No 1. 《信息检索导论(修订版)》
    No 2. 与牙齿相关神经的分布 🦷
    No 3. 巧设计，不必高科技 [赞]
    No 4. 【自然语言处理最佳实践(Jupyter notebooks & utility functions)】
    No 5. 《知识图谱：方法、实践与应用》
    No 6. 【知识图谱推理必读文献集】
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    No 8. 【更小、更快、更易、更轻：蒸馏版BERT——DistilBERT】
    No 9. 【用Tensorflow 2.0探索深度学习模型可解释性】
    No 10. 《强化学习(第二版)》
    No 11. 【《动手学深度学习》例子的PyTorch实现】
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    No 13. 魔方由匈牙利建筑师ErnőRubik于1974年发明，是世界上最畅销的玩具之一，标准立方体魔方有43…
    No 14. 【用 kepler.gl 探索地理空间数据】
    No 15. 【PyCharm Python高效开发指南】
    No 16. 【2019深度学习语音合成指南】
    No 17. 【中文命名实体识别：NeuroNER vs. BertNER】
    No 18. 【图论与图学习】
    No 19. 《Python访谈录(中文版)》
    No 20. 【神经网络数学入门指南】
    No 21. 毕加索蝽(Picasso Bug)
    No 22. 【跟踪机器学习/AI领域最新进展的高质量资源列表】
    No 23. 晚安~ [月亮] http://t.cn/Ai8HZGCv
    No 24. 《Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications》
    No 25. ’Light-LPR：面向嵌入式设备、手机端和普通的x86平台运行的车牌识别开源项目’ by Lin…
    No 26. 【科研写作的艺术：简单之美】
    No 27. 《研磨设计模式》
    No 28. 终于有了统计学版~ [笑而不语]
    No 29. Part3.Learning in Graphs with Python http://t.cn/A…
    No 30. 《考试脑科学：脑科学中的高效记忆法》
    No 31. 【基于GPT-2大模型的文字自动生成Demo】
    No 32. 《Where’s My Head? Definition, Dataset and Models for Numeric Fused-Heads Identification and Resolution》
    No 33. 【用Keras能做的四件很棒的事】
    No 34. 【(10小时)Python机器学习实战教程(Scikit-Learn, Pandas, Seaborn, Matplotlib, etc..)】
    No 35. 【数据科学、机器学习、大数据和商业分析求职相关资源列表】
    No 36. 【BERT的轻量级Keras实现】
    No 37. 《Object detection on aerial imagery using CenterNet》
    No 38. 【如何管理机器学习实验】
    No 39. 【经典统计学到现代机器学习】
    No 40. 优秀~ //
    No 41. 早！
    No 42. 《Res2Net: A New Multi-scale Backbone Architecture》
    No 43. 《Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks》
    No 44. 【预测的艺术】
    No 45. 【portray：为Python项目简单高效创建文档网站的命令行工具】
    No 46. 神经网络数学入门指南，值得一读
    No 47. 《Conditional Flow Variational Autoencoders for Structured Sequence Prediction》
    No 48. 循序渐进学 PyTorch 的好代码
    No 49. StackOverflow日常打开方式 [挤眼]
    No 50. 【深度学习在Pixar的应用】