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    No 2. 《Go语法树入门》
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    No 7. 【数据科学“失宠”的背后：需要经验积累应届生很难直接上手、人们不清楚数据分析师/业务分析师/数据科学家之间的区别、人们发现数据科学’太容易’、来自AutoML的冲击】
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    No 11. 【时序预测算法实现集】
    No 12. 【博士论文写作技巧】
    No 13. 人类航天50年 🚀
    No 14. 【应用于时序的Transformers模型(PyTorch)】
    No 15. 【PyTorch实战教程(Jupyter Notebook)】
    No 16. 【RarePlanes：面向飞机检测的真实+合成的卫星遥感图像数据集】
    No 17. 【自编码器异常检测在欺诈检测中的应用】
    No 18. 【用小例子深入浅出机器学习/数学基本概念】
    No 19. 【ICLR 2020侧记：深度学习热门开源工具/库——AmpliGraph、Automunge、DynaML、Hydra、Larq、McKernel、SCCH training engine、Tokenizers】
    No 20. 【遥感变化侦测方法综述】
    No 21. 一天的故事 😁
    No 22. 【词向量的故事——上下文词表示：将词输入计算机】
    No 23. 【(Keras)Deep Q-Learning实例教程】
    No 24. 【深度强化学习探究策略】
    No 25. 【Zebra 2：适合科研/技术报告的Keynote模板】
    No 26. 【Weylus：把平板/手机变成电脑手写板】
    No 27. 【搞数据科学需要多少数学基础？】
    No 28. 【用脸玩的贪吃蛇】
    No 29. 【端到端对抗文本语音合成：无需多阶段训练过程和额外监督直接完成文本到音素的转换】
    No 30. 【多大的语言模型最合适？训练大概要多长时间？——语言模型预算计算器】
    No 31. François Chollet：面对一个难题，当你觉得找到了解决方案、到处去讲“实现”
    No 32. 意大利画家Giovanni Lomi(1889-1969)作品
    No 33. 【统计检验实践指南】
    No 34. 【Sourcery：用AI重构Python代码】
    No 35. 《CoCon: A Self-Supervised Approach for Controlled Text Generation》
    No 36. 【CodeInterview：协同编程/远程编程面试应用】
    No 37. 【安全工程进阶之路】
    No 38. 《Learning to Detect 3D Objects from Point Clouds in Real Time》
    No 39. 《Transfer Learning from Synthetic to Real-Noise Denoising with Adaptive Instance Normalization》
    No 40. 《神秘海域2》
    No 41. 《Open Compound Domain Adaptation》
    No 42. 【简单的OpenAI Gym单智能体/多智能体强化学习开发环境】
    No 43. 【Google Data Studio免费数据可视化/报表工具入门】
    No 44. 《Unsupervised Translation of Programming Languages》
    No 45. 【Google Translate的新改进：对低资源语言更加友好、翻译质量评价方面有所进展】
    No 46. 【Neuropod：从多个框架运行深度学习模型的统一界面(C++/Python)】
    No 47. ‘SiamTrackers - The PyTorch version of Siamese ，Si…
    No 48. 【(Kaggle)DeepFake换脸检测优胜方案】
    No 49. 【参考图像分割文献/资源列表】
    No 50. //@遥感杂货铺掌柜: AI在遥感变化检测方面的应用： 1、基于AI的变化检测的实现过程和可用代码 …