神经网络】
No 48. 嗯…… [笑而不语] ​
No 49. 【RoboSat.pink:地理空间图像计算机视觉工具包(航空和卫星图像语义分割)】
No 50. 【PyTorch复现的RetinaFace】

爱可可老师24小时热门分享(2019.8.29)

No 1. 《信息检索导论(修订版)》
No 2. 与牙齿相关神经的分布 🦷 ​
No 3. 巧设计,不必高科技 [赞] ​
No 4. 【自然语言处理最佳实践(Jupyter notebooks & utility functions)】
No 5. 《知识图谱:方法、实践与应用》
No 6. 【知识图谱推理必读文献集】
No 7. Onyx:基于图像技术的健身App http://t.cn/Ai8u8SnL ​…
No 8. 【更小、更快、更易、更轻:蒸馏版BERT——DistilBERT】
No 9. 【用Tensorflow 2.0探索深度学习模型可解释性】
No 10. 《强化学习(第二版)》
No 11. 【《动手学深度学习》例子的PyTorch实现】
No 12. 'Attention分享 – 注意力机制实践' by EvilPsyCHo GitHub: http…
No 13. 魔方由匈牙利建筑师ErnőRubik于1974年发明,是世界上最畅销的玩具之一,标准立方体魔方有43…
No 14. 【用 kepler.gl 探索地理空间数据】
No 15. 【PyCharm Python高效开发指南】
No 16. 【2019深度学习语音合成指南】
No 17. 【中文命名实体识别:NeuroNER vs. BertNER】
No 18. 【图论与图学习】
No 19. 《Python访谈录(中文版)》
No 20. 【神经网络数学入门指南】
No 21. 毕加索蝽(Picasso Bug) ​
No 22. 【跟踪机器学习/AI领域最新进展的高质量资源列表】
No 23. 晚安~ [月亮] http://t.cn/Ai8HZGCv ​
No 24. 《Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications》
No 25. ’Light-LPR:面向嵌入式设备、手机端和普通的x86平台运行的车牌识别开源项目' by Lin…
No 26. 【科研写作的艺术:简单之美】
No 27. 《研磨设计模式》
No 28. 终于有了统计学版~ [笑而不语]
No 29. Part3.Learning in Graphs with Python http://t.cn/A…
No 30. 《考试脑科学:脑科学中的高效记忆法》
No 31. 【基于GPT-2大模型的文字自动生成Demo】
No 32. 《Where’s My Head? Definition, Dataset and Models for Numeric Fused-Heads Identification and Resolution》
No 33. 【用Keras能做的四件很棒的事】
No 34. 【(10小时)Python机器学习实战教程(Scikit-Learn, Pandas, Seaborn, Matplotlib, etc..)】
No 35. 【数据科学、机器学习、大数据和商业分析求职相关资源列表】
No 36. 【BERT的轻量级Keras实现】
No 37. 《Object detection on aerial imagery using CenterNet》
No 38. 【如何管理机器学习实验】
No 39. 【经典统计学到现代机器学习】
No 40. 优秀~ //
No 41. 早!
No 42. 《Res2Net: A New Multi-scale Backbone Architecture》
No 43. 《Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks》
No 44. 【预测的艺术】
No 45. 【portray:为Python项目简单高效创建文档网站的命令行工具】
No 46. 神经网络数学入门指南,值得一读
No 47. 《Conditional Flow Variational Autoencoders for Structured Sequence Prediction》
No 48. 循序渐进学 PyTorch 的好代码
No 49. StackOverflow日常打开方式 [挤眼]
No 50. 【深度学习在Pixar的应用】

爱可可老师24小时热门分享(2019.8.28)

No 1. 据报道,活跃在UC Berkeley校园的“明星”
No 2. StackOverflow日常打开方式 [挤眼]
No 3. 《知识图谱:方法、实践与应用》
No 4. 【免费书:机器学习数学基础】
No 5. 之前发过不少关于英语写作校对的工具,汇总一下。 Grammarly:
No 6. 【如何撰写出色的学术论文】
No 7. 与牙齿相关神经的分布 🦷 ​
No 8. 论文最新先进方法直接用于生产环境 [嘻嘻] 🐊 http://t.cn/Ai8oqadI ​…
No 9. 《Python访谈录(中文版)》
No 10. 【深度学习前沿(视频集)】
No 11. 【因果数据科学:数据融合和因果推理的一般框架】
No 12. 【MuSHR:华盛顿大学的开源机器人汽车(robocar),可用3D打印和现成零件组合制作,每辆基本款MuSHR售价为610美元】
No 13. “新闻事件线索抽取:An exploration for Eventline (important news Rank organized by pulic time),针对某一事件话题下的新闻报道集合,通过使用docrank算法,对新闻报道进行重要性识别,并通过新闻报道时间挑选出时间线上重要新闻”
No 14. 【经典统计学到现代机器学习】
No 15. 【权重不可知神经网络(WANNs)探索】
No 16. 【知识图谱推理必读文献集】
No 17. 《考试脑科学:脑科学中的高效记忆法》
No 18. 【Jeremy Howard 访谈:fast.ai 深度学习课程与研究】
No 19. 【《动手学深度学习》例子的PyTorch实现】
No 20. 【人类视觉的秘密:“世界的生动画面出现在我们脑海,而视觉系统从世界接收到的信息很有限,我们“看到”的很多内容都是在脑子里“变”出来的”】
No 21. 【用VP-Trees/OpenCV构建图像哈希搜索引擎】
No 22. 【用spaCy蒸馏Bert模型】
No 23. '2019年百度的三元组抽取比赛,“科学空间队”
No 24. 【深度学习领域涌现的新挑战(视频集)】
No 25. 【神经网络数学入门指南】
No 26. 【中文命名实体识别:NeuroNER vs. BertNER】
No 27. 终于有了统计学版~ [笑而不语]
No 28. 【跟踪机器学习/AI领域最新进展的高质量资源列表】
No 29. 【用人脸超分辨率让16×16表情图标“现出原形”】
No 30. 《Where’s My Head? Definition, Dataset and Models for Numeric Fused-Heads Identification and Resolution》
No 31. 【BigGAN简介】
No 32. 晚安~ [月亮] http://t.cn/Ai8KHdBW ​
No 33. 如何撰写出色的学术论文 Home:http://t.cn/RYO9t06…
No 34. 《Transfer in Deep Reinforcement Learning using Knowledge Graphs》
No 35. +1,某种意义上,Jeremy及其团队对业界的贡献比学术大佬还大 //@掩耳不盗铃: 好喜欢Jere…
No 36. 毕加索蝽(Picasso Bug) ​
No 37. 《Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications》
No 38. 【OpenSpiel游戏强化学习框架:包含一系列环境、算法,用于研究一般强化学习和游戏中的搜索/规划】
No 39. 神经网络数学入门指南,值得一读
No 40. 【portray:为Python项目简单高效创建文档网站的命令行工具】
No 41. 【两分钟论文解读之DeepMind视频学习与合成】
No 42. 【基于GPT-2大模型的文字自动生成Demo】
No 43. 【论文写作规划】
No 44. 《A Probabilistic Representation of Deep Learning》
No 45. 《Learning Disentangled Representations via Independent Subspaces》
No 46. 循序渐进学 PyTorch 的好代码
No 47. 【Angel平台上的Spark】
No 48. 《Mocycle-GAN: Unpaired Video-to-Video Translation》
No 49. 《Football is becoming boring; Network analysis of 88 thousands matches in 11 major leagues》
No 50. 【(低至免费电子书)数据科学导论:R语言数据分析与预测算法】

爱可可老师24小时热门分享(2019.8.27)

No 1. StackOverflow日常打开方式 [挤眼]
No 2. 期刊文章阅读笔记本,很实用
No 3. 【论文写作规划】
No 4. 看到很多次了,很喜欢,摄影师:Marcin Ryczek ​…
No 5. 【(Python/R)PDF文件数据抽取】
No 6. 据报道,活跃在UC Berkeley校园的“明星”
No 7. 【Facebook开源超参自动微调的fastText,通过采样探索超参数,用压缩减小模型大小】
No 8. 开学了,用起来~ //@爱可可-爱生活: 好像很多人想要,这里有个PDF,自行打印吧~ 下载: ht…
No 9. 惯性 🦕 http://t.cn/Ai8IKVi0 ​
No 10. 【打造产品级推荐系统】
No 11. 【最优化和深度学习的差别:度量函数 & 数据】
No 12. 【StarQuant:综合量化交易回测系统/平台】
No 13. 论文最新先进方法直接用于生产环境 [嘻嘻] 🐊 http://t.cn/Ai8oqadI ​…
No 14. SOMATIC:洁厕机器人 http://t.cn/Ai8IsrUz ​…
No 15. 【因果数据科学:数据融合和因果推理的一般框架】
No 16. 【用内置Tensorboard进一步分析PyTorch模型】
No 17. 【Google Sheets、CSV、Excel文件表单数据提取(Python)】
No 18. 【用分割模型/albumentations库实现道路检测】
No 19. 【模型无关元学习(MAML)训练】
No 20. “新闻事件线索抽取:An exploration for Eventline (important news Rank organized by pulic time),针对某一事件话题下的新闻报道集合,通过使用docrank算法,对新闻报道进行重要性识别,并通过新闻报道时间挑选出时间线上重要新闻”
No 21. 《Almost Unsupervised Text to Speech and Automatic Speech Recognition》
No 22. 【MMSR:基于PyTorch的图像/视频超分辨率工具箱】
No 23. 【如何撰写出色的学术论文】
No 24. '2019年百度的三元组抽取比赛,“科学空间队”
No 25. 《Revealing the Dark Secrets of BERT》
No 26. 【基于网络浏览器的分布式爬虫框架】
No 27. 【Caffe预训练模型库】
No 28. 【用噪声数据训练神经网络的双稳态逻辑损失】
No 29. 《Wasserstein Distributionally Robust Optimization: Theory and Applications in Machine Learning》
No 30. 【数据科学最佳实践】
No 31. 【“帝国时代”引擎的跨平台开源复现】
No 32. 晚安~
No 33. 【Python Fire:从任意Python对象自动生成命令行界面(CLIs)的库】
No 34. 【BigGAN简介】
No 35. 《Generating High-Resolution Fashion Model Images Wearing Custom Outfits》
No 36. 《From Community to Role-based Graph Embeddings》
No 37. 【同行评议期刊发表——成功准则】
No 38. 【用人脸超分辨率让16×16表情图标“现出原形”】
No 39. 【用VP-Trees/OpenCV构建图像哈希搜索引擎】
No 40. 【用spaCy蒸馏Bert模型】
No 41. 《NLP's ImageNet moment has arrived》
No 42. 语音控制插座,你怎么想?
No 43. 【在Angel平台上运行PyTorch项目】
No 44. 【Over9000优化器及其他优化器实现与比较】
No 45. 【面向对象编程与神奇的测试驱动开发】
No 46. 【用于生成、分析、转换和操作颜色(值)的命令行工具】
No 47. 如何撰写出色的学术论文 Home:http://t.cn/RYO9t06…
No 48. 【MazeExplorer:用于评价强化学习泛化能力的可定制3D环境(基准)】
No 49. 《AdvHat: Real-world adversarial attack on ArcFace Face ID system》
No 50. 【将 Pandas 循环提速71803倍】

爱可可老师24小时热门分享(2019.8.26)

No 1. 【将 Pandas 循环提速71803倍】
No 2. 《The Transformer: Attention Is All You Need》
No 3. 【数据科学基础之概率分布】
No 4. 【Seq2Seq+Attention 中文OCR文字识别】
No 5. “原版”
No 6. 晚安~ [月亮] http://t.cn/Ai84HBDo ​
No 7. 看到很多次了,很喜欢,摄影师:Marcin Ryczek ​…
No 8. 【CPython源码指南】
No 9. 显微镜🔬USB目镜,莫名喜欢
No 10. 惯性 🦕 http://t.cn/Ai8IKVi0 ​
No 11. 【数据科学免费教程库】
No 12. 【StarQuant:综合量化交易回测系统/平台】
No 13. 【深度学习免费电子书大列表】
No 14. 【论文系统化评审指南(自查清单)】
No 15. 【面向数据科学及其他领域的Python/Jupyter实践】
No 16. 【MMSR:基于PyTorch的图像/视频超分辨率工具箱】
No 17. 【用 Python/Panel/Altair/Jupyter Notebook 打造简单时序面板】
No 18. 【Python数字信号处理包】
No 19. 【视觉分类/分割相关深度学习模型大列表】
No 20. 【基于网络浏览器的分布式爬虫框架】
No 21. 【基于依存句法的开放域文本知识三元组抽取和知识库构建】
No 22. 【“帝国时代”引擎的跨平台开源复现】
No 23. 《Visualizing and Understanding the Effectiveness of BERT》
No 24. 【本月热门Python开源项目(2019.8)】
No 25. 【面向数据科学家的自动化版本控制】
No 26. Adam vs. RAdam
No 27. 《ViCo: Word Embeddings from Visual Co-occurrences》
No 28. 【cognitiveclass.ai 的深度学习免费课程】
No 29. 【用 TF Encrypted Keras 实现深度学习加密训练/预测】
No 30. 《Learning Implicit Fields for Generative Shape Modeling》
No 31. 【Caffe预训练模型库】
No 32. 《Distinction Maximization Loss: Fast, Scalable, Turnkey, and Native Neural Networks Out-of-Distribution Detection simply by Replacing the SoftMax Loss》
No 33. 【漫画翻译辅助工具:自动定位、擦除、替换图片里的文字】
No 34. 【用于生成、分析、转换和操作颜色(值)的命令行工具】
No 35. “Causal ML: A Python Package for Uplift Modeling and Causal Inference with ML”
No 36. 【在Angel平台上运行PyTorch项目】
No 37. 《A Neural Network for Semi-Supervised Learning on Manifolds》
No 38. tar.gz 文件压缩/解压参数发飙记忆法 [偷笑] ​…
No 39. SOMATIC:洁厕机器人 http://t.cn/Ai8IsrUz ​…
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