No 1. 图特征抽取
    No 2. 深度学习时序分类概览
    No 3. 告别基本图表：用Seaborn、Matplotlib升级数据可视化
    No 4. My CS Degree (2020)：一份面向计算机科学基础及全栈开发、深度学习和自然语言处理的定制化计算机科学课程清单(学习资源集)
    No 5. 如何写出有用的文献综述: 不仅仅是参考文献
    No 6. 3D目标检测相关算法文献集，包括基于RGB图像、立体视觉、点云、融合四种方式
    No 7. 《Rethinking Attention with Performers》
    No 8. pypyr automation task runner：自动化任务运行器，通过将命令、不同语言写的脚本和应用组合到一个pipeline进程来自动化任何事
    No 9. Time Series Feature Extraction Library：时序特征提取库
    No 10. 早！
    No 11. Elvis分享的机器学习新书单
    No 12. 晚安～[月亮]
    No 13. 有趣的双螺纹螺栓 😎
    No 14. 2020进度：▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓░░░░ 75% ⛽️
    No 15. John Ebersberger作品
    No 16. RTC2020_EfficientSR：超分辨率图像性能挑战赛优胜方案
    No 17. #抽奖##赠书#携手@博文视点Broadview 送出 5 本《声纹技术：从核心算法到工程实践》
    No 18. 几篇论文实现代码
    No 19. 有时候，我自己都搞不清自己到底是懒还是不懒
    No 20. Sputnik：稀疏矩阵运算GPU内核库
    No 21. Actionsflow：基于Github Actions的自动化工作流
    No 22. 《Few-shot Learning for Time-series Forecasting》
    No 23. 用fastai构建深度学习项目—从模型训练到部署
    No 24. 情感分析中的习语及其重要性
    No 25. 《Attention that does not Explain Away》
    No 26. 无人驾驶不停地刹车， 因为“看”到左前方有个“人”
    No 27. Zim：Zsh配置框架
    No 28. 今日推介：可解码信息瓶颈(DIB)最优表示学习、用正正交随机特征(FAVOR+)机制实现快速注意力、直接多跳注意力图神经网络(DAGN)、用于在目标场景中放置虚拟对象的SceneGen框架、模仿人类定向信息搜寻行为改善机器阅读理解 ……
    No 29. 《Machine Learning and Computational Mathematics》
    No 30. 在CIFAR-10上训练最新鲁棒模型的技巧集
    No 31. ‘PaddleX - PaddlePaddle Entire Process Development Toolkit（『飞桨』深度学习全流程开发工具）’
    No 32. MIT《机器学习公平性探索》课程(2020)
    No 33. LamboiseNet：深度学习卫星影像变化检测
    No 34. ‘用Python3用优雅的方式实现《剑指Offer》
    No 35. 《Direct Multi-hop Attention based Graph Neural Network》
    No 36. ‘pixie - Instant Kubernetes-Native Application Observability’ ……
    No 37. 《Point-of-Interest Type Inference from Social Media Text》
    No 38. 《SceneGen: Generative Contextual Scene Augmentation using Scene Graph Priors》
    No 39. ‘GTN: Automatic Differentiation with WFSTs - Automatic differentiation ……
    No 40. Datalevin：简单、快速、持久的数据日志数据库
    No 41. 机器学习应用App开发部署销售一条龙全程实战教程
    No 42. 手把手配置Tensorflow/PyTorch深度学习开发环境Windows篇
    No 43. Apache Lucene.NET：.NET全文搜索引擎
    No 44. 用tf.data减少深度学习模型训练时间
    No 45. 适合实践够酷够有趣的8个机器学习/人工智能项目：基于社交媒体帖子的抑郁情绪分析、神经网络体育赛事视频文本摘要、CNN手写方程求解器、NLP商务会议摘要生成、根据人脸识别情绪检测推荐歌曲、从太空飞行器拍摄图像中发现可居住外行星、老胶卷照片修复、深度学习音乐创作
    No 46. 有多少人是在没看揭秘的情况猜出这玩意儿工作原理的？[喵喵]
    No 47. 《Learning Optimal Representations with the Decodable Information Bottleneck》
    No 48. 几篇论文实现代码