No 2. ‘CVPR 2020 论文开源项目合集’ by Amusi GitHub: http://t.cn/…
    No 3. 另一种新颖的教科书公式：除了公式，还给出对应的实现代码，所谓的“可复现”
    No 4. 《A Student’s Guide to Maxwell’s Equations》
    No 5. 《Python编程与实践》
    No 6. 【AkShare：Python金融数据接口库】
    No 7. 欢迎光临机器人暗网~ 🤖😝
    No 8. 《Rethinking Bias-Variance Trade-off for Generalization of Neural Networks》
    No 9. 晚安~ [月亮] http://t.cn/A67UyYys
    No 10. 实现它们要多少行代码: 阿波罗11号 - 145,000 火星好奇号探测器 -2,500…
    No 11. ‘用unet实现对文档表格的自动检测，表格重建’ by chineseocr GitHub:
    No 12. 《DK编程真好玩：9岁开始学Python》
    No 13. Marco Grassi的超现实主义绘画 🤩 http://t.cn/A67qIWcC …
    No 14. 【Microsoft开源的TensorFlow2图神经网络库】
    No 15. 【手把手指南：用Transformers和Tokenizers从头训练新语言模型】
    No 16. 《Zooming Slow-Mo: Fast and Accurate One-Stage Space-Time Video Super-Resolution》
    No 17. 【NLP事件提取文献资源列表】
    No 18. 《MySQL基础教程》
    No 19. 【PyTorch生态8位流行开发库核心开发者谈模型训练库的设计、开发和使用(Skorch Skorch、Catalyst、Fastai、PyTorch Ignite、PyTorch Lightning、TorchBearer)】
    No 20. Colab: http://t.cn/A674mN1V
    No 21. 看某些同学毕业论文标题的感觉…… …
    No 22. 【用于计算机视觉应用/测试的数据库/数据集与相关资源(会议、代码、研究组等)大列表】
    No 23. 【联邦计算/联邦学习相关资源大列表】
    No 24. 《CausalML: Python Package for Causal Machine Learning》
    No 25. BionicOpter：自由飞行的机器蜻蜓 🤖 http://t.cn/A67qx2Py …
    No 26. 【Microsoft MakeCode：微软的计算教育实践项目，为不同水平的学习者提供有趣的项目、即时结果、块编辑器和文本编辑器，让所有学生了解计算机科学的实际应用】
    No 27. 《Effective Cybersecurity》
    No 28. 【tiny-tensorrt：高效易用的nvidia TensorRT封装,支持c++,python调用,支持caffe,onnx,tensorflow模型】
    No 29. 《A short note on learning discrete distributions》
    No 30. 【MathJax：在浏览器里显示复杂公式】
    No 31. 【Yoshua Bengio：深度学习认知】
    No 32. 【科普文：情感分析纵览】
    No 33. 《生成对抗网络项目实战》
    No 34. 【InteractiveGraph：图谱数据交互可视化】
    No 35. 【自适应稀疏注意模型可视化(Colab Notebook)】
    No 36. 《Affinity and Diversity: Quantifying Mechanisms of Data Augmentation》
    No 37. 📝|如何对宝藏博主做数据分析？ 🍃安利一位很厉害的北邮老师，微博机器学习领域最热衷于分享…
    No 38. 【Google“面经”】
    No 39. 几条AI研究相关的Youtube视频：’Exploring Massively Multilingual, Massive Neural Machine Translation’ http://t.cn/A674WUAw“USF Deep Learning Info 2020”
    No 40. 《BlockGAN: Learning 3D Object-aware Scene Representations from Unlabelled Images》
    No 41. 【JupyterLab扩展开发实例教程】
    No 42. 《Meta Relational Learning for Few-Shot Link Prediction in Knowledge Graphs》
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    No 46. 【Poincaré映射：用双曲嵌入理解细胞发育】
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    No 48. 【史密森尼(美国博物馆)开放280万张高分辨率2D/3D图像数据：“我们无法想象人们将如何使用这些藏品，我们准备好大吃一惊了。”】
    No 49. 《An Information Diffusion Approach to Rumor Propagation and Identification on Twitter》
    No 50. 《The role of regularization in classification of high-dimensional noisy Gaussian mixture》