No 1. 《图解语音识别》
    No 2. 【世界就是一块大绿幕：来看看最先进的视频背景抠图】
    No 3. 想玩深度网络的可视化?你有几台显示器? 😄️
    No 4. 《深度学习导论》
    No 5. 世上最快乐的人总是：• 热爱正在做的事 • 接受无法改变的事 • 在实干中寻找乐趣 • 持续…
    No 6. 【AI战“役”三板斧：疫病诊治、传播预测、人群疏导】
    No 7. ‘C++ 那些事(Stories About C Plus Plus) - 适合初学者从入门到进阶的…
    No 8. 【哈佛大学的免费在线自修课程】
    No 9. Catalin Pit：有些人14岁就开始学编程。有些人45岁才开始。有些人28岁开始。有些人59岁…
    No 10. 【新书：《“一行”Python：像专业人士一样写出精炼的Python代码》，涵盖提示与技巧、正则表达式、机器学习、数据科学及其他有用的算法】
    No 12. 【免费书：面向年轻学者的会议/演讲英语指南】
    No 13. 传说中神乎其技的牛框架到了你手上…… 🤣 http://t.cn/A6wnnJBF …
    No 14. 《Natural Language Processing with PyTorch》
    No 15. 【Rust实现的蒙特卡洛光线追踪】
    No 16. 《Spark权威指南》
    No 17. 只能选三个，你怎么选？
    No 18. ‘Bash 脚本教程’ by wangdoc http://t.cn/A6wSiLUc GitHub…
    No 19. 【Skeleton Tracing：二值图像骨架提取新算法】
    No 20. 谁干的? 🤣 http://t.cn/A6w1eG8a
    No 21. 《机器学习》
    No 22. 折射的可视化解释：当波进入一个波速较慢的介质时，速度和波长会发生变化，波前会被压缩，在边界必须改变方…
    No 23. 瞎说什么大实话！🤣
    No 24. ‘Joyful-Pandas - Pandas中文教程’ by Datawhale GitHub: …
    No 25. 【为写出能更快运行的代码，科学家编程人员必须了解的硬件(CPU&内存)知识(Jupyter Notebook)】
    No 26. ‘NLP-Beginner：自然语言处理入门练习’ by Alic-yuan GitHub: htt…
    No 27. Rohan：学术论文总是拐弯抹角、读起来云里雾里，因为它发源于惧怕、而非乐趣：怕跟其他文献不一样，怕…
    No 28. 【把Instagram上的图片全部3D化处理的Chrome插件】
    No 29. 计算机专业：其实我们数学也很好的还是计算机专业：x = x + 1🤣 …
    No 30. 2020进度：▓▓▓▓▓░░░░░░░░░░ 30% ⛽️️ …
    No 31. 推断部分代码已发布，试试看～ GitHub:http://t.cn/A6ZYQLBG…
    No 32. 现在就用Colab试试：http://t.cn/A6wrIuEg //@爱可可-爱生活: 推断部分代…
    No 33. 现代化种树 🚜️ http://t.cn/A6wl7jRg
    No 34. 【Markdown格式的个人简历】
    No 35. 画个随机多边形，连接各条边的中点，形成新的多边形，重复这一过程，最后会收敛成一个椭圆
    No 36. 请问自学 Python 有必要买课程吗？ - 回答作者: 爱可可-爱生活 http://t.cn/A…
    No 37. 【matplotlib绘图实例教程】
    No 38. 【NVIDIA’s Triton/TensorRT的Transformer语言模型性能评测与优化指南】
    No 39. 【免费书：读博之旅】
    No 40. 这个很有感觉啊啊～🤖️ http://t.cn/A6wBzCV9 …
    No 41. 所以呢，碰上个好钉子，锤子差点都行；没钉子，再好的锤子也就是一坨铁 🤣 ref:http://t…
    No 42. 《人人可懂的量子计算》
    No 43. 完全出乎意料～ 😋️ http://t.cn/A6wpalj8 …
    No 44. ‘人像卡通化 (Photo to Cartoon)探索’ by minivision-ai GitH…
    No 45. 【Detecto：PyTorch目标检测库】
    No 46. 晚安～[月亮] http://t.cn/A6w0ElpF
    No 47. 【简单的虚拟白板工具】
    No 48. 【NLP模型压缩方法综述】
    No 49. 【(综述)面向移动设备/边缘计算的新型神经网络架构】
    No 50. 【Tokenizers：注重性能与多功能性的最先进分词器】