No 1. ‘C++ Primer 中文版第5版学习笔记和课后练习答案’ by Javen GitHub: ht…
    No 2. ‘人工智能实战就业(面试)学习路线图’ by TangYudi GitHub: http://t.c…
    No 3. Yann LeCun：常听到一种观点：AI系统必须提供解释、建立因果关系，特别是关乎生命的应用。没错，这可能很有用，至少能让人安心……但有时候，虽然没有任何直观解释或因果关系能帮我们准确掌握事物全貌，我们依然能得出准确的模型。在很多物理现象里，“解释”
    No 4. 给导师看自己第一篇第一作者的论文 [偷笑] …
    No 5. “脚步”
    No 6. 【免费电子书：《应用线性代数导论：向量、矩阵和最小二乘法》】
    No 7. Shane Parrish： 错误决定的背后往往是以下原因： 1、基于少量样本的错误假设； 2、希望世界按我们以为的方式运行； 3、盲从 期望/权威/群体； 4、对大趋势熟视无睹； 5、无法确定“然后会怎样”
    No 8. 我们从家里走出去的那天~ [偷笑]
    No 9. ‘电影数据集 Moviedata-10M - 1000万豆瓣电影/评论/名人/评分数据采集源码分享（…
    No 10. 【如何提高技术写作技能】
    No 11. 晚安~ [月亮] 🐱🎙 http://t.cn/A6PdBaz8 …
    No 12. Naval：成功是学习的大敌，它会让你失去继续学习的时间和动力。初学者心态一样需要初学者(学习)时间…
    No 13. 速度的感知差异 [并不简单]
    No 14. ‘OI(信息学奥赛)课件’ by n+e GitHub: http://t.cn/A6Pepkx1 …
    No 15. 这张900亿像素的银河图片包含了8400万颗恒星，原始图像有24.6G ✨🤩 http://t.c…
    No 16. AI要学的还多着哩~ [笑cry] http://t.cn/A6PSHs8F …
    No 17. 【机器学习因果推理概览】
    No 18. 【主动学习，以及为什么数据并非“生来平等”——用更少但更精细的数据构建更好的机器学习模型】
    No 19. 【用RAPIDS cuML将K近邻提速600倍】
    No 20. 跟一个学术圈外人的对话：去喝杯咖啡？ 好啊 什么时候能干完？ 不知道 什么时候开始的？ …
    No 21. 《应用线性代数导论：向量、矩阵和最小二乘法》
    No 22. 丁香园自然语言处理团队在知乎的专栏，非常良心了。吹个牛，只一篇专栏文章，phrase mining就…
    No 23. Google Slide的实时语音转字幕功能 🤩 ref:https://www.blog.goo…
    No 24. Matt Gardner：NLP任务排行榜已经变成了“谁可以最长时间保持预训练架构规模最大”
    No 25. 【31天API安全技巧挑战】
    No 26. Scott Barry Kaufman：教育的巨大悲哀，是它没认识到生命如此短暂——为了培养能力、兴…
    No 27. 1981年，26岁的乔布斯：电脑就是21世纪的自行车 http://t.cn/A6Pe2lcT …
    No 28. 【用PyTorch+einops改善深度学习代码】
    No 29. 【Hydra：基于PyTorch的多任务学习框架】
    No 30. 【(joint CTC-attention)多任务学习文本识别】
    No 31. 【Pytorch-Transformers 1.0发布，支持BERT, GPT, GPT-2, Transfo-XL, XLNet, XLM等，含27个预训练模型】
    No 32. 【Cocos：具有和NumPy类似API的GPU高性能科学计算/数值计算库(Python)】
    No 33. ‘齊伋體(字体) - typeface from Ming Dynasty woodblock pr…
    No 34. 时间是种错觉。 - 爱因斯坦//速度的感知差异 [并不简单]
    No 35. 【豆瓣电影短评论数据集】
    No 36. 【为什么有些语言比其他语言说得快？——新研究表明，不同的语言，无论速度快慢，信息传递速度是大致相同的】
    No 37. 医疗健康领域的Phrase Mining
    No 38. 关于如何成为更好的科学家，Lisa Feldman Barrett 给出了很好的建议：“选择靠过道的位置”
    No 39. 【知识图嵌入文献列表】
    No 40. 【TextFooler：针对文本分类/推理的对抗文本生成模块】
    No 41. 【克服模式崩溃和维数灾难】
    No 42. 【TinyML：边缘微机器学习工程】
    No 43. 【结合BERT的图片描述生成】
    No 44. AI，你怎么看？ [阴险]
    No 45. 【CCMatrix：用于训练翻译模型的十亿规模文本数据集(取自CommonCrawl的576对语言对，超过45亿个平行语料句子)】
    No 46. “在语言记忆、目标图像记忆和人脸记忆方面，女性都优于男性……智商60-80的女性在人脸记忆方面的得分，远高于智商101-120的男性”
    No 47. 用加菲猫漫画训练的GANfield [嘻嘻] src:http://t.cn/A6PgdQwe …
    No 48. 【NetworkX扩展，用来计算图的Ricci curvature/Ricci flow】
    No 49. 【深度学习时序预测实例教程】
    No 50. 俄亥俄辛辛那提公共图书馆，建于1874年 📚 …