No 1. 如果你真想做成一件事，总能找到方法。如果你不想做成一件事，总能找到借口。 ——Richard Fey…
    No 2. 【多模态相关文献/资源大列表】
    No 3. 【CleverCSV：专门处理脏乱CSV数据的Python包】
    No 4. 【“好”有多好，“坏”有多坏？ 用调查数据对我们用来描述事物好坏程度的词进行排序】
    No 5. 《Python 3反爬虫原理与绕过实战》
    No 6. 【基于词向量/BERT的自然语言文献推荐引擎】
    No 7. ‘用Keras实现的图卷积神经网络 Semi-supervised classification …
    No 8. 《Specializing Word Embeddings (for Parsing) by Information Bottleneck》
    No 9. “真相……太复杂，除了近似值，不允许任何存在”
    No 10. 《写给大家看的PPT设计书(第2版)》
    No 11. 【毕业论文的定期写作 完成策略 】
    No 12. ‘awesome_Chinese_medical_NLP - 中文医学NLP公开资源整理：术语集/语…
    No 13. 【Facebook：通过将数学表达式重组为一种语言，用神经网络符号推理求解复杂数学方程】
    No 14. 草莓族谱 🍓
    No 15. 【Parsr：小巧实用的文档(图像，pdf)清理、解析和提取工具，可为数据科学家和开发者生成随时可用且整理完成的数据】
    No 16. 【自我监督学习与计算机视觉】
    No 17. 【GAN Lab：在浏览器里玩转GAN】
    No 18. 《Evolution of Image Segmentation using Deep Convolutional Neural Network: A Survey》
    No 19. 《Reformer: The Efficient Transformer》
    No 21. 【Facebook开源低延迟在线语音识别框架wav2letter@anywhere】
    No 22. 【新书草稿：机器学习工程】
    No 23. 【在线学习课程资料】
    No 24. 【深度学习与AGI：计算机视觉】
    No 25. 【迁移学习自然语言处理】
    No 26. 【用机器学习高分辨率“实时预测”降水】
    No 27. ‘汉字数字(中文数字)-阿拉伯数字转换工具 The Best Tool of Chinese Num…
    No 28. 【神经网络NLP关键概念集】
    No 29. 晚安~ [月亮] http://t.cn/A6v4nLKU
    No 30. 【面向语音识别的中文/英文发音辞典】
    No 31. 【DDSP：可微数字信号处理】
    No 32. 【精准医学与AI: 深度学习心电图低血糖检测初步研究】
    No 33. //@爱可可-爱生活: 用 TensorFlow.js 开发的 GANs 试炼场，通过实战理解 GA…
    No 34. 【用Cortex实现PyTorch模型产品化部署】
    No 35. 《SUOD: Toward Scalable Unsupervised Outlier Detection》
    No 36. 【MedQuAD：(英文)医学问答数据集】
    No 37. 【将自然语言数字串解析转换为整数和浮点数】
    No 38. 【Facebook 2019开源贡献汇总】
    No 39. 【图-图迁移(转换)相关文献大列表】
    No 40. 《Backward Feature Correction: How Deep Learning Performs Deep Learning》
    No 41. 【图片/视频自动着色相关文献列表】
    No 42. 【Java高效矩阵计算库】
    No 43. 《Review of Probability Distributions for Modeling Count Data》
    No 44. 《Natural Image Matting via Guided Contextual Attention》
    No 45. 《High-Fidelity Synthesis with Disentangled Representation》
    No 46. 【dlib vs. PyTorch 简单性能评测】
    No 47. “我们要么让自己痛苦，要么让自己强大，工作量是一样的。”
    No 48. 【CMU 2020年“神经网络NLP”课程开课】
    No 49. 【写作与发表：基础篇】
    No 50. 【模型训练日记】