No 1. “您总共走了374.8公里，用时12天5小时37分”
    No 2. 学术“话术”
    No 3. 【源码贪吃蛇】
    No 4. Alex Gude：模型改进的实际过程往往是这样的： - 基线：53％ - 逻辑回归：58％ - 深度学习：61％ - 修正数据：77％超参优化之外好好“理解数据”
    No 5. 自然笔记 by Bernoid
    No 6. 早！[太阳]
    No 7. 《如何保持长期、持续、稳定的努力？ - 知乎》
    No 8. 【20分钟了解TensorFlow基础】
    No 9. 晚安~ [月亮] http://t.cn/ESzfhhT
    No 10. 日本艺术家Nagato创作的浮木雕塑
    No 11. 《GraphTSNE: A Visualization Technique for Graph-Structured Data》
    No 12. [笑cry]
    No 13. 【杰出数据分析师的三大软技能：好奇心、常识、商业头脑】
    No 14. Excel VBA实现的迷宫自动生成与求解 http://t.cn/Eae57QU mirror:h…
    No 15. 【将SQL数据库和TensorFlow相结合】
    No 16. 【软件开发四年得到的五个重要教训】
    No 17. 【(R语言)ggplot2的动图扩展语法】
    No 18. Adam Phillippy家8岁小盆友“看”
    No 19. 【Redis的命令行图形界面客户端】
    No 20. 【『Python 工匠』系列文章】
    No 21. 真正的Zero Shot：Bristol机场40节侧风中的横向落地 http://t.cn/ESAZ…
    No 22. 《GraphNAS: Graph Neural Architecture Search with Reinforcement Learning》
    No 23. ‘人民日报语料处理工具集 | Tools for Corpus of People’s Daily’…
    No 24. 《Deep Representation Learning for Social Network Analysis》
    No 25. 《Deep Fusion Network for Image Completion》
    No 26. 别啊同学~ [笑而不语]
    No 27. 《On the Mathematical Understanding of ResNet with Feynman Path Integral》
    No 28. NLP“难于上青天”
    No 29. 【超分辨率相关资源大列表】
    No 30. 《RepPoints: Point Set Representation for Object Detection》
    No 31. #好书一起读#
    No 32. 【AutoML与轻量模型大列表】
    No 33. 生物流体动力学：1人，1狗，2000只羊 👱🐶🐑 http://t.cn/ESvvInC …
    No 34. 《STGAN: A Unified Selective Transfer Network for Arbitrary Image Attribute Editing》
    No 35. 【快速鲁棒的动物姿态估计】
    No 36. #AI 看不懂#
    No 37. 【Python声明式可视化库Altair 3.0正式发布】
    No 38. 《Challenges and Prospects in Vision and Language Research》
    No 39. 智能增强脏衣篓 🐱
    No 40. 【PyTorch视频基本变换】
    No 41. 《Graph Element Networks: adaptive, structured computation and memory》
    No 42. 《Self-Supervision and Play》
    No 43. 《2D3D-MatchNet: Learning to Match Keypoints Across 2D Image and 3D Point Cloud》
    No 44. 《DAG-GNN: DAG Structure Learning with Graph Neural Networks》
    No 45. 【Python实现的C语言编译：实现了C—语言的一遍扫描编译，包括词法分析、LR(1)语法分析、属性文法+中间代码生成、MIPS汇编生成 编译脚本由Python2.7实现，图形界面由WPF实现，通过IronPython进行脚本执行】
    No 46. 波士顿动力的测试场地🤖 http://t.cn/EasFdpt …
    No 47. 《Exponential Random Graph models for Little Networks》
    No 48. 是你吗？ [偷笑]
    No 49. François Chollet：用更大的数据集，训练更大的CNN/LSTM，我们就能越来越接近通用…
    No 50. 《SpecAugment: A Simple Data Augmentation Method for Automatic Speech Recognition》