No 1. 独自一人时我写出的代码 vs. 旁边有人看着我写出的代码
    No 2. ‘leetcode-algorithm - 分类整理leetcode算法题解，用c++与python实现’ ……
    No 3. 晚安～ [月亮]
    No 4. “成为专家往往是修修补补的结果，而非原因。培养出对已有的和应有事物的某种直觉，比技术上的‘聪明’影响更深远。” ……
    No 5. Papers with Libraries：Papers With Code推出的330+个机器学习模型/库探索工具，支持架构的可视化及模型结果对比
    No 6. “数学是科学的皇后，而数论则是数学的皇后” - Gauss
    No 7. AI地图
    No 8. 8本书全面了解AI应用与挑战
    No 9. 自监督学习文献列表
    No 10. surf.：Github1s扩展版，用VS Code浏览GitHub代码，提供命令行、Chrome扩展支持
    No 11. Face Anti-Spoofer：基于深度学习的人脸反欺骗
    No 12. storchastic：PyTorch随机深度学习库
    No 13. 早！[太阳]
    No 14. 无法反驳 [doge]
    No 15. 比特币交易机器人大列表
    No 16. Deep Illuminator：基于深度学习的图片重打光增强工具
    No 17. potpourri3d：包含3D三角网格和点云各种算法及实用工具的Python库
    No 18. 神经网络量化/低位定点训练硬件友好算法设计相关资料集
    No 19. Datoviz: 基于Vulkan的GPU交互式科学数据可视化
    No 20. 几篇论文实现代码
    No 21. [CL]《Non-Autoregressive Text Generation with Pre-trained Language Models》
    No 22. Hub：最快的方式来访问 & 管理 PyTorch/TensorFlow 的数据和建立可扩展性的数据工作流
    No 23. spokestack-python：为Python应用提供语音访问界面，可用于开发树莓派的语音控制应用
    No 24. 用AI优化海上航运：基于真实数据构建高精度船舶性能模型，以提高效率、保证安全并减少温室气体排放
    No 25. WeNet：面向产品的轻量可移植端到端语音识别工具包
    No 26. PAQ: 包含6500万个自动生成开放域QA对的数据集
    No 27. [CL]《Revisiting Language Encoding in Learning Multilingual Representations》
    No 28. [AI]《Quantifying environment and population diversity in multi-agent reinforcement learning》
    No 29. 用ProseMirror, React, Redux开发的交互式科学编辑器
    No 30. 机器学习数学学习资源推荐
    No 31. 今日推介(第224期)：保守的基于模型的离线策略优化、基于预训练语言模型的非自回归文本生成、元回译(MetaBT)、用教师-学生模型捕捉现实数据集通用特征图学习曲线、可微生成语音学、用基于α-散度的知识提炼方法改善supernet的训练、多智能体强化学习中环境和种群多样性的量化、基于Null ……
    No 32. [CV]《AlphaNet: Improved Training of Supernet with Alpha-Divergence》
    No 33. [LG]《Controlling False Discovery Rates Using Null Bootstrapping》
    No 34. ‘BlazeFace TFLite Inference - Python scripts to detect faces ……
    No 35. OpenCV with Python in 4 Hours：OpenCV/Python四小时使用教程资料
    No 36. ’EXLA - Elixir client for Google’s XLA (Accelerated Linear Algebra)’ ……
    No 37. ’Nx - a multi-dimensional tensors library for Elixir with multi-staged ……
    No 38. [CV]《TransGAN: Two Transformers Can Make One Strong GAN》
    No 39. “点睛之笔” [哈哈]
    No 40. [LG]《Capturing the learning curves of generic features maps for realistic data sets with a teacher-student model》
    No 41. ivy：模板化深度学习框架，支持框架无关的函数、层和库
    No 42. river：Python在线机器学习库
    No 43. 真正的“防抖神器”——基于神经网络重渲染的整帧视频稳定
    No 44. [LG]《COMBO: Conservative Offline Model-Based Policy Optimization》
    No 45. [CL]《Differentiable Generative Phonology》
    No 46. ‘404 StarLink Project 2.0 - Galaxy - 推荐真正优质、有意义、有趣、坚持维护的开源项目’ ……
    No 47. [CL]《Meta Back-translation》
    No 48. 今日推介(第223期)：用两个Transformer实现一个强大的的GAN、编程语言的去混淆预训练目标、相机参数未知的神经辐射场、端到端自球体空间记忆、理解实例判别式自监督表示学习中的负样本、标准反向传播比Adam灾难性遗忘更少吗？、视频语音驱动3D会话手势学习、大型语言模型的提示编程、批内连接学习深度 ……
    No 49. Rembg Virtual Greenscreen Edition：视频虚拟绿幕抠图工具
    No 50. “Python高性能计算”课程练习与资料