No 1. 成长的三个阶段 [哈哈]
    No 2. 早！[太阳]
    No 3. “要改好一个bug，要么只用十分钟，要么十小时起，没有中间档。” [挤眼]
    No 4. 友好的PyTorch入门工具书(中文)，Don’t let me think是本书的最高追求
    No 5. 斯坦福CS224W《图机器学习》课程(2021)
    No 6. “如果你对数据进行足够长时间的拷问，它会承认任何事。” - Ronald H. Coase
    No 7. 来，怀个旧~
    No 8. ‘知名开源代码库的注释版(C++、Golang等)’ by cyhone GitHub: github.com/chenyahui/AnnotatedCode ……
    No 9. PyTorchVideo：Facebook面向视频理解研究的深度学习库
    No 10. CMU《多模态机器学习(MMML)》课程(2020)
    No 11. pseudocode.js：在网页上显示漂亮伪代码的JS库
    No 12. PriMIA：注重隐私保护的端到端医学图像机器学习分析框架
    No 13. 以为……结果……原来…… [哈哈] 爱可可-爱生活的微博…
    No 14. [LG]《High-performance, Distributed Training of Large-scale Deep Learning Recommendation Models》
    No 15. François Chollet：许多人认为，人工智能领域就是“我们如何创造人工思维”这个问题的答案。也正是这个问题，带我进入了这个领域。但是今天，我认为人工智能更务实地回答了这样一个问题: ……
    No 16. NebulaGraph：开源图数据库，擅长处理千亿个顶点和万亿条边的超大规模数据集
    No 17. Naval：清醒的思考者从现实获得反馈，而不是从社会获得反馈。
    No 18. 今日推介(第279期)：面向高保真图像合成的轻量卷积神经网络、用紧凑Transformer打破’数据饥渴’神话、面向图像识别的可微图块选择、将局部性引入视觉Transformer、理解GAN过参数化、神经网络RGB-D表面重建、基于Transformer ……
    No 19. 自制了几个论文推介的小视频，希望你喜欢 [酷]
    No 20. ‘一人公司方法论
    No 21. 实验室诚召博后，待遇优越，欢迎推荐&自荐！[酷] 详情：http://t.cn/A6cJPwz4
    No 22. Data Visualization Guide for Presentations, Reports, and Dashboards：面向演示、报告和面板的(Python)数据可视化指南
    No 23. 晚安～ [月亮] 爱可可-爱生活的微博…
    No 24. Piano transcription inference：用于将钢琴音乐转录为MIDI的Python库
    No 25. [CV]《Differentiable Patch Selection for Image Recognition》
    No 26. ffhq-features-dataset：Flickr-Faces-HQ (FFHQ)图像数据集性别、年龄和情绪扩展信息集
    No 27. IrisBarracuda：Unity Barracuda的MediaPipe虹膜关键点检测库
    No 28. DexYCB Toolkit：DexYCB数据集评估和可视化工具包
    No 29. 几篇论文实现代码
    No 30. Trescope：全面的3D机器学习开发工具，致力于提高3D领域开发速度，帮研究人员和开发人员标记、调试、可视化各种3D数据
    No 31. [CV]《Pixel Codec Avatars》
    No 32. [CV]《MobileStyleGAN: A Lightweight Convolutional Neural Network for High-Fidelity Image Synthesis》
    No 33. #抽奖##赠书# 携手 @图灵教育 送出5本《数据科学入门 第2版》
    No 34. 美国儿童绘本作家和插画家Dorothy Pulis Lathrop(1891-1980)作品
    No 35. awesome-pretrained-models-for-information-retrieval：信息检索预训练模型相关文献列表
    No 36. xxYUV：C/C++写的高性能RGBYUV转换库
    No 37. [CV]《Neural RGB-D Surface Reconstruction》
    No 38. AutoOED：自动化优化实验设计平台
    No 39. Distrax：JAX原生轻量概率分布及Bijectors库
    No 40. [LG]《Understanding Overparameterization in Generative Adversarial Networks》
    No 41. #抽奖##赠书#携手@博文视点Broadview 送出 5 本《联邦学习技术及实战》
    No 42. [CV]《Action-Conditioned 3D Human Motion Synthesis with Transformer VAE》
    No 43. [CV]《LocalViT: Bringing Locality to Vision Transformers》
    No 44. wetterdienst：人性化的Python天气数据服务库
    No 45. Curator：免编程、自监督学习和主动标记工具，用于从千兆级图像创建标记图像数据集
    No 46. Category Theoretic Approaches to Machine Learning：机器学习的范畴论方法文献集
    No 47. #免费##抽奖# “生成对抗网络七日打卡营”4月15日开营，PaddlePaddle研发团队全程直播授课 ，详解多种常用 GAN 模型脉络及代码，现在就报名！图1海报扫码回复“爱可可”获取报名通道。4月15日 12:0… ，更有机会获得《机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow（原书第2版）》
    No 48. OpenAI DALLE复现
    No 49. Legate Pandas：可直接替代Pandas基于Legate运行时的支持GPU的数据处理库
    No 50. SegGroup.annotator：基于WebGL的分割级标记工具