No 1. 将永久改变你编程技能的40个技巧
    No 2. 复杂物理现象的图网络模拟器(GNS)
    No 3. 化大块代码为小函数、下班没解决的问题第二天再搞中间不要再想、不过度预期专注眼下必须搞定的问题、不必全知全能基础一定要扎实、“保持简单”知易行难、别想太多、被问题/bug卡住走开是个好办法、学会写测试代码、先分解问题再开始代码、理解逻辑而非重复代码、光学不练假把式……
    No 4. 做前端只要“动动嘴”：基于GPT-3根据文字描述自动生成React App via:Sharif Shameem ……
    No 5. ChineseSemanticKB：面向中文处理的12类、百万规模的语义常用词典
    No 6. 真·毫无违和感！ [笑cry]
    No 7. 奔跑在川流不息的新论文间的我们 [喵喵] 爱可可-爱生活的微博…
    No 8. ‘结合BERT+GRU+ATT模型，对自己收集的人物关系数据进行模型训练，用于人物关系抽取’ by Jclian ……
    No 9. 《The Computational Limits of Deep Learning》
    No 10. 作者分析了1058篇arXiv论文，认为目前的进步主要归功于算力的增长，可能很快就会变得不可持续
    No 11. 晚安～[月亮]
    No 12. Unfurl：网址数据提取/可视化工具
    No 13. [笑而不语] //@UnCoo1: 这不就是一看跑的很开心，回头发现原地打转！
    No 14. (Keras)EfficientNet微调图像分类
    No 15. *《Monte-Carlo Tree Search as Regularized Policy Optimization》
    No 16. 以后可以让AI跟产品经理怼原型，差不多了交给前端细化；再上个描述图片合成，美工也解脱了，美滋滋//做前端只要“动动嘴”：基于GPT-3根据文字描述自动生成React ……
    No 17. 早！[太阳]
    No 18. 用海底电缆检测地震？好主意！
    No 19. Scott Tolinski：刚刚我在Amazon的搜索栏里输入了“ls”
    No 20. 今天的“推荐论文关注榜”，中文简介风格不断完善中，希望对你有帮助～ 如果觉得有用，也希望能分享给你的朋友们，谢谢！ ……
    No 21. 《In defense of weight-sharing for neural architecture search: an optimization perspective》
    No 22. Matplotlib样式表
    No 23. ‘Yet-Another-YOLOv4-Pytorch - YOLOv4 Pytorch implementation ……
    No 24. 计算机视觉预训练模型集合(Tensorflow/Keras/PyTorch/Caffe/MXNet)
    No 25. ‘TacotronV2 + WaveRNN - tacotronV2 + wavernn 实现中文语音合成(Tensorflow ……
    No 26. *《CheXphoto: 10,000+ Smartphone Photos and Synthetic Photographic Transformations of Chest X-rays for Benchmarking Deep Learning Robustness》
    No 27. 现代棋盘游戏相关研究列表
    No 28. *《Deep Learning in Protein Structural Modeling and Design》
    No 29. NLP-pretrained-model：自然语言处理预训练模型集合(Tensorflow/Keras/PyTorch/MXNet/Caffe)
    No 30. libra：只需一行代码的自动机器学习库
    No 31. GPT-3客观上是文本生成领域的一个进步，但目前在Twitter上的大肆宣传歪曲了该模型目前所具有的能力，GPT-3并不神奇
    No 32. 计图语义分割模型库
    No 33. 《Path Signatures on Lie Groups》
    No 34. Hoppity：基于学习的Javascript程序Bug检测、修复工具
    No 35. 机器学习/自然语言处理综述文献集锦(300+)
    No 36. 《Layer-Parallel Training with GPU Concurrency of Deep Residual Neural Networks Via Nonlinear Multigrid》
    No 37. 几篇论文实现代码：《Differential Treatment for Stuff and Things: A Simple Unsupervised Domain Adaptation Method for Semantic Segmentation》
    No 38. Hyperspace：开源索引子系统，为Apache Spark带来基于索引的查询加速
    No 39. 携手@人民邮电出版社 送出 5 本《深入浅出GAN生成对抗网络 原理剖析与TensorFlow实践》
    No 40. 图神经网络自监督/预训练相关文献列表
    No 41. (ICML 2020)部署机器学习系统Pipeline
    No 42. Chetan Puttagunta：据估计，全球约有7.5亿用户使用微软Excel，其CEO Satya Nadella称之为微软有史以来最好的消费产品。 ……
    No 43. 《Targeting the Benchmark: On Methodology in Current Natural Language Processing Research》
    No 44. IBM商业环境联邦学习库
    No 45. ‘clock - 基于go cron的可视化调度轻量级调度框架，精简到一个二进制文件’ by Bruce Tang ……
    No 46. 如何写出正则表达式？ [笑cry]
    No 47. NoiseTorch：Linux下的麦克风实时噪声抑制
    No 48. François Chollet：AI的发展方向，应该是理解，而非模仿。要理解生命的本质，就该看看自创生(autopoiesis)、分子生物学、DNA；要模仿生命，可以画卡通画。两条路截然不同。大量的“人工智能”，其实就是神经卡通片。能理解的人工智能，不会从一开始就看起来很聪明的样子，但它会逐渐扩展到那个层次— ……
    No 49. 《A Kernel-Based Approach to Non-Stationary Reinforcement Learning in Metric Spaces》
    No 50. 《The Phong Surface: Efficient 3D Model Fitting using Lifted Optimization》