No 1. “我学会了不要过于担心结果，而是专注于自己正在走的那一步，并且在做的时候尽可能尽善尽美。”
    No 2. 计算机科学读博建议
    No 3. ‘BigData-Interview - 大数据相关的面试题以及自己的答案总结.目前包含Hadoop/Hive/Spark/Flink/Hbase/Kafka/Zookeeper框架的面试题知识总结’
    No 4. pybotics：Python机器人运动学和校准工具箱，可快速地仿真和评估常见的机器人概念，如运动学、动力学、轨迹生成和标定
    No 5. 波音仍然在用3寸软盘更新747的软件系统 ✈️💾 src:http://t.cn/A6UWyNbb
    No 6. 很难在Linux上安装病毒，因为Linux上装什么都很难。[坏笑]
    No 7. François Chollet：一般说来，那些在出问题时责怪他人的人，往往表现不怎么样——这并非巧合。要是总是把责任推到别人身上，就永远不会审视自己的弱点，也永远不会吸取教训，永远不会进步
    No 8. ‘God-Of-BigData - 大数据面试题…Flink/Spark/Hadoop/Hbase/Hive…’
    No 9. Erin Hanson作品
    No 10. 斯坦福《可视化》课程(Winter 2020)
    No 11. 可信的深度学习代码：为深度学习代码编写可重用的单元测试
    No 12. 面向数据科学的Pythobn教程(Jupyter Notebooks)
    No 13. LaPa-Dataset：大规模特征点引导人脸解析数据集(LaPa)，由22,000多张人脸图像组成，在表情、姿势和遮挡方面有着丰富的变化，每张LaPa 图像都提供了11类像素级标签图和106点特征点
    No 14. 用Vim打造Python编程环境
    No 15. ‘OCR-Corrector - 利用语言模型，纠正OCR识别错误’
    No 16. 助力一下 gopher 今年金九银十跳槽季，小弟我把去年刷的 leetcode 整理出了 520 题汇成这个小册子，每道题都写了解题思路，全部都是 ……
    No 17. Amazon的免费在线机器学习课程：自然语言处理、计算机视觉、表格数据处理
    No 18. 晚安～ [月亮]
    No 19. ‘go-stash - 一个高效的从Kafka获取，根据配置的规则进行处理，然后发送到ElasticSearch集群的工具’
    No 20. 《Compression of Deep Learning Models for Text: A Survey》
    No 21. ‘RASA中文聊天机器人项目’
    No 22. Language Interpretability Tool (LIT)：语言可解释性工具，提高可扩展、框架通用的界面，交互式地分析自然语言处理模型以理解模型
    No 23. Scikit-learn机器学习实战教程(Jupyter Notebook)
    No 24. ‘dzzoffice - 一套开源办公套件，适用于企业、团队搭建自己的 类似“Google企业应用套件”、“微软Office365”的企业协同办公平台’
    No 25. Image Background Remove Tool：神经网络抠图工具
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    No 36. aiosql：将SQL语句组织到.SQL文件，将其作为方法加载到Python程序中，方便版本控制与复用
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