No 1. Amin Karbasi：强烈推荐给学计算机的学生(以及广大科研人员)这本《Mathematics++: Selected Topics Beyond the Basic Courses》
    No 2. 读review vs. 回复review [笑而不语]
    No 3. 1988年BYTE杂志上的神经网络开发软件广告 [并不简单]
    No 4. “如果想让每个人都开心，不要做领袖，去卖冰淇淋吧。” - Steve Jobs
    No 5. GitHub:
    No 6. FFmpeg相关资源大列表
    No 7. 晚安～ [月亮]
    No 8. 早！[太阳]
    No 9. 学海无涯 📖 爱可可-爱生活的微博…
    No 10. AR_100Days：百日AR实践挑战
    No 11. ZSH使用速查
    No 12. 转过年来，好多人都有跳槽的需求，很多公司也在到处找人。这里给大家送上一个小福利，请有机器学习/人工智能算法岗位/实习/校招需求的公司，将招聘信息发在本条微博的评论里，方便大家参考。效果好的话，以后会定期组织，也欢迎有进一步需求的公司联系商务合作！ ……
    No 13. 真正的“防抖神器”——基于神经网络重渲染的整帧视频稳定
    No 14. Model Search：大规模模型架构搜索AutoML算法框架
    No 15. [LG]《Bridging the Gap Between Adversarial Robustness and Optimization Bias》
    No 16. NeRF-w：用网上游客拍的各种照合成3D模型——把人们的记忆碎片融合在一起，创造完美视图——相比2020最初发表版本进一步提高了精度
    No 17. Face2webtoon：人脸Webtoon卡通画
    No 18. Jungle设计模式详解系列
    No 19. 几篇论文实现代码
    No 20. 今日推介(第226期)：图神经网络组合优化与推理综述、基于无偏教师的半监督目标检测、用CC12M推动网络规模图像-文本预训练以识别长尾视觉概念、面向视频预测的Clockwork变分自编码器、基于文本-图像-布局Transformer的文档理解、量子场论机器学习、随机编码器状态熵最大化高效探索、新闻故事的问答测验 ……
    No 21. Minkowski Engine：针对高维稀疏张量的自动微分神经网络库
    No 22. [LG]《State Entropy Maximization with Random Encoders for Efficient Exploration》
    No 23. HyperNetX：Python超图分析和可视化包
    No 24. ‘Caiss - 跨平台/多语言的 相似向量/相似词/相似句 高性能检索引擎
    No 25. Iceberger：自己画座冰山，看它会如何漂浮
    No 26. ‘QDServing - 机器学习模型分布式服务部署：grpc，flask；docker
    No 27. spaCy + Stanza (formerly StanfordNLP)：在spaCy里直接调用新版StanfordNLP
    No 28. ‘YOLOV4-Tiny：You Only Look Once-Tiny目标检测模型在Pytorch当中的实现’ ……
    No 29. ‘The Book of Secret Knowledge - A collection of inspiring lists, ……
    No 30. Responsible-AI-Widgets：微软的负责任AI小部件
    No 31. NitroML：面向机器学习和AutoML的模块化、可移植和可扩展的模型质量基准框架
    No 32. 持续迁移学习基准
    No 33. [CL]《Going Full-TILT Boogie on Document Understanding with Text-Image-Layout Transformer》
    No 34. [LG]《Combinatorial optimization and reasoning with graph neural networks》
    No 35. [CV]《Conceptual 12M: Pushing Web-Scale Image-Text Pre-Training To Recognize Long-Tail Visual Concepts》
    No 36. ‘leetcode-algorithm - 分类整理leetcode算法题解，用c++与python实现’ ……
    No 37. ‘xgbse: XGBoost Survival Embeddings - Improving XGBoost survival ……
    No 38. IDOM：用于创建和控制交互式网页的Python库
    No 39. 树莓派也玩VS Code
    No 40. [CL]《Quiz-Style Question Generation for News Stories》
    No 41. [LG]《Quantum field-theoretic machine learning》
    No 42. [CL]《DOBF: A Deobfuscation Pre-Training Objective for Programming Languages》
    No 43. MTEnv：强化学习多任务环境
    No 44. DANNCE：基于卷积网络，通过多角度拍摄的视频，计算出自定义动物解剖标志的3D位置
    No 45. Deep Illuminator：基于深度学习的图片重打光增强工具
    No 46. [CV]《Unbiased Teacher for Semi-Supervised Object Detection》
    No 47. [CV]《Clockwork Variational Autoencoders for Video Prediction》
    No 48. “成为专家往往是修修补补的结果，而非原因。培养出对已有的和应有事物的某种直觉，比技术上的‘聪明’影响更深远。” ……
    No 49. 用TensorFlow Probability实现联合分布变分推理
    No 50. TUXI：基于Google搜索结果的命令行问答机器人