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No 7. 【Python编程:用Map, Filter, Reduce代替For循环】
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No 10. 《基于Python的智能文本分析》
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No 12. 【Python之路:“60秒一个”的Python入门练习例子集】
No 13. 【PyTorch教程:用TensorBoard实现模型、数据和训练过程可视化】
No 14. 《大数据智能:数据驱动的自然语言处理技术》
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No 17. 被称为“冰莲”
No 18. 【Bamboolib:用图形界面无需编程玩转Pandas】
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No 23. 无限礼物🎁悖论:一个有趣的对象,设第 n 个盒子边长为 1/√n。 当 n→+∞ 时,礼物盒子的表…
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No 25. Yann LeCun:有些人似乎仍然对什么是深度学习感到困惑。以下是深度学习的定义:深度学习就是构建由参数化功能模块构成的网络,并利用基于梯度的优化方法进行样本训练。与此定义正交的是学习范式: 强化学习、监督学习或自监督学习。不要说“深度学习没法做X”
No 26. 【非常适合机器学习入门的一本书】
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No 33. 【收集各类深度学习项目,快速搭建demo.用最小代码量实现功能展现】
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No 35. Sanyam Bhutani:我在大学学计算机科学,但这并没让我擅长编程。不是学习编程、而是练习编程让你成为更好的程序员。 要开始你的机器学习之旅,相信我,“计算机科学背景”
No 36. 【Kaggle出品的小型数据科学系列课程】
No 37. 用StyleGAN2生成的人脸插值
No 38. 【CRNN (CNN+RNN)车牌识别】
No 39. SELECT * FROM users WHERE behavior like “%nice%”
No 40. 《Advanced AI Deep Reinforcement Learning in Python - YouTube》
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No 42. 说音箱“居心叵测”
No 43. 【Yoshua Bengio访谈:从深度学习到意识】
No 44. 【面向多核系统、支持GPU的高性能(C++)线性代数库】
No 45. 《Python3 网络爬虫开发实战》
No 46. 【直播编程:从头开始创建深度学习库】
No 47. 【如何把“以图搜图”玩到极致:逆向图像搜索调研详细指南】
No 48. 【十分钟入门Metaflow:Netflix以人为中心的开源数据科学框架(Python/R)】
No 49. ‘wenyan-lang - 文言文編程語言 A programming language for …
No 50. 2019进度:▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓ 98% ⛽️ …