No 1. 《深度学习与行人重识别》
    No 2. Geoffrey Hinton：鉴于GPT3在未来的惊人前景，可以得出结论：生命、宇宙和万物的答案，…
    No 3. 【优秀期刊推荐：机器学习基础与趋势】
    No 4. Catalin Pit：从没听说有哪个做开发的说“我是看了100个教程才得到这份工作的”
    No 5. 《#如何创造可信的AI#》
    No 6. 《智能风控：Python金融风险管理与评分卡建模》
    No 7. ‘YOLOv5 in PyTorch > ONNX > CoreML > iOS’…
    No 8. 大量由专家撰写的教材级深度技术教程，强烈推荐(访问不了看评论)…
    No 9. 晚安～[月亮] http://t.cn/A62sM35g
    No 10. 最励志“小霸王龙”
    No 11. 【(Unity)超逼真的运动/交互动画控制】
    No 12. 【Vid2Curve：RGB视频的同步摄像机运动估计&轻结构重建】
    No 13. 【(Keras)相似图像搜索度量学习】
    No 14. 《High Frequency Component Helps Explain the Generalization of Convolutional Neural Networks》
    No 15. 《YOLOv5 is Here: State-of-the-Art Object Detection at 140 FPS》
    No 16. 【Python推荐算法之旅】
    No 17. Jess Hamrick 推荐的认知智能资料：“Probabilistic Models of Cognition”
    No 18. 【用42GB的JD客服对话数据(CSDD)、约12亿句子训练的预训练语言模型】
    No 19. 送出5本下图畅销新书(5人每人任选1本)
    No 20. 要对Hinton的三观有信心 [笑而不语] //@信号的稀疏表示: 甚至一时间分辨不清是不是在阴阳怪…
    No 21. 【mmap.it：无缝存储/检索信息的个人知识库】
    No 22. 宫崎骏动画里的花 🌹
    No 23. 《An Overview of Neural Network Compression》
    No 24. 【(Keras)从头实践结构化数据分类】
    No 25. Catalin Pit：我花了很长时间，才明白的一件事：先解决问题，再编程实现。过去，我总是直接跳到…
    No 26. 《Linformer: Self-Attention with Linear Complexity》
    No 27. 【网络笔记服务/应用大列表】
    No 28. Ian Fisher 作品
    No 29. 【电子书：认知概率模型】
    No 30. 【用Detectron2让采矿变得更安全、更高效(钻探图像分割)】
    No 31. 【纽约大学《计算认知建模》课程资料】
    No 32. //@爱可可-爱生活: GitHub: http://t.cn/EGJI31K…
    No 33. 4G转盘式手机，来一个吗？ by Justine Haupt src:http://t.cn/A62…
    No 34. 【(中文)文本复述任务实现，用于NLP语料的数据增强】
    No 35. 《TubeTK: Adopting Tubes to Track Multi-Object in a One-Step Training Model》
    No 36. 【cavaface.pytorch：PyTorch人脸识别训练框架】
    No 37. 【手机端神经网络前向计算框架NCCNN相关资源大列表】
    No 38. 【人工智能与机器学习综合教程集】
    No 39. “CUDA Toolkit 11.0 RC Download”
    No 40. #AR#应用展示：“即抓即放”
    No 41. 《Neural Architecture Search without Training》
    No 42. ‘TNN：由腾讯优图实验室打造，移动端高性能、轻量级推断框架，同时拥有跨平台、高性能、模型压缩、代码…
    No 43. “CVPR 2020 Accepted Papers”
    No 44. 《BERT Loses Patience: Fast and Robust Inference with Early Exit》
    No 45. ‘cuda-api-wrappers: Thin C++-flavored wrappers for…
    No 46. 【Python Materials Genomics (pymatgen)：Python材料分析库】
    No 47. 欢迎来到论文答辩现场～ 😂 http://t.cn/A62eRKmv …
    No 48. 【用于包装、部署模型的机器学习工具包】
    No 49. 【whatfiles：记录Linux进程的文件访问行为】
    No 50. 《Deep Learning》