No 1. 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 2. ‘VScode 插件（韭菜基金），在编码的时候随时关注 上证指数 & 实时基金数据’
    No 3. 各种卷积网络的PyTorch实现
    No 4. 真实！编译过了运行失败的感觉才叫真难过……
    No 5. Nature发表了一篇很好的文章，教科学家怎么在科学会议作报告。这篇文章很实用，特地分享一下。要点如下：1. ……
    No 6. Python 3.9发布，新增字典合并/更新操作符( | 和 |= ) ，新增时区处理模块zoneinfo等
    No 7. “软件有太多复杂性，都来自于想让一段代码做两件事。” - Ryan Singer
    No 8. GitHub的README.md动态个人简历范例
    No 9. “我在编程上花的时间，有一半是浪费的，问题是我不知道是哪一半。” 🤪
    No 10. (新书草稿)机器学习与深度学习导论
    No 11. 可以做“滚筒”的飞行模拟器，帅！😎
    No 12. 早！[太阳]
    No 13. #抽奖##赠书# 携手@图灵教育 送出 5 本《机器学习基础：建模与问题求解》
    No 14. “代码从不说谎，但注释有时会。”
    No 15. Lviv数据科学暑期学校2020
    No 16. Github个人简历Readme生成器
    No 17. 又作：“回顾自己的学位论文” 🤣
    No 18. 会议报告指南，讲课也有可借鉴之处
    No 19. 公开脑电图(EEG)数据集大列表
    No 20. 地球上两点间的实际最短路径 🌍
    No 21. 几篇论文实现代码
    No 22. ”证明留给读者作为练习” [笑cry] via:Anna Hughes
    No 23. ChineseEHRBert：中文电子病历Bert预训练模型
    No 24. 《Hopfield Networks is All You Need》
    No 25. Spark-TFRecord：从Spark读写Tensorflow TFRecord数据的库
    No 26. MLSS2020强化学习教程讲义及材料
    No 27. 基于CARLA模拟器运行的无人驾驶平台，可用于开发和测试无人驾驶组件(感知、预测、规划等)
    No 28. Logseq：本地存储优先的个人知识库
    No 29. Tonic：Python强化学习库
    No 30. PettingZoo：Python多智能体强化学习库
    No 31. 逼真！🎮
    No 32. 《Robust Deep Reinforcement Learning through Adversarial Loss》
    No 33. Python开发的系统资源监视器，可显示处理器、内存、磁盘、网络和进程的使用情况和统计数据
    No 34. 科学计算与数值分析相关资源大列表
    No 35. Msnhnet：受darknet启发的轻量PyTorch推理框架
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    No 38. #抽奖##赠书# 携手@华章图书 @华章计算机科学 送出5本《阿里巴巴B2B电商算法实战》
    No 39. FlexInfer：灵活的Python前端(C++/CUDA)推理SDK
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    No 41. 用Python开发的游戏列表
    No 42. François Chollet：机器学习使得从头开始生成个人资料的图片、简介和个人经历变得越来越轻而易举，社交网络上的身份验证将变得越来越举足轻重。
    No 43. 几篇论文实现代码
    No 44. 《NeRF in the Wild: Neural Radiance Fields for Unconstrained Photo Collections》
    No 45. Comparision：基于基准任务的目标跟踪算法比较
    No 46. 让“Bonn”轻抚你的脸：用VR眼镜上机械手带给脸部多种触觉，如风、温暖、柔软，不一样的虚拟现实体验
    No 47. ‘DDParser - 百度开源的依存句法分析系统’ by Baidu GitHub:
    No 48. 有时候确实容易错过，这个LED红绿灯🚥设计还是有可取之处的 👍
    No 49. 《MusPy: A Toolkit for Symbolic Music Generation》
    No 50. 估计有20％的遗传研究论文都包含错误，原因是Excel会自动将一些基因名称转换为日期。🤔