No 1. #抽奖##赠书#携手@博文视点Broadview 送出 5 本《模型思维：简化世界的人工智能模型》
    No 2. 在任意圆锥曲线上滑动一个直角，你将得到一个完美的圆 [酷]
    No 3. 真相了 [笑cry]
    No 4. 调程序的日常 [笑而不语]
    No 5. pinout：方便创建电子硬件引脚图(SVG)
    No 6. Git使用速查(Git Cheat Sheet) by Jan Kruger
    No 7. 配文征集 [笑而不语]
    No 8. ‘跟我一起写Makefile (PDF重制版)
    No 9. 小兄弟，我看你骨骼精奇，考虑直博不？
    No 10. [LG]《Deep Gaussian Processes: A Survey》
    No 11. flexible-yolov5：更可读、使用更灵活的YOLOv5重构版
    No 12. CV领域引入深度学习对研究者和实践者的影响，积极的和消极的——“记住，我们是神经网络技术员，不是科学家。”
    No 13. SQL数据分析实战指南
    No 14. 《Adobe Research at CVPR 2021》
    No 15. 晚安～ [月亮]
    No 16. 用机器学习改进基因组发现
    No 17. 这感觉熟悉不？ [哈哈]
    No 18. 一个工作，两种梦想 [笑cry]
    No 19. NVIDIA Canvas(Beta)：把涂鸦变成画作的应用
    No 20. ‘Forward 深度学习推理加速框架 - A library for high performance deep learning ……
    No 21. lignum：Go写的分布式消息队列
    No 22. 早！[太阳]
    No 23. #抽奖##赠书##图灵诞辰# 纪念计算机科学之父阿兰·图灵诞辰109周年。图灵诞辰百年至今，伟大思想的光芒恒久闪耀。世人知晓图灵，因为他是“计算机科学之父”和“人工智能之父”，但我们理解那些遥遥领先于时代的天才思想到底意味着什么吗？拾起本书，《永恒的图灵》
    No 24. #抽奖##赠书# 携手 @图灵教育 送出 5 本《用Python动手学统计学》
    No 25. [LG]《Stable, Fast and Accurate: Kernelized Attention with Relative Positional Encoding》
    No 26. CatMeows：猫叫开放数据集，由440段录音组成，包含了猫在不同场景发出的喵喵声[喵喵]
    No 27. #抽奖##赠书# 携手 @图灵教育 送出5本《图解机器学习算法》
    No 28. 技术主题图解/童书大列表
    No 29. 2021 Waymo运动预测比赛第三名方案
    No 30. #抽奖##赠书#活动汇总，参与请转发原微博：《用Python动手学统计学》
    No 31. [CV]《Fine-Tuning StyleGAN2 For Cartoon Face Generation》
    No 32. UniTrack：通用视觉跟踪任务简单统一框架
    No 33. 诺基亚短信图片生成器
    No 34. 聊聊Netflix Prize“值不值”
    No 35. CliMetLab：Python天气和气候数据获取库
    No 36. 一款jupyterlab主题
    No 37. 几篇论文实现代码
    No 38. pftaskqueue: Go写的轻量级任务队列工具
    No 39. CoreAudioML：音频效果处理机器学习库
    No 40. 今日推介(第351期)：去中心化多智能体设置下从公共制裁中获得社会规范的学习型智能体、大规模意译表示、微调StyleGAN2卡通脸生成、实时神经辐射缓存路径追踪、比GNN表达能力更强的CWN、交叉归纳偏差蒸馏、深度高斯过程综述、相对位置编码核化注意力、基于路径签名的近似贝叶斯计算 ……
    No 41. SQL完全指南
    No 42. [LG]《Weisfeiler and Lehman Go Cellular: CW Networks》
    No 43. 用深度神经网络的第一性原理理解推进AI理论
    No 44. Microsoft Game Development Kit (GDK)：微软游戏开发工具包
    No 45. 欢迎参与~//#抽奖##赠书#活动汇总，参与请转发原微博：《用Python动手学统计学》
    No 46. 《数学在机器学习领域的应用 专项课程 | Coursera》
    No 47. [CL]《Paraphrastic Representations at Scale》
    No 48. SmartSim：使得在高性能计算仿真和工作负载中用像PyTorch和TensorFlow这样的通用机器学习库变得更容易
    No 49. CORDS：COReset数据选择库，目标是更短的端到端训练时间、更少的能源需求、更快的超参调试、降低GPU需求和成本
    No 50. histocartography ：AI数字病理学框架