No 1. 【资源丰富的免费插图网站】
    No 2. 我们日常犯的错,大多可归结为两个原因:不想就做,或只想不做。 #人生感悟# …
    No 3. ‘zhvoice: Chinese voice corpus. 中文语音语料,语音更加清晰自然,包含…
    No 4. 【Python之路:“60秒一个”的Python入门练习例子集】
    No 5. 【最佳免费计算机科学课程四年规划】
    No 6. 最最棘手的不是别人的代码,是你自己三年前写的代码。 - Jeff Atwood #编程# …
    No 7. 这飙的何止是演技,是想象力! 😎 #电影# http://t.cn/A6LW0vbb …
    No 8. 【Mycodo:树莓派环境感知与控制系统】
    No 9. Max Woolf:AI生成的Python代码真是棒极了![笑cry] …
    No 10. 【Graph U-Nets的PyTorch实现】
    No 11. 特朗普:做的检测越多,发现的病例越多,所以,少做些检测吧。某些软件工程师:测试越多,发现的bug越…
    No 12. 最新更新版包含223个实用小例子
    No 13. 【论文怎么写:Leighton教授的40条建议】
    No 14. Yann LeCun:数据存在偏差,机器学习系统就会带有偏差。这个人脸上采样系统(PULSE)看所有…
    No 15. 【CVPR 2020 速览】
    No 16. 《Graph Meta Learning via Local Subgraphs》
    No 17. 《Rethinking Semi-Supervised Learning in VAEs》
    No 18. ‘CV_interviews_Q-A - CV算法岗知识点及面试问答汇总,主要分为计算机视觉、机器学…
    No 19. 晚安~[月亮] http://t.cn/A6LNCdG5
    No 20. 下次不小心用强力胶把手粘上了,试试盐和水 ✅ #生活小窍门# http://t.cn/A6LWKI…
    No 21. 《A Tutorial on VAEs: From Bayes’ Rule to Lossless Compression》
    No 22. 《Online Deep Clustering for Unsupervised Representation Learning》
    No 23. NLP新手文献阅读清单(CS224n):http://t.cn/EMTUbwd …
    No 24. 《UC-Net: Uncertainty Inspired RGB-D Saliency Detection via Conditional Variational Autoencoders》
    No 25. 《How I learned to stop worrying and write ELBO (and its gradients) in a billion ways》
    No 26. 【nlpgnn:图神经网络自然语言处理工具箱】
    No 27. 《To Pretrain or Not to Pretrain: Examining the Benefits of Pretraining on Resource Rich Tasks》
    No 28. 【《Effective Python:编写高质量Python代码的59个有效方法》示例代码】
    No 29. #看图说话# 请同学们自由发挥 😎 http://t.cn/A6LNAV5z …
    No 30. 【TAO:大规模目标追踪基准数据集,包含2907个高分辨率视频】
    No 31. 【(CVPR 2020 Tutorial)标注样本高效学习:少样本、自监督和增量学习】
    No 32. 【Glisp:Lisp图形设计工具】
    No 33. Sam Altman:AI工具会干掉很多工作(设计、数据科学、编程、业务邮件处理等)最枯燥乏味的部分…
    No 34. 【PyTorch Lightning 0.8.1新特性:多GPU度量库及更多】
    No 35. #抽奖##赠书# 为感谢大家长期以来的支持,联合@华章图书 送出5本下图计算机经典教材(抽 5 人每…
    No 36. 【(CVPR 2020 Tutorial) 神经网络渲染】
    No 37. 《Python编程与实践》
    No 38. 《Fourier Features Let Networks Learn High Frequency Functions in Low Dimensional Domains》
    No 39. 《ICAM: Interpretable Classification via Disentangled Representations and Feature Attribution Mapping》
    No 40. 《Depth Uncertainty in Neural Networks》
    No 41. 【name2nat:根据名字猜国籍的Python包】
    No 42. 《Improving Graph Neural Network Expressivity via Subgraph Isomorphism Counting》
    No 43. 【Go语言写的彩色GameBoy模拟器】
    No 44. 【手把手从头实现神经网络(w/数学原理)】
    No 45. 【知识图谱顶会文献集锦】
    No 46. 《Bayesian Hidden Physics Models: Uncertainty Quantification for Discovery of Nonlinear Partial Differential Operators from Data》
    No 47. 【能保持顺序不变的字节串高效压缩编码器】
    No 48. 《Open Compound Domain Adaptation》
    No 49. 《RoBERTa meets TPUs | Kaggle》
    No 50. 【用AI帮医疗专家应对新冠疫情:提供可靠预测、用语言理解和机器翻译传播信息、改进的疫情预测和资源规划工具】