爱可可老师24小时热门分享(2020.6.10)

​​No 1. 欢迎来到论文答辩现场~ 😂 http://t.cn/A62eRKmv …
No 2. 《智能风控:Python金融风险管理与评分卡建模》
No 3. 《深度学习与行人重识别》
No 4. 人这一辈子,最重要的,不是想要的最后得到没有,而是知不知道自己想要的到底是什么。 …
No 5. 女子
No 6. 这世上只有10种人:懂二进制的和不懂二进制的。🤣 …
No 7. 【用42GB的JD客服对话数据(CSDD)、约12亿句子训练的预训练语言模型】
No 8. “CVPR 2020 Accepted Papers”
No 9. Catalin Pit:从没听说有哪个做开发的说“我是看了100个教程才得到这份工作的”
No 10. 【Python推荐算法之旅】
No 11. 送出5本下图畅销新书(5人每人任选1本)
No 12. ‘TNN:由腾讯优图实验室打造,移动端高性能、轻量级推断框架,同时拥有跨平台、高性能、模型压缩、代码…
No 13. 《Deep Learning》
No 14. 《Metric Learning Using Siamese and Triplet Convolutional Neural Networks》
No 15. ‘美国签证预约时间 自动化爬取+邮件推送’ by n+e GitHub: http://t.cn/A…
No 16. 【时序预测算法实现集】
No 17. 《Go语法树入门》
No 18. 【PEGASUS:最先进抽象文本摘要模型】
No 19. 《GAN — StyleGAN & StyleGAN2》
No 20. 【应用于时序的Transformers模型(PyTorch)】
No 21. 【MSeg:多域语义分割复合数据集】
No 22. 【(中文)文本复述任务实现,用于NLP语料的数据增强】
No 23. 【遥感变化侦测方法综述】
No 24. 【(Unity)超逼真的运动/交互动画控制】
No 25. 【RecallGraph:时变图数据存储库】
No 26. 【mmap.it:无缝存储/检索信息的个人知识库】
No 27. 宫崎骏动画里的花 🌹
No 28. 《神秘海域2》
No 29. 【(Keras)缩小版GPT文本生成】
No 30. 【OpenAI主办的NeurIPS 2020强化学习竞赛】
No 31. 《High Frequency Component Helps Explain the Generalization of Convolutional Neural Networks》
No 32. 【用小例子深入浅出机器学习/数学基本概念】
No 33. Ian Fisher 作品
No 34. 【《语音与语言处理》第三版(草稿)】
No 35. 《The Lipschitz Constant of Self-Attention》
No 36. 【AlphaPilot 无人机自动驾驶比赛(RSS 2020)】
No 37. 【whatfiles:记录Linux进程的文件访问行为】
No 38. //@遥感杂货铺掌柜: AI在遥感变化检测方面的应用: 1、基于AI的变化检测的实现过程和可用代码 …
No 39. 【(Kaggle)DeepFake换脸检测优胜方案】
No 40. 【数据科学文摘(2020.6)】
No 41. 【参考图像分割文献/资源列表】
No 42. 【Automunge:表格数据机器学习预处理平台】
No 43. 【Zebra 2:适合科研/技术报告的Keynote模板】
No 44. 《Adversarial Feature Desensitization》
No 45. 【搞数据科学需要多少数学基础?】
No 46. 【Weylus:把平板/手机变成电脑手写板】
No 47. 4G转盘式手机,来一个吗? by Justine Haupt src:http://t.cn/A62…
No 48. 《The Book of Why》
No 49. TensorFlow Hub 官方教程
No 50. 【网络笔记服务/应用大列表】

爱可可老师24小时热门分享(2020.6.9)

​​No 1. 欢迎来到论文答辩现场~ 😂 http://t.cn/A62eRKmv ​…
No 2. 《Go语法树入门》
No 3. #购书福利# #转发赠书# 联合@博文视点Broadview 送出5本下图畅销新书(5人每人任选1本…
No 4. 《The Book of Why》
No 5. 【2020机器学习“必读”书单】
No 6. 心理学家说,生活中最美好的东西,往往是在你非刻意寻求的时候发现的。 ​…
No 7. 【数据科学“失宠”的背后:需要经验积累应届生很难直接上手、人们不清楚数据分析师/业务分析师/数据科学家之间的区别、人们发现数据科学’太容易’、来自AutoML的冲击】
No 8. 这世上只有10种人:懂二进制的和不懂二进制的。🤣 ​…
No 9. 晚安~[月亮] http://t.cn/A62rdYMY ​
No 10. 人这一辈子,最重要的,不是想要的最后得到没有,而是知不知道自己想要的到底是什么。 ​…
No 11. 【时序预测算法实现集】
No 12. 【博士论文写作技巧】
No 13. 人类航天50年 🚀 ​
No 14. 【应用于时序的Transformers模型(PyTorch)】
No 15. 【PyTorch实战教程(Jupyter Notebook)】
No 16. 【RarePlanes:面向飞机检测的真实+合成的卫星遥感图像数据集】
No 17. 【自编码器异常检测在欺诈检测中的应用】
No 18. 【用小例子深入浅出机器学习/数学基本概念】
No 19. 【ICLR 2020侧记:深度学习热门开源工具/库——AmpliGraph、Automunge、DynaML、Hydra、Larq、McKernel、SCCH training engine、Tokenizers】
No 20. 【遥感变化侦测方法综述】
No 21. 一天的故事 😁
No 22. 【词向量的故事——上下文词表示:将词输入计算机】
No 23. 【(Keras)Deep Q-Learning实例教程】
No 24. 【深度强化学习探究策略】
No 25. 【Zebra 2:适合科研/技术报告的Keynote模板】
No 26. 【Weylus:把平板/手机变成电脑手写板】
No 27. 【搞数据科学需要多少数学基础?】
No 28. 【用脸玩的贪吃蛇】
No 29. 【端到端对抗文本语音合成:无需多阶段训练过程和额外监督直接完成文本到音素的转换】
No 30. 【多大的语言模型最合适?训练大概要多长时间?——语言模型预算计算器】
No 31. François Chollet:面对一个难题,当你觉得找到了解决方案、到处去讲“实现”
No 32. 意大利画家Giovanni Lomi(1889-1969)作品
No 33. 【统计检验实践指南】
No 34. 【Sourcery:用AI重构Python代码】
No 35. 《CoCon: A Self-Supervised Approach for Controlled Text Generation》
No 36. 【CodeInterview:协同编程/远程编程面试应用】
No 37. 【安全工程进阶之路】
No 38. 《Learning to Detect 3D Objects from Point Clouds in Real Time》
No 39. 《Transfer Learning from Synthetic to Real-Noise Denoising with Adaptive Instance Normalization》
No 40. 《神秘海域2》
No 41. 《Open Compound Domain Adaptation》
No 42. 【简单的OpenAI Gym单智能体/多智能体强化学习开发环境】
No 43. 【Google Data Studio免费数据可视化/报表工具入门】
No 44. 《Unsupervised Translation of Programming Languages》
No 45. 【Google Translate的新改进:对低资源语言更加友好、翻译质量评价方面有所进展】
No 46. 【Neuropod:从多个框架运行深度学习模型的统一界面(C++/Python)】
No 47. ‘SiamTrackers – The PyTorch version of Siamese ,Si…
No 48. 【(Kaggle)DeepFake换脸检测优胜方案】
No 49. 【参考图像分割文献/资源列表】
No 50. //@遥感杂货铺掌柜: AI在遥感变化检测方面的应用: 1、基于AI的变化检测的实现过程和可用代码 …

爱可可老师24小时热门分享(2020.6.8)

​​No 1. 【搞数据科学需要多少数学基础?】
No 2. 物理真奇妙!😎
No 3. 【Google Data Studio免费数据可视化/报表工具入门】
No 4. 【新书:机器学习——贝叶斯与优化视角】
No 5. 心理学家说,生活中最美好的东西,往往是在你非刻意寻求的时候发现的。 ​…
No 6. 1984年的智能手表 🤔
No 7. 【PyTorch实战教程(Jupyter Notebook)】
No 8. 【模型优化基础】
No 9. 《Anomaly Detection with Tensor Networks》
No 10. 人类航天50年 🚀 ​
No 11. 《Leveraging Photometric Consistency over Time for Sparsely Supervised Hand-Object Reconstruction》
No 12. 【5个”小众”的Python数据科学包:Gleam、Table、Shogun、OpenCV、Mlpy】
No 13. ‘PyTorch Transformers Tutorials – tutorials to fin…
No 14. 【Google Coral人体分割模块】
No 15. 一天的故事 😁
No 16. 【Sourcery:用AI重构Python代码】
No 17. 【在Jupyter notebook里快速进行数据标注】
No 18. 【统计检验实践指南】
No 19. 《A Convolutional Deep Markov Model for Unsupervised Speech Representation Learning》
No 20. 《Transfer Learning from Synthetic to Real-Noise Denoising with Adaptive Instance Normalization》
No 21. ‘SiamTrackers – The PyTorch version of Siamese ,Si…
No 22. 回到未来 [笑cry] ​
No 23. 《Artificial neural networks for neuroscientists: A primer》
No 24. 《Few-Shot learning with Reptile》
No 25. 【Rust语言学习之旅】
No 26. 1956年如何运送5MB硬盘 ​
No 27. 【股票预测项目失败的5个原因】
No 28. 意大利画家Giovanni Lomi(1889-1969)作品
No 29. 【研究生论文写作指南】
No 30. 【机器学习算法实例入门】
No 31. 【自然语言处理全主题参考资源集】
No 32. 【自然语言处理教程(简单模型实现集)】
No 33. 【去中心化Github】
No 34. 【Choose:awk & cut 更友好的替代品】
No 35. 2020进度:▓▓▓▓▓▓░░░░░░░░░ 43% ⛽️ ​…
No 36. 【Cingulata :C++加密计算库】
No 37. 《Countering hate on social media: Large scale classification of hate and counter speech》
No 38. 用#AR#让家里也“满园春色”
No 39. 酷!用小翻片做成的点阵“显示器”
No 40. 【(Python)三次样条插值】
No 41. 【机器学习免费资源中心】
No 42. 【Unity Barracuda:Unity轻量跨平台神经网络推理库】
No 43. 【ipftrace2:Linux网络包核函数级追踪工具】
No 44. 【PyTorch机器学习:张量操作入门】
No 45. 《You say Normalizing Flows I see Bayesian Networks》
No 46. 《Representing Unordered Data Using Multiset Automata and Complex Numbers》
No 47. 【YOLOv4研究综述】
No 48. 《Operationalizing the Legal Principle of Data Minimization for Personalization》
No 49. 【SQLancer:DBMS逻辑Bug检测器】
No 50. 《机器学习理论导引》

爱可可老师24小时热门分享(2020.6.7)

​​No 1. 【股票预测项目失败的5个原因】
No 2. 【研究生论文写作指南】
No 3. 酷!用小翻片做成的点阵“显示器”
No 4. 【机器学习算法实例入门】
No 5. 【在Jupyter notebook里快速进行数据标注】
No 6. 2020进度:▓▓▓▓▓▓░░░░░░░░░ 43% ⛽️ ​…
No 7. 晚安~[月亮] http://t.cn/A62mbUde ​
No 8. 当他们还是小男孩……😜 ​
No 9. ‘PyTorch Transformers Tutorials – tutorials to fin…
No 10. 【PyAnomaly:PyTorch异常检测工具包】
No 11. 【机器学习免费资源中心】
No 12. 《Leveraging Photometric Consistency over Time for Sparsely Supervised Hand-Object Reconstruction》
No 13. 用#AR#让家里也“满园春色”
No 14. 【PyTorch机器学习:张量操作入门】
No 15. 【OpenCV/Tensorflow/Keras口罩检测】
No 16. 【自然语言处理教程(简单模型实现集)】
No 17. 回到未来 [笑cry] ​
No 18. Jeff Daniel Smith 作品 ​
No 19. 【12种Dropout方法:DNNs, CNNs, RNNs的数学与可视化解释】
No 20. 【(Python)三次样条插值】
No 21. 【Google Coral人体分割模块】
No 22. 【适合数据探索性分析&可视化入门的企鹅数据集】
No 23. 目测是个做开发的…… 🤪 ​
No 24. 《XGNN: Towards Model-Level Explanations of Graph Neural Networks》
No 25. 【Cingulata :C++加密计算库】
No 26. 《Python编程与实践》
No 27. 【Rust语言学习之旅】
No 28. 【自然语言处理全主题参考资源集】
No 29. 《TaBERT: Pretraining for Joint Understanding of Textual and Tabular Data》
No 30. 《You say Normalizing Flows I see Bayesian Networks》
No 31. 【ipftrace2:Linux网络包核函数级追踪工具】
No 32. 【图像处理、微分方程和图神经网络】
No 33. 【Unity Barracuda:Unity轻量跨平台神经网络推理库】
No 34. 1956年如何运送5MB硬盘 ​
No 35. 《A mathematical model for automatic differentiation in machine learning》
No 36. 【去中心化Github】
No 37. 【YOLOv4研究综述】
No 38. 【我出声,你出脸:上传人脸照片和视频即可“伪造”说话视频】
No 39. ‘GitHub520 – 😘让你“爱”
No 40. 【遗传算法辅助画画】
No 41. 《Wavelet Scattering Networks for Atomistic Systems with Extrapolation of Material Properties》
No 42. 【合成数据生成基准】
No 43. 《WikiBERT models: deep transfer learning for many languages》
No 44. 【Hermione:面向数据科学家的机器学习开源库】
No 45. 《胜利之光》
No 46. 《An Empirical Methodology for Detecting and Prioritizing Needs during Crisis Events》
No 47. 【DocBank:文档布局分析基准数据集】
No 48. 《本周论文关注榜(2020.6.7)》
No 49. 《An Effectiveness Metric for Ordinal Classification: Formal Properties and Experimental Results》
No 50. 【免费书:《神经网络与深度学习》】

爱可可老师24小时热门分享(2020.6.6)

​​No 1. 【12种Dropout方法:DNNs, CNNs, RNNs的数学与可视化解释】
No 2. 《Extracting COVID-19 Events from Twitter》
No 3. 【图像处理、微分方程和图神经网络】
No 4. 【YOLOv4研究综述】
No 5. 【遗传算法辅助画画】
No 6. 《胜利之光》
No 7. 【免费书:《Python机器学习项目实战》】
No 8. 沙猫(Sand Cat) ​
No 9. 【标注工具推荐:面向视觉的 Make Sense 和面向文本的 Doccano 和 INCEpTION】
No 10. 【免费书:《神经网络与深度学习》】
No 11. 【OpenCV/Tensorflow/Keras口罩检测】
No 12. 【PyAnomaly:PyTorch异常检测工具包】
No 13. 【我出声,你出脸:上传人脸照片和视频即可“伪造”说话视频】
No 14. 【适合数据探索性分析&可视化入门的企鹅数据集】
No 15. 当他们还是小男孩……😜 ​
No 16. 还记得第一次把玩IPad的感觉吗? ​
No 17. 加油!🏎️⛽️ http://t.cn/A628nzyk ​
No 18. 目测是个做开发的…… 🤪 ​
No 19. 【开放域聊天机器人构建指南】
No 20. Jeff Daniel Smith 作品 ​
No 21. Erin Hanson 作品 ​
No 22. 【Hermione:面向数据科学家的机器学习开源库】
No 23. 《TaBERT: Pretraining for Joint Understanding of Textual and Tabular Data》
No 24. 道听途说:不吃饭会让身体进入储存脂肪的饥饿状态,使“燃烧你的卡路里”
No 25. 《Some Theoretical Insights into Wasserstein GANs》
No 26. 【CMU《AI系统软件工程》课程资料】
No 27. 《Image Augmentations for GAN Training》
No 28. 【NLP圈的同行评议:资源论文——语料/数据集/任务研究工作的重要性】
No 29. 晚安~[月亮] http://t.cn/A62R5jcq ​
No 30. 《GAN-Based Facial Attractiveness Enhancement》
No 31. 《A Contextual Hierarchical Attention Network with Adaptive Objective for Dialogue State Tracking》
No 32. 【《自动微分手册》草稿】
No 33. 【GPT-3揭秘:深度学习语言模型最新进展】
No 34. 【自然语言处理文献引用状况分析:仅56%的NLP论文被引10次以上,长文的引用次数是短文的3倍,情感分类、指代消解和实体识别等主题的论文被引用的中位数最高】
No 35. 《Python编程与实践》
No 36. 【Marcus访谈:AI的希望、隐患与未来】
No 37. 【《动手深度学习》(英文版) 官方增加实例PyTorch实现】
No 38. Daniel Volkov 作品
No 39. 【Mac in Docker!】
No 40. 【STX:让C++更容易、更不少出错的库和实用程序集合】
No 41. 《A Distributed Trust Framework for Privacy-Preserving Machine Learning》
No 42. 【学习Python数据科学编程的五本免费书】
No 43. 【Python写的自动化操作工具】
No 44. 《Rényi Generative Adversarial Networks》
No 45. 【合成数据生成基准】
No 46. 《The why, how, and when of representations for complex systems》
No 47. 《Graphical Normalizing Flows》
No 48. 《爱可可老师一周论文精选(2020.6.6)》
No 49. 【学数据科学“早知道就好了”的10件事】
No 50. 【学术期刊发表指南】

爱可可老师24小时热门分享(2020.6.5)

​​No 1. 《机器学习理论导引》
No 2. 【《动手深度学习》(英文版) 官方增加实例PyTorch实现】
No 3. ‘Chinese sentence similarity – 中文问题句子相似度计算比赛及方案汇总’…
No 4. 【学习Python数据科学编程的五本免费书】
No 5. 【面向多种开发语言的股票分析项目】
No 6. 【学数据科学“早知道就好了”的10件事】
No 7. ’书稿:SLAM 中的几何与学习方法’ by Yanyan Li GitHub: http://t….
No 8. 【NVIDIA Merlin:深度推荐系统应用框架】
No 9. 【Poly-YOLO:基于YOLOv3扩展增强的实例分割,速度更快、模型更小】
No 10. 【Penrose:根据数学公式自动绘图】
No 11. 【机器学习的未来:降耗(压缩网络/降低精度)、更好的泛化、逻辑与物理规律学习很有前途】
No 12. ‘TrWebOCR-开源的离线OCR’ by alisen GitHub: http://t.cn/…
No 13. 【C++项目模版】
No 14. 【一行代码实现数据集可视化】
No 15. 【CMU《AI系统软件工程》课程资料】
No 16. 【学术期刊发表指南】
No 17. 【《自动微分手册》草稿】
No 18. 【GAN模型库】
No 19. 《A Contextual Hierarchical Attention Network with Adaptive Objective for Dialogue State Tracking》
No 20. 还记得第一次把玩IPad的感觉吗? ​
No 21. 《Heterogeneous Graph Neural Networks for Extractive Document Summarization》
No 22. 还原度相当高的虚拟啤酒瓶
No 23. 【Mac in Docker!】
No 24. 加油!🏎️⛽️ http://t.cn/A628nzyk ​
No 25. 【深度学习超分辨率工具/模型集】
No 26. 【OptimLib:非线性函数数值优化C++轻量库】
No 27. 【Eisen:深度学习开发框架,模型训练、验证、测试和部署开源软件包】
No 28. 晚安~[月亮] http://t.cn/A62TDkO3 ​
No 29. 【STX:让C++更容易、更不少出错的库和实用程序集合】
No 30. 《DetectoRS: Detecting Objects with Recursive Feature Pyramid and Switchable Atrous Convolution》
No 31. Erin Hanson 作品 ​
No 32. 【(Keras)集成梯度模型可解释性】
No 33. 【Auto Painter的web demo代码】
No 34. 《Python编程与实践》
No 35. 道听途说:不吃饭会让身体进入储存脂肪的饥饿状态,使“燃烧你的卡路里”
No 36. 《exBERT: A Visual Analysis Tool to Explore Learned Representations in Transformers Models》
No 37. Live Demo: http://t.cn/A62QLRBl
No 38. 【Python写的自动化操作工具】
No 39. 【很对味的开源益智游戏】
No 40. 《Reference Guided Face Component Editing》
No 41. 【Coursera向全球高校全面开放:世界各地大学学生可在Coursera上免费学习和获得证书(需在2020年9月30日之前完成课程)】
No 42. 【彩虹括号增强版:通过将不同层次的括号高亮为不同的颜色, 帮助你阅读世界上最复杂的代码】
No 43. 《Convergence and Stability of Graph Convolutional Networks on Large Random Graphs》
No 44. 《Meta-Learning Is All You Need》
No 45. 《Automatic Text Summarization of COVID-19 Medical Research Articles using BERT and GPT-2》
No 46. 【是时候考虑用Plotly画图了】
No 47. 《Learning Active Task-Oriented Exploration Policies for Bridging the Sim-to-Real Gap》
No 48. 【Marcel:“现代化”的shell,用 marcel 操作符结合 Python 代码来过滤数据、处理数据并控制命令输出】
No 49. 《From Probability to Consilience: How Explanatory Values Implement Bayesian Reasoning》
No 50. 《Ear2Face: Deep Biometric Modality Mapping》

爱可可老师24小时热门分享(2020.6.4)

​​No 1. 【读博指南:如何做笔记、整理参考书目、管理时间、如何写作、对自己和导师合理预期】
No 2. 《Meta-Learning Is All You Need》
No 3. 【是时候考虑用Plotly画图了】
No 4. 真正的绅士怎么玩Linux 🤣
No 5. 【Coursera向全球高校全面开放:世界各地大学学生可在Coursera上免费学习和获得证书(需在2020年9月30日之前完成课程)】
No 6. 《机器学习理论导引》
No 7. 【Keras自编码器时序异常检测】
No 8. 【面向多种开发语言的股票分析项目】
No 9. ‘Chinese sentence similarity – 中文问题句子相似度计算比赛及方案汇总’…
No 10. 代码注释最佳实践准则:无需解释比漂亮的解释更漂亮。 …
No 11. 一目了然:好蛋 vs. 坏蛋 ✅
No 12. 【Google Brain高级研究科学家Niki Parmar访谈:关注一个特定问题可以帮助你在领域找到方向感并提出正确的问题,关注细节很重要,读论文呀耦有选择性太多了反而会限制思维】
No 13. 《Bayesian Neural Networks》
No 14. //@Camila_Cabello: 怎么挑选文献:1.身边人推荐;2.网络资源:Reading g…
No 15. ’书稿:SLAM 中的几何与学习方法’ by Yanyan Li GitHub: http://t….
No 16. 【Connected Papers:研究者寻找/探索学术论文的可视化工具】
No 17. 【PyTorch计算机视觉】
No 18. 【“早知道就好了”数据科学资源指南】
No 19. “煮鸡蛋多久合适?”
No 20. 【Texthero:文本数据高效处理包,包括预处理、关键词提取、命名实体识别、向量空间分析、文本可视化等】
No 21. ‘TrWebOCR-开源的离线OCR’ by alisen GitHub: http://t.cn/…
No 22. 【用Awk并行化处理256M数据】
No 23. 【C++项目模版】
No 24. 晚安~[月亮] http://t.cn/A62j4m32
No 25. 【2020机器学习工程师技术路线图】
No 26. 【一行代码实现数据集可视化】
No 27. 【fastai新书《Deep Learning for Coders with fastai and PyTorch: AI Applications Without a PhD》草稿,fastai/PyTorch深度学习实战】
No 28. 【深度学习超分辨率工具/模型集】
No 29. 【GAN模型库】
No 30. “dplyr 1.0.0 available now! – Tidyverse”
No 31. 【矛与盾:合成脸/换脸检测技术】
No 32. 【GPT-3:少样本学习语言模型】
No 33. 【LabML:PyTorch机器学习实验组织更新库】
No 34. 还原度相当高的虚拟啤酒瓶
No 35. 【强化学习研究相关资源与实现】
No 36. 《Heterogeneous Graph Neural Networks for Extractive Document Summarization》
No 37. 【OptimLib:非线性函数数值优化C++轻量库】
No 38. 【Auto Painter的web demo代码】
No 39. John Salminen 作品
No 40. 博文新书8选1
No 41. 《Recapture as You Want》
No 42. 《Image Super-Resolution with Cross-Scale Non-Local Attention and Exhaustive Self-Exemplars Mining》
No 43. 《CNNs on Surfaces using Rotation-Equivariant Features》
No 44. 《Distribution Aligned Multimodal and Multi-Domain Image Stylization》
No 45. 【彩虹括号增强版:通过将不同层次的括号高亮为不同的颜色, 帮助你阅读世界上最复杂的代码】
No 46. 《Networks beyond pairwise interactions: structure and dynamics》
No 47. 《Stochastic Approximation Cut Algorithm for Inference in Modularized Bayesian Models》
No 48. 【Integrated Gradients 实战教程】
No 49. 《Accurate Face Rig Approximation with Deep Differential Subspace Reconstruction》
No 50. 《What Types of COVID-19 Conspiracies are Populated by Twitter Bots?》

爱可可老师24小时热门分享(2020.6.3)

​​No 1. ‘Pingtunnel – 把tcp/udp/sock5流量伪装成icmp流量进行转发的工具。用于突…
No 2. 【ptgnn:微软开源的PyTorch图神经网络库】
No 3. 【统计检验实践指南】
No 4. 2020进度:▓▓▓▓▓▓░░░░░░░░░ 42% ⛽️ ​…
No 5. 真正的绅士怎么玩Linux 🤣 ​
No 6. 【2020机器学习工程师技术路线图】
No 7. 当你的远程Linux服务器崩了又奇迹般自动重启…… http://t.cn/A62OhTKp…
No 8. 【PyTorch计算机视觉】
No 9. 【Google Brain高级研究科学家Niki Parmar访谈:关注一个特定问题可以帮助你在领域找到方向感并提出正确的问题,关注细节很重要,读论文呀耦有选择性太多了反而会限制思维】
No 10. 【Texthero:文本数据高效处理包,包括预处理、关键词提取、命名实体识别、向量空间分析、文本可视化等】
No 11. 代码注释最佳实践准则:无需解释比漂亮的解释更漂亮。 ​…
No 12. 【强化学习文献调研】
No 13. 一目了然:好蛋 vs. 坏蛋 ✅ ​
No 14. ‘Jupiter – douyu开源的面向服务治理的Golang微服务框架’ GitHub: htt…
No 15. Catalin Pit:在软件工程中,软技能比技术技能更重要。 团队工作和软件开发远不止是技术技能。…
No 16. 《Detecting Attended Visual Targets in Video》
No 17. 【人工智能领域那些引人注目的进展未必是真的:都是“老一套”】
No 18. 【用Catalyst加速PyTorch深度学习研究】
No 19. 《Cascaded Text Generation with Markov Transformers》
No 20. 【强化学习研究相关资源与实现】
No 21. 《Rethinking Assumptions in Deep Anomaly Detection》
No 22. 《神经网络与深度学习》
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No 28. 《机器学习理论导引》
No 29. 《Ridge Regularizaton: an Essential Concept in Data Science》
No 30. 晚安~[月亮] http://t.cn/A62OAKMK ​
No 31. 【在多语言BERT模型中探索跨语言句法】
No 32. 《Image Super-Resolution with Cross-Scale Non-Local Attention and Exhaustive Self-Exemplars Mining》
No 33. 《Deep Generation of Face Images from Sketches》
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No 35. 【读博成功之路】
No 36. 【DeepIE:基于深度学习的信息抽取技术】
No 37. 【Semantic Scholar网站文献互相引用元数据集】
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No 39. 《Foreground-aware Semantic Representations for Image Harmonization》
No 40. 【自动/快速探索性数据分析相关的软件/文献列表】
No 41. 【GPT-3:一篇令人失望的论文——只是个规模更大的GPT-2,兴趣在于刷榜】
No 42. 【CTC端到端语音识别amp语料库】
No 43. 《Ordinal Non-negative Matrix Factorization for Recommendation》
No 44. 《Motion2Vec: Semi-Supervised Representation Learning from Surgical Videos》
No 45. 《Checkmate: Breaking the Memory Wall with Optimal Tensor Rematerialization》
No 46. 《Acme: A Research Framework for Distributed Reinforcement Learning》
No 47. 《High-Fidelity Audio Generation and Representation Learning with Guided Adversarial Autoencoder》
No 48. “煮鸡蛋多久合适?”
No 49. 【HuggingTweets:基于Huggingface包的推文生成工具】
No 50. 《Longformer for Question Answering – Colaboratory》

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No 4. 【读博成功之路】
No 5. “煮鸡蛋多久合适?”
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No 12. 《Movement Pruning: Adaptive Sparsity by Fine-Tuning》
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No 15. 【DeepIE:基于深度学习的信息抽取技术】
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No 30. 《神经网络与深度学习》
No 31. 《Interpretable End-to-end Urban Autonomous Driving with Latent Deep Reinforcement Learning》
No 32. 《Adversarial Attacks and Defense on Textual Data: A Review》
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No 46. 《SAIL and Stanford Robotics at ICRA 2020》
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No 49. 【比在线课程更好的数据科学家养成方法:用机器学习解决实际问题、找个人工智能专家做引路人、参加机器学习实习、从手头工作入手实践数据科学、参加数据科学训练营、首先做一名软件工程师、先拿到博士或硕士学位再找工作】
No 50. 再看看那个光点,它就在这里。那是我们的家园,我们的一切。你所爱的每一个人,你认识的每一个人,你听说过…