No 1. 据说这才是90%的人不愿意公开论文代码的真相 [哈哈]
    No 2. 物理老师的“诡计” [偷笑]
    No 3. LaTeX [笑而不语]
    No 4. 一如讲课时写代码出bug的我 [哈哈] 爱可可-爱生活的微博…
    No 5. Python实战教程集，涉及爬虫、机器学习等专题
    No 6. 跑模型的时候你会干些啥？[并不简单]
    No 7. 机器学习面试指南：常用概念、最佳实践、定义和理论
    No 8. LaTex学术简历模板
    No 9. 早！[太阳]
    No 10. 来自“外行”的对机器学习论文发表的一些有趣观察：只发机器学习会议、评审人员不了解特定领域无法客观评价创新性、糟糕的引用、错用的数学
    No 11. Brianna：“我们经常说自己是‘自学’的，但我们其实想说的是有些老师与我们‘从未谋面’”——这些老师可能是你看的书的作者，你上的在线课程的老师，你粉的Twitter号，所有人。 ……
    No 12. 关于远程工作…… [笑而不语]
    No 13. Watchy：开源电子墨水屏手表
    No 14. Image Similarity Measures：图片相似度测度的Python实现
    No 15. “花枝招展”画面感来了～ //@45分钟前:记得上数学物理课每次的结尾经常是：一个花枝招展巨大的积分，谁也算不出来那种，然后就下课了。
    No 16. #抽奖##赠书# 联合@华章图书 送出5本2021最值得期待的Python进阶宝典《Effective Python：编写高质量Python代码的90个有效方法（原书第2版）》
    No 17. 晚安～ [月亮] 爱可可-爱生活的微博…
    No 18. ggdist: 分布和不确定性可视化
    No 19. 树莓派上的Rust嵌入式操作系统开发教程，一步一步介绍如何从头开始编写嵌入式系统的单片操作系统内核
    No 20. MIT《计算机科学与Python编程导论》开放课程(2016)
    No 21. 法国画家Laurent Parcelier作品
    No 22. #抽奖##赠书#活动汇总，参与请转发原微博：《Effective Python：编写高质量Python代码的90个有效方法（原书第2版）》
    No 23. “简单248步学会Kubernetes” [喵喵]
    No 24. ipympl：Jupyter的Matplotlib集成模块，支持Jupyter notebook和JupyterLab里的matplotlib交互特性
    No 25. Readme Template：开源项目Readme说明文档模版
    No 26. pySearchML：基于Elasticsearch, Kubeflow, Katib的AI搜索引擎
    No 27. Kineto：PyTorch模块性能分析器
    No 28. 几篇论文实现代码
    No 29. 表情更丰富的动画人脸合成
    No 30. #抽奖##赠书# 携手@博文视点Broadview 送出 5 本《图神经网络：基础与前沿（全彩）》
    No 31. Google开发者/工程博客大列表，涉及编程、安全、开源、测试、安卓、youtube等各方面
    No 32. 学到了 [作揖] [哈哈] //@爱德华纽杰特:“有不少同学这么写，这是大家经常犯的一个错误”//一如讲课时写代码出bug的我 ……
    No 33. [CV]《Image-to-image Translation via Hierarchical Style Disentanglement》
    No 34. 新型昆虫无人机，可以做翻滚动作，每秒振动翅膀近500次，重量相当于一个曲别针📎 src:网页链接 爱可可-爱生活的微博…
    No 35. Microsoft Power Fx：微软推出的开源低代码编程语言
    No 36. T-NER：用于命名实体识别的Python语言模型微调工具
    No 37. fastmoe：基于PyTorch的MoE模型训练系统
    No 38. generativeart：Go语言实现的生成式艺术
    No 39. “爆米花爵士乐演奏机器人” [笑cry]
    No 40. ‘🎨 PPTist - 基于 Vue3.x + TypeScript 的在线演示文稿应用，实现PPT幻灯片的在线编辑、演示’ ……
    No 41. YAMNet音频数据迁移学习
    No 42. VideoLiterature：视频研究相关文献列表
    No 43. SparseZoo：高度稀疏/稀疏量化神经网络模型库
    No 44. WIT : 基于维基百科的大型多语言多模态数据集
    No 45. D2Go：高效深度学习工具包，面向生产的软件系统，支持移动平台的端到端模型训练和部署
    No 46. [CL]《Contrastive Explanations for Model Interpretability》
    No 47. 《Effective Python：编写高质量Python代码的90个有效方法（原书第2版）》
    No 48. Transformer抽象文本摘要
    No 49. NN Template：使用PyTorch Lightning, Hydra, W&B, DVC的PyTorch项目高效开发模板
    No 50. 主动学习文献资源列表