No 1. 在读博士听往届大佬讲“水到渠成”有多轻松 [坏笑]
    No 2. 程序员入门歌单 [doge]
    No 3. 微软的PyTorch基础课程
    No 4. #抽奖##赠书# 携手 @图灵教育 送出5本《C语言程序设计现代方法（第2版 修订版）》
    No 5. 晚安～ [月亮]
    No 6. JupyterLite：无需部署服务完全在浏览器里(客户端)运行的Jupyter，集成了许多流行的科学Python开发包
    No 7. ‘Java资源大全中文版，包括开发库、开发工具、网站、博客、微信、微博等，由伯乐在线持续更新
    No 8. 从视觉到语言：(Google搜索引擎)半监督学习(蒸馏)的大规模实用
    No 9. Minesweeper：Mac版“扫雷”游戏，爷青回[喵喵]
    No 10. CloudWeGo-Kitex：字节跳动内部的 Golang 微服务 RPC 框架，具有高性能、强可扩展的特点
    No 11. François Chollet：如果不尝试新事物，不犯错，就不能学到新东西。犯错其实很酷，只要同样的问题不重复太多次。 ……
    No 12. 箭不在多 [笑而不语]
    No 13. Tangram：一体化自动化机器学习框架
    No 14. 零样本目标检测相关资源大列表
    No 15. AlphaFold： 开源版AlphaFold 2.0代码
    No 16. OpenMLDB：面向机器学习应用提供正确、高效数据供给的开源数据库
    No 17. Kubernetes资源大列表
    No 18. 几篇论文实现代码
    No 19. ‘蓝鲸日志平台(BK-LOG)
    No 20. poliastro：面向天体动力学和航天动力学研究的Python库
    No 21. 图表示学习资源大列表
    No 22. HC-STVG：以人为中心的时空视频数据集，只关注视频中的人
    No 23. 文档图片“去皱”整形
    No 24. #抽奖##赠书#携手@博文视点Broadview 送出 5 本《图深度学习》
    No 25. 好文档雪中送碳，差文档火上浇油 [笑cry]
    No 26. 基于改进supernet训练的高效神经架构搜索
    No 27. awesome-go：Go语言框架、库、软件大列表
    No 28. Graph Robustness Benchmark (GRB) ：图机器学习(特别是图神经网络)鲁棒性基准(数据集)
    No 29. Kaggle鸟叫识别第三名方案
    No 30. 深度学习HDR图像合成相关资源列表
    No 31. AMD FidelityFX Super Resolution (FSR)：开源该品质超分辨率方案(C)
    No 32. [LG]《A Generalized Lottery Ticket Hypothesis》
    No 33. 记得第一次看见pass什么感觉吗？ [笑而不语]
    No 34. #抽奖##赠书#活动汇总，参与请转发原微博：《人人可懂的深度学习》
    No 35. akg：对深度神经网络中的算子进行优化，并提供特定模式下的算子自动融合功能
    No 36. #抽奖##赠书# 携手 @人邮异步社区 送出5本《学Python 不加班：轻松实现办公自动化》
    No 37. [CL]《Deduplicating Training Data Makes Language Models Better》
    No 38. 面向医疗领域的AutoML综述(资源列表)
    No 39. MeteoNet : MeteoNet数据集探索工具箱
    No 40. [CL]《ParCourE: A Parallel Corpus Explorer fora Massively Multilingual Corpus》
    No 41. 《人人可懂的深度学习》
    No 42. #抽奖##赠书#联合@华章图书 @华章计算机科学 送出5本《人人可懂的深度学习》
    No 43. Github Copilot揭秘 [偷笑]
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    No 45. 今日推介(第372期)：去重训练数据以改善语言模型、别扭的措辞：科学界出现的一种可疑的写作风格、广义彩票假说、作为具身自然语言环境的文本世界的系统综述、反应-扩散模式的可微规划、面向组合泛化的代数重组学习、基于可迁移本能网络实现更安全的强化学习、稀疏RGBD视频的少样本神经人体活动渲染、大 ……
    No 46. 降低深度强化学习研究的计算成本
    No 47. 基于能量模型/学习相关资源大列表
    No 48. [CV]《Few-shot Neural Human Performance Rendering from Sparse RGBD Videos》
    No 49. CTSpine1K：大规模CT扫描脊柱分割数据集
    No 50. PIX：JAX图像处理库