No 1. Chip Huyen 总结的、适合按顺序依次学习 的机器学习课程清单
    No 2. 【PyTorch/Pyro复现的《统计反思》随书代码】
    No 3. François Chollet：这波AI炒作后果极其可怕，不仅对本领域有所影响，还会波及公共安全领域。对AI进展和能力的过度推销，会导致政府、企业采用劣质“AI解决方案”
    No 4. 【Google学术发布2019年最有影响力的7篇论文】
    No 5. 论文啥时候能写好？ [偷笑]
    No 6. 【N样本学习：用更少的数据，学到更多】
    No 7. 【九个月每周五天学习机器学习找到好工作的六点经验】
    No 8. 【简洁的静态页简历模板】
    No 9. 添完搬运链接，有那么一瞬间被自己感动了…
    No 10. 【学习编程的8条建议】
    No 11. “AI和大脑运作机制一样”
    No 12. 《Noise-Aware Unsupervised Deep Lidar-Stereo Fusion》
    No 13. 【Sampler：shell命令的执行、可视化和提醒工具】
    No 14. ‘Hikyuu Quant Framework - 基于C++/Python的开源量化交易研究框架’…
    No 15. 【基于PyTorch的迁移学习3D医学图像分析项目，提供了一系列3D-ResNet预训练模型和相关代码】
    No 16. 【微软出品的区块链去中心化协同AI框架】
    No 17. 【会话AI最新进展】
    No 18. 乐观主义者：AI已经达到人类水平！ 现实主义者：“AI”
    No 19. 《Python机器学习手册：从数据预处理到深度学习》
    No 20. ‘graph2vec - Fastest node2vec embeddings in the we…
    No 21. 虚拟梵高世界 http://t.cn/AiY0FUWM
    No 22. 【实时语音克隆】
    No 23. 【Poli：强大的易于使用的BI服务器，专为SQL爱好者打造，用SQL进行数据分析】
    No 24. 【Jeff Dean本科毕业论文：神经网络的并行训练(1990)】
    No 25. 乐观主义 vs. 现实主义 vs. 悲观主义
    No 26. ‘HumanPose - 人体骨骼14点调参心得’ by zuoqing1988 GitHub: h…
    No 27. 【BERT/XLNet 句向量表示】
    No 28. 【LSTM-CRF命名实体识别(序列标记)】
    No 29. 晚安~ [月亮] http://t.cn/AiYWGyM0
    No 30. 【Python可扩展多元异常检测工具包】
    No 31. 【VoxCeleb说话人识别挑战】
    No 32. 【神经网络模型可视化浏览器(支持ONNX/Keras/Core ML/TensorFlow Lite等，实验性支持PyTorch/Torch/CNTK/TensorFlow.js/TensorFlow等)】
    No 33. 《Python 快速入门 第3版》
    No 34. 【集成学习相关资源大列表】
    No 35. 【(Colab)深度学习神经网络手把手实例入门】
    No 36. 【伊利诺伊大学CS446机器学习课程资料】
    No 37. 【NNI：微软发布的开源神经架构搜索/超参调优自动机器学习(AutoML)工具包，通过多种调优算法搜索最佳神经网络结构和(或)超参，支持单机、本地多机、云等不同的运行环境】
    No 38. ‘What the f*ck Python! 中文翻译 - 一些有趣且鲜为人知的 Python 特性…
    No 39. 【硕士论文：多说话人自动语音克隆】
    No 40. 【在边缘微控制器上运行TensorFlow Lite】
    No 41. ‘AWTK = Toolkit AnyWhere(为嵌入式、手机和PC打造的通用GUI系统)’ by…
    No 42. 【R语言快速实战教程】
    No 43. 【微软出品的Python因果推断库】
    No 44. 大疆正式发布DJI FPV 数字图传系统！由 FPV 飞行眼镜、遥控器、图传模块及相机组成，专为穿越…
    No 45. 《Sparse-to-Dense Hypercolumn Matching for Long-Term Visual Localization》
    No 46. 《Fixup Initialization: Residual Learning Without Normalization》
    No 47. 《Learnability for the Information Bottleneck》
    No 48. PyOD：Python可扩展多元异常检测工具包
    No 49. 《FSS-1000: A 1000-Class Dataset for Few-Shot Segmentation》
    No 50. 经典回顾，一些有趣且鲜为人知的 Python 特性//‘What the f*ck Python! …