爱可可英语手机版T3手机怎么截屏

论文有序:每天推荐的论文,发布越早越值得关注(纯个人观点,除周日、周一以外----arXiv停更,做一周论文捡漏)
特征尽现:标题、作者、机构、摘要、结论、图表、概览,判断论文是否该读的第一眼特征都有了,手机上也能轻松选(跨页结论也贴心地粘成了一块)
页面截图:网页配全幅截图,翻墙不方便的童鞋可点开原图浏览,清晰度应该没问题,大部分截图做了版面优化去除广告及周边
原文链接:所有资料的原始出处,告诉你高质量“源”在哪里----知源,知取舍,你就是爱可可~
多即是少:兼听则明,有视野才有思考,不贪热图大,不做标题党,只为还原给你一个真实的世界----什么最热、什么最好,自己的判断最可靠
少才能多:推荐的意义,不是让你看见更多(好),而是让你看见更少(噪)----学会选择,才是爱可可的优质粉丝!
互动是金:转也好,评也好,赞也好,不是充人气,是在和我们、和你自己对话,让别人、也让你更了解自己,何况很快还有福利(嘘……)
爱你,所以希望有一天你不再需要我…
No 1. 【增强学习学习指南】
No 2. 《Feedback Networks》
No 3. 《普通程序员如何转向AI方向》
No 4. 【如何提出有意义的问题】
No 5. 【机器学习基础训练营(1.23-1.27, 讲师来自UC Berkeley, CMU, Princeton
University等)】
No 6. 【深度学习网络安全论文集锦】
No 7. 《博士应该采取什么策略读文献? - 知乎》
No 1. 【深度学习NLP概览】
No 2. 《谷歌、微软、OpenAI 等巨头的七大机器学习开源项目 看这篇就够了》
No 3. 【阿里天池O2O优惠券消费行为预测竞赛优胜方案】
No 4. 【迁移学习综述】
No 5. 【在Windows上配置TensorFlow(GPU支持)】
No 6. 【2016可视化作品大盘点】
No 7. 【特征工程的重要性】
No 1. 【特征工程的重要性】
No 2. 【Pandas数据处置速查表】
新年将至,无以为念,点滴感悟,与君共勉----可以取舍,不必挑剔;可以饱读,不必尽览;可以主张,不必争论...
No 4. 【2016深度学习大盘点】
No 5. 【Spark分布式深度学习库BigDL】
No 6. 【2016深度学习框架大盘点】
No 7. 【机器学习另类应用:爬虫数据获取】
可以取舍,不必挑剔;
可以饱读,不必尽览;
可以主张,不必争论;
可以希冀,不必强求;
可以自得,不必自负;
可以任性,不必放纵;
可以无视,不必轻慢;
可以骄傲,不必张狂;
可以平凡,不必灿烂。
No 1. 【机器学习另类应用:爬虫数据获取】
No 2. 【机器学习速成课程】
No 3. 《如何用通俗的语言解释卡尔曼滤波器? - 知乎》
No 4. 【手把手教学:用ggplot2绘制精美主题地图】
No 5. 【生成模型的最高境界】
No 6. 【博士生/研究所建议、提示及相关资源大列表】
No 7. 【DNN快速
No 1. 【讲义:统计学习理论】
No 2. 《Language Modeling with Gated Convolutional
Networks》
No 3. 《YOLO9000: Better, Faster, Stronger》
No 4. 【讲义:面向推理与机器学习的数学】
No 5. 《Learning from Simulated and Unsupervised Images through
Adversarial Training》
No 6. 《Parallelizing Word2Vec in Shared and Distributed
No 1. “图解TensorFlow源码” by yaojian_ict
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No 2. 【讲义:统计学习理论】
No 3. 《有哪些你看了以后大呼过瘾的编程书? - 知乎》
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No 5. 【反向传播详解】
No 6. 【NIPS 2016论文代码集锦】
No 7. 【通过TensorFlow实例(练习)学习机器学习】
No 1. 【讲义:统计学习理论】
No 2. 【NIPS 2016论文代码集锦】
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No 4. 【深度学习&神经网络热门图书Top9】
No 5. 【面向医学图像计算的深度学习与卷积神经网络】
No 6. 《YOLO9000: Better, Faster, Stronger》
No 7. 【深度学习指南】
No 1. 《Language Modeling with Gated Convolutional
Networks》
No 2. 【手把手:Python数据科学简单入门】
No 3. 【反向传播详解】
No 4. 【深入了解自动驾驶】
No 5. 《香港科技大学杨强 KDD China 技术峰会演讲:迁移学习的本质与实际应用》
No 6. 《Learning from Simulated and Unsupervised Images through
Adversarial Training》

参考资料

 

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