No 1. 真实！编译过了运行失败的感觉才叫真难过……
    No 2. “软件有太多复杂性，都来自于想让一段代码做两件事。” - Ryan Singer
    No 3. “代码从不说谎，但注释有时会。”
    No 4. ‘VScode 插件（韭菜基金），在编码的时候随时关注 上证指数 & 实时基金数据’ by Nickbing Lao ……
    No 5. 逼真！🎮
    No 6. François Chollet：机器学习使得从头开始生成个人资料的图片、简介和个人经历变得越来越轻而易举，社交网络上的身份验证将变得越来越举足轻重。
    No 7. 估计有20％的遗传研究论文都包含错误，原因是Excel会自动将一些基因名称转换为日期。🤔 .
    No 8. Github个人简历Readme生成器
    No 9. GitHub的README.md动态个人简历范例
    No 10. Simple Full-Text Search engine：简单的全文检索引擎
    No 11. 几篇论文实现代码
    No 12. 公开脑电图(EEG)数据集大列表
    No 13. 基于CARLA模拟器运行的无人驾驶平台，可用于开发和测试无人驾驶组件(感知、预测、规划等)
    No 14. ‘DDParser - 百度开源的依存句法分析系统’ by Baidu GitHub:
    No 15. PettingZoo：Python多智能体强化学习库
    No 16. Msnhnet：受darknet启发的轻量PyTorch推理框架
    No 17. MLSS2020强化学习教程讲义及材料
    No 18. Tonic：Python强化学习库
    No 19. GPT-3相关信息、资源、演示、项目大列表
    No 20. Comparision：基于基准任务的目标跟踪算法比较
    No 21. Paddle.js：运行在浏览器中的开源深度学习框架
    No 22. Lviv数据科学暑期学校2020
    No 23. 早！[太阳]
    No 24. 第一次做文献综述 [笑而不语]
    No 25. Nature发表了一篇很好的文章，教科学家怎么在科学会议作报告。这篇文章很实用，特地分享一下。要点如下
    No 26. “Lviv数据科学暑期学校2020” bilibili搬运：http://t.cn/A6UJTyMJ
    No 27. 晚安～[月亮]
    No 28. onnxt5：T5的ONNX实现版，可以以极快的速度进行文本摘要、翻译、情感分析、文本生成等等
    No 29. ‘ML_Notes - 对目前主流的机器学习算法进行公式推导、问题分析以及代码实现（主要基于numpy）’
    No 30. 电影里的软件工程师 vs. 现实里的软件工程师 🤣
    No 31. 知识不是免费的，需要你付出专注的代价。
    No 32. 适合在家和小朋友一起做的科学小实验 🧒🔬✅
    No 33. 用心的《你的名字》
    No 34. Web Clipper：支持Github、Yuque、Notion、Youdao、OneNote、Bear、Joplin、Server Chan、dida365的笔记前端
    No 35. #抽奖##赠书# 携手@图灵教育 送出 5 本《机器学习基础：建模与问题求解》
    No 36. Spark-TFRecord：从Spark读写Tensorflow TFRecord数据的库
    No 37. MLRun：让数据科学家和软件开发人员在可伸缩集群上构建、运行和监控机器学习任务和管道，自动跟踪执行代码、元数据、输入和输出
    No 38. 《Robust Deep Reinforcement Learning through Adversarial Loss》
    No 39. (新书草稿)机器学习与深度学习导论
    No 40. 友好的PyTorch入门工具书(中文)，Don’t let me think是本书的最高追求
    No 41. 《MusPy: A Toolkit for Symbolic Music Generation》
    No 42. 《Hopfield Networks is All You Need》
    No 43. Gopher2600：Atari 2600游戏模拟器
    No 44. GLab：Go写的Gitlab命令行工具
    No 45. #抽奖##赠书# 携手@华章图书 @华章计算机科学 送出5本《阿里巴巴B2B电商算法实战》
    No 46. 各种卷积网络的PyTorch实现
    No 47. MathJax：在浏览器里显示复杂公式
    No 48. Carrot2：文本聚类编程库，可自动对文档分组
    No 49. (《How to Read & Understand Educational Research》样章)学术出版入门：如何报道研究成果? 在哪发表? 期刊和文章影响力是什么? 同行评议基础
    No 50. 基于模型的强化学习：理论与实践