No 1. 闭关在家写论文的进度 [偷笑] http://t.cn/A6hfk79x …
    No 2. 《剑指Offer》
    No 3. 这是ML，你们异父异母的亲兄弟~ 🐘🐧😂 …
    No 4. 给小盆友的C++编程书，喜欢吗？[兔子] …
    No 5. 统计学 vs. 机器学习 术语对照表
    No 6. 【数据科学基础：傅里叶变换原理与应用】
    No 7. 【2020年程序员副业赚钱指南】
    No 8. Sahil Lavingia：在旧金山，我学到了: 最好的风投，并不真正知道谁会赚钱。在洛杉矶，…
    No 9. 翻出来再笑会儿 [哈哈]
    No 10. 【《深度强化实战第二版》随书代码】
    No 11. 【大规模神经网络推荐架构优化】
    No 12. 波士顿动力Spot机器人的新岗位 [笑而不语] http://t.cn/A6hfehC4 …
    No 13. 【MONAI：医学图像AI工具包】
    No 14. 【想知道网红是种什么体验？这款Botnet或许能帮到你，在这个App的模拟社交网络里，有上百万对你“着迷”的机器人，点评赞破万太轻松
    No 15. Sahil Lavingia：你的核心竞争优势，很可能就是那些你喜欢做、其他人大多不喜欢做的事。 …
    No 16. Mitsuku：说谁无法通过图灵测试，现在听来像是一种侮辱。但以前确实有人失败过。1991年的罗布纳奖比赛中，莎士比亚专家辛西娅 · 克莱就被判定为电脑，因为分别有三位评委表示: “没人对莎士比亚了解那么多”
    No 17. 【伯克利课程：深度无监督学习(2020)】
    No 18. 【物联网发展的下一步】
    No 19. 【手把手指南：用Transformers和Tokenizers从头训练新语言模型】
    No 20. 【Go vs. Python】
    No 21. 【tmap：针对大型高维数据集的高性能可视化库】
    No 22. AI怀疑论的五种类型：- 它永远不能自主(Rodney Brooks) - 它有偏见(NYT) …
    No 23. 【PDFQuery：快速友好的PDF文件数据抽取库】
    No 24. 【GDBFrontend：简单、灵活、可扩展的图形界面调试器】
    No 25. 【AI与小数据：制造业罕见缺陷的自动检测策略】
    No 26. 【全球冠状病毒爆发的探索性数据分析(Python)】
    No 27. 《A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations》
    No 28. 【《面向云、移动&边缘的实用深度学习》随书代码】
    No 29. 【Reddit专用爬虫】
    No 30. 《Image-to-Image Translation with Text Guidance》
    No 31. 【jupytemplate：Jupyter模板实用指南】
    No 32. #bilibili#搬运：http://t.cn/A6PemIQX 更新至L4…
    No 33. #bilibili#搬运：http://t.cn/A6PsAd9s 更新至L2…
    No 34. 晚安~[月亮] http://t.cn/A6ht3VRf
    No 35. 《Pitfalls of In-Domain Uncertainty Estimation and Ensembling in Deep Learning》
    No 36. 【AI与结构化数据】
    No 37. Maarten van Smeden：读博最佳建议：1、谨慎选择导师 2、谨慎选择导师 3、谨…
    No 38. 【规划的强化学习和强化学习的规划】
    No 39. 《Scale-Equivariant Steerable Networks》
    No 40. 【PRL：新开源强化学习框架】
    No 41. 好软件的功能，就是让复杂的事物看起来简单。 - Grady Booch …
    No 42. 亲爱的家人、朋友们，好开心在假期又能见到你们，不过让我再说最后一次，我修不好你的手机，我没法让…
    No 43. 白斑箱鲀(Spotted Boxfish) 🐟
    No 44. 【MIT课程：深度学习导论(2020)】
    No 45. 【只要几美元的机器学习：面向边缘机器学习推断的ECM3532芯片，更高性能，更低功耗】
    No 46. ‘NL2LF - The Resources for ‘Natural Language to Lo…
    No 47. 【Boost Note：面向开发者的直观时尚markdown编辑器】
    No 48. 《Exponential Step Sizes for Non-Convex Optimization》
    No 49. 【使用方便的数据管道(pipeline)命令行工具：每次回车，会看到输出的单屏预览，类似于管道输出到less，但光标将保持在原位，以便进一步编辑】
    No 50. The Stoic Emperor：我们很少感激敌人为我们做的一切——他们考验我们，让我们变得更强；…