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    No 3. “与怪物战斗的人，要小心自己不要成为怪物。” - Friedrich Nietzsche
    No 4. Crypko：用GAN让人人都变成动漫小画家
    No 5. 三个简单步骤为研究论文写好Introduction
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    No 7. PyTorch的GNN实现库
    No 8. [酷]
    No 9. 几篇论文实现代码
    No 10. 基于雷达的睡眠跟踪和咳嗽/打鼾检测算法
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    No 13. Stick Figure Recorder：通过摄像头生成火柴人动画的网页应用
    No 14. [CV]《TransFG: A Transformer Architecture for Fine-grained Recognition》
    No 15. Taskflow：通用并行异构任务编程系统(C++)
    No 16. 《Announcing Label Studio v1.0》
    No 17. 晚安～ [月亮]
    No 18. 面向社会公益领域的统计/机器学习研究数据集列表
    No 19. TimeSformer：视频理解新架构
    No 20. [CL]《Few-Shot Text Classification with Triplet Networks, Data Augmentation, and Curriculum Learning》
    No 21. Label Studio：支持图片、音频、文本、时序及多模态的开源数据标注工具，v.0.9.0最新发布
    No 22. katana：用于部署机器学习应用的快捷易用API模板
    No 23. 早！[太阳]
    No 24. 文本风格迁移文献阅读列表
    No 25. 深度学习项目模板：Pytorch Lightning, Hydra, Tensorboard深度学习项目模板最佳实践
    No 26. WebRED - 网页关系抽取数据集
    No 27. ETH Zurich开发的四足轮滑机器人，莫名觉得想笑怎么回事？ [偷笑] 爱可可-爱生活的微博…
    No 28. “物理课就该这么上”系列 [酷]
    No 29. [CV]《Revisiting ResNets: Improved Training and Scaling Strategies》
    No 30. 一份OpenCV简要速查
    No 31. Cat 1：统计学 Cat 2：数据科学 Cat 3：机器学习
    No 32. DepthAI实验项目集
    No 33. 高精度的秘密 [哈哈]
    No 34. ADE20K Dataset：ADE20K场景语义理解数据集
    No 35. mamba：C++实现的快速跨平台包管理器
    No 36. 某些毕业论文里的“创新点” [笑而不语]
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    No 38. 今日推介(第251期)：ResNets训练和扩展策略的改进、模块化交互式视频目标分割：交互掩模、传播与差异感知融合、概率两阶段检测、基于三元组网络、数据增强和课程学习的少样本文本分类、面向快速图像变换的空间自适应像素网络、多视子词正则化、头像照片逼真外观编辑、从推特自我报告自动提取用户确切年 ……
    No 39. [CV]《PhotoApp: Photorealistic Appearance Editing of Head Portraits》
    No 40. [CV]《Probabilistic two-stage detection》
    No 41. 什么让科研写作变得困难，如何让它变容易
    No 42. 基于OpenAI CLIP模型的Unsplash图片语义搜索
    No 43. ‘LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer（第 2 版）》
    No 44. “写论文就是10%的阐述研究和90%格式化的废话” [笑而不语]
    No 45. 稀疏-密集深度补全模型集
    No 46. “别把自己的日常生活跟别人的精彩回放相比较。”
    No 47. [LG]《Modern Dimension Reduction》
    No 48. [CL]《Multi-view Subword Regularization》
    No 49. [CV]《Spatially-Adaptive Pixelwise Networks for Fast Image Translation》
    No 50. 今日推介(第250期)：HumanGAN人类图像生成模型、面向语言-视觉跨模态任务的Transformer架构前景和展望、基于状态空间建模和专家深度混合的无监督视频解缠、DDSP歌声合成潜空间探索、现代降维技术、符号主义隐喻生成与区分解码、通过生成进行搜索：基于架构生成器的灵活高效单样本NAS、神经重投影误差： ……