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    No 3. Pandas机器学习与量化金融Python库集合
    No 4. 程序员专用笑话 [哈哈]
    No 5. ‘计算机系统要素-从零开始构建现代计算机(手把手实现编译器)’ by woai3c GitHub: github.com/woai3c/nand2tetris ……
    No 6. “想要有个好点子，你得先有很多个点子。” - Linus Pauling
    No 7. (斯坦福博士论文)深度学习医学图像解析
    No 8. 😃! =😃😀🙂…😐😶
    No 9. ‘《 Spring 手撸专栏》
    No 10. Triton：让没有CUDA经验的研究人员编写高效的GPU代码
    No 11. (严肃)两点心得：不要放弃读(好)书，做分享不必如书般系统、深刻但须有趣、有启发//真实 [笑而不语]
    No 12. 科研心得分享合集
    No 13. 晚安～ [月亮]
    No 14. 网络安全数据集大列表
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    No 16. 两种态度，两种人生 [并不简单]
    No 17. DIY穷人版超级电脑：不到$5,500组建4x V100 box
    No 18. CXXGraph：C++图表示和算法头文件库
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    No 20. 自动简历筛选的对抗性攻击：诺奖得主、奥运金牌得主随便写，字设成白色就完事了 src:《The CV trick that guarantees you an interview | The Spectator》
    No 21. #抽奖##赠书# 携手 @图灵教育 送出 5 本《用Python动手学强化学习》
    No 22. 太准确了 [笑而不语]
    No 23. CLIP：用无监督NLP提高患者护理连续性的大规模标注数据集，包含超过100,000个带有标注的句子，在718个完整的出院摘要中对每个句子进行标记，指定这个句子是否包含一个后续行动项
    No 24. 早！[太阳]
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    No 27. 几篇论文实现代码
    No 28. 还有，用看视频的心态看视频、用看书的心态去看书，角度对了，收获才能最大化，错位只会带来误解 //@爱可可-爱生活:(严肃)两点心得：不要放弃读(好)书，做分享不必如书般系统、深刻但须有趣、有启发//真实 ……
    No 29. Open MLOps - 面向生产的开源机器学习框架，目标是简化用户进行机器学习实验和部署机器学习模型的体验
    No 30. 基于卫星图像的非洲建筑分布图绘制
    No 31. 图神经网络流量预测相关资源列表
    No 32. FlowPy：在浏览器里操作Pandas DataFrame
    No 33. OpenCLIP：CLIP的开源实现(PyTorch)
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    No 36. PyCID: 基于pgmpy的因果影响图库
    No 37. 2021 AI City Challenge优胜代码集
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    No 39. [CL]《Neural Rule-Execution Tracking Machine For Transformer-Based Text Generation》
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    No 41. Naval：把时间花在那些“非你不可”的事情上。
    No 42. EasyCom: 面向嘈杂环境通信算法的增强现实数据集
    No 43. “想提高成功率，先把失败率提高一倍。” - Thomas Watson Jr
    No 44. [LG]《Dataset Distillation with Infinitely Wide Convolutional Networks》
    No 45. LIO-Livox (A Robust LiDAR-Inertial Odometry for Livox LiDAR)：用Livox LiDAR实现的激光雷达惯性里程计
    No 46. [LG]《Learning a Large Neighborhood Search Algorithm for Mixed Integer Programs》
    No 47. 今日推介(第386期)：用神经网络隐藏恶意软件、基于无限宽卷积网络的数据集蒸馏、基于神经射线的遮挡感知图像渲染、基于神经规则执行跟踪机的Transformer文本生成、了解神经网络泛化局限的新基准、混合整数规划的大邻域搜索算法学习、机器学习模型不确定性样本和来源的分析与干预、无目标检测的人-物交 ……
    No 48. 基于Vertex AI平台的端到端MLOps案例
    No 49. Multi-Modal-CelebA-HQ：大规模人脸图像数据集，包括30,000张选自CelebA-HQ的高分辨率人脸图像，每个图像都有高质量的分割掩膜、草图、描述性文本和具有透明背景的图像
    No 50. [LG]《Pointer Value Retrieval: A new benchmark for understanding the limits of neural network generalization》