重磅干货,第一时间送达
作者: 爱可可老师
编辑: Amusi
来源: https://media.weibo.cn/article?id=2309404311090371650490
文章已授权,未经允许,不得二次转载
50条AI相关动态(建议8mins)
No 1. 【公认机器学习经典《模式识别与机器学习(PRML)》正式开放免费下载】
https://www.microsoft.com/en-us/research/people/cmbishop/#!prml-book
No 2. 晚安~
No 3.Microsoft VSCode与PyTorch紧密集成:可显示张量数值、直接显示变量的shape, weight, bias, dtype, device等信息
https://code.visualstudio.com/
No 4. 【如何写研究计划】
https://www.monash.edu/rlo/graduate-research-writing/write-the-thesis/writing-a-research-proposal
No 5. 【关于数据科学不易触及的真相】
数据永远不干净;清洗、准备数据是时间消耗大户;95%的问题不需要深度学习;90%情况下广义线性回归效果就不错;大数据只是个工具;拥抱贝叶斯方法;没人关心你是怎么实现的;学界业界截然不同;演示很关键善用PPT;所有模型都有错,但有些能用;不存在全自动的数据科学,务必亲自上手。
https://www.linkedin.com/pulse/inconvenient-truth-data-science-kamil-bartocha
No 6. 《解析深度学习:卷积神经网络原理与视觉实践》
No 7. 【(TensorFlow)文本分类实现集锦】
https://github.com/TobiasLee/Text-Classification
No 8. 总算找到一个我能回答的问题,之前零零碎碎发过一些,索性做个汇总,供参考。
善用资源,找书,看书,而不是囤书。
https://weibo.com/p/2313474260541492233155/wenda_home
No 9. 扎心广告:我们假装读过的那些书 [允悲]
No 10. Twitter真的强!11小时、3w+转发,帮女孩找到十多年前在夏威夷结交的儿时好友,赞~
No 11. 【Hi,你的英文科研论文写得好么?】
https://v.qq.com/x/page/k07751x7n6y.html
No 12. 【Python强化学习实战】
https://pan.baidu.com/s/1iunAaZXmLhylbSNvcsh04A
No 13. 【NIPS2018论文集】
https://papers.nips.cc/book/advances-in-neural-information-processing-systems-31-2018
No 14. 【磁共振成像(MRI)大规模数据集&基准:Facebook AI Research(FAIR)和纽约大学的合作研究项目,旨在用AI将MRI扫描的速度提高10倍以上。 通过从欠采样数据创建准确图像,AI图像重建可以实现更快的扫描速度,为患者提供改进的体验,使更多人可以使用】
https://arxiv.org/abs/1811.08839
No 15. 【博士学位申请全面指南】
http://timdettmers.com/2018/11/26/phd-applications/
No 16. “我相信直觉和灵感。想象比知识更重要。知识是有限的,而想象涵盖整个世界、刺激进步、催生进化。严格来说,想象是科学研究的一个关键要素。”
No 17. 【Matplotlib数据可视化入门教程】
https://www.youtube.com/playlist?list=PLqEbL1vopgvs1p90E3Ig_OTY08wBTCj9B
No 18. 【交互可视化理解二值交叉熵/对数损失】
https://medium.com/m/global-identity?redirectUrl=https%3A%2F%2Ftowardsdatascience.com%2Funderstanding-binary-cross-entropy-log-loss-a-visual-explanation-a3ac6025181a
No 19. 【纯Python数据处理库】
https://github.com/Refefer/Dampr
No 20. 【深度强化学习综述】
https://arxiv.org/abs/1810.06339
No 21. 《Question Answer Architectures – SQuAD 2.0 + U-Net》
https://betterlearningforlife.com/2018/11/16/question-answer-architectures-squad-2-0-u-net/
No 22. 善用资源,找书,看书,而不是囤书
善用资源,找书,看书,而不是囤书
No 23. ‘e2e-joint-face-detection-and-alignment - 8’ byYinan.Zhou
https://github.com/KaleidoZhouYN/e2e-joint-face-detection-and-alignment
No 24. #可可家训# “哇!”
#可可家训#“哇!”只是开始。记住当时感叹的心情,深入挖掘,找出真正对自己成长有益的东西。一本书、一篇文章,就认真品读;一首歌,就反复玩味;一个人,就努力结交、虚心学习。别让当时的感动,变成生命旅途瞬间的闪光,不着半点痕迹。
No 25. 《Do GAN Loss Functions Really Matter?》
https://arxiv.org/abs/1811.09567
No 26. 早![太阳]
No 27. 近期AI/ML/NLP/CV顶会投稿规模
EMNLP2018: 2,137
NIPS2018: 4,900
AAAI2019: 7,700
CVPR2019: 5,100
No 28. 【(Keras)用权重约束减轻深度网络过拟合】
https://machinelearningmastery.com/how-to-reduce-overfitting-in-deep-neural-networks-with-weight-constraints-in-keras/
No 29. TensorFlow生态全景图——从研究实验到应用程序开发、产品部署(参看大图)
https://twitter.com/DynamicWebPaige/status/1065452146924040192
No 30. 【卷积神经网络导览】
https://vinpetersen.github.io/2018-11-23-a-guided-tour-through-a-convolutional-neural-network-part-1/
No 31. 很正常,就像MacBook里装的Windows [笑而不语]
No 32. Jason Antic用DeOldify为黑白照片’French village, 1950’s”自动着色的结果
https://www.reddit.com/r/TheWayWeWere/comments/83ewfi/french_village_1950s/
No 33. 餐饮卖家秀的秘密 [喵喵]
No 34. Zaid Alyafeai精选的三个机器学习(在线)课程
https://weibo.com/1402400261/G0Kx9rEWh?type=comment
https://weibo.com/1402400261/FgIbGsvcb?type=comment
https://www.coursera.org/learn/machine-learning
No 35. 【自动估计完成时间的进度条】
https://github.com/bvaughn/progress-estimator
No 36. 靠“玩火”
https://weibo.com/tv/v/H4ypUg8vs?fid=1034:4310856012339499
No 37. 《星露谷》
https://www.gq.com/story/stardew-valley-eric-barone-profile
No 38. 【DiCE:无限可微蒙特卡洛估计】
http://whirl.cs.ox.ac.uk/blog/dice-the-infinitely-differentiable-monte-carlo-estimator/
No 39. 【Conda:独立的包管理器】
https://github.com/conda/conda
No 40. 【(Colab Notebooks)
AlexNet/VGG/GoogleNet/Inception/MobileNet/ShuffleNet/ResNet/DenseNet的Keras参考实现(及速查)】
https://github.com/Machine-Learning-Tokyo/DL-workshop-series
No 41. 这是NLP发展的黄金时代。未来十年,NLP将会进入爆发式的发展阶段。从NLP基础技术到核心技术,再到…
https://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309404310661034298414#_0
No 42. 【面向数据科学的概率和统计】
https://medium.com/m/global-identity?redirectUrl=https%3A%2F%2Ftowardsdatascience.com%2Fprobability-and-statistics-for-data-science-part-1-3eed6051c40d
No 44. 【GAN与AI艺术:并非越“大”越好——更新的技术、更为独特的训练数据才是关键】
https://www.artnome.com/news/2018/11/14/helena-sarin-why-bigger-isnt-always-better-with-gans-and-ai-art
No 45. 论文学作品的矛盾与冲突
No 46. 换个视角看花样游泳
https://twistedsifter.com/videos/underwater-upside-down-view-of-synchronized-swimmers/
No 47. NLP的技术进展、值得关注的NLP技术和发展前景//这是NLP发展的黄金时代。未来十年,NLP将会进…
https://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309404310661034298414
No 48. 梵高之眼 (1886 - 1889)
No 49. 《A Sufficient Condition for Convergences of Adam and RMSProp》
https://arxiv.org/abs/1811.09358
No 50. 【新的问题深度探索算法——用Go-Explore玩“蒙特祖玛的复仇”】
http://eng.uber.com/go-explore/
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