https://mp.weixin.qq.com/s/pMOePInkrfx6o6PNJKlhZA
深度学习如何用于计算机图形学?这一份八个主题700页PPT《图形深度学习》为你讲解
https://mp.weixin.qq.com/s/_wLhjznuzHb2ENYmK6_I1g
这一份217页斯坦福大学统计学习理论笔记,Percy Liang带你搞清楚难懂的理论基础
https://seeing-theory.brown.edu/
一本好玩的可视化统计概率入门书
https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs188/fa18/
UCB CS188: Introduction to Artificial Intelligence
https://sites.google.com/view/berkeley-cs294-158-sp19/home
UCB CS294-158: Deep Unsupervised Learning
https://github.com/mbinary/USTC-CS-Courses-Resource
中国科学技术大学计算机学院课程资源
https://mp.weixin.qq.com/s/iQpERylxzfQ0P51AQBj8bA
概率论导论-哈佛和斯坦福大学合著630页新书
https://people.csail.mit.edu/madry/6.883/
6.883 Science of Deep Learning: Bridging Theory and Practice
http://web.stanford.edu/class/cs246/
CS246: Mining Massive Data Sets
https://mp.weixin.qq.com/s/P7szDhvn5QNRKc7Iuq3Q6g
UAI 2019教程《深度学习数学基础》
https://mp.weixin.qq.com/s/By6xBnUgCKkK3b7pU7E1mA
宾夕法尼亚大学:面向计算机视觉、机器人和机器学习的线性代数 - 附749页书籍PDF
https://mp.weixin.qq.com/s/i79W79Z3ujRnHRBl81kvvA
最新版《机器学习数学基础》发布,417页PDF免费下载
https://mp.weixin.qq.com/s/HBUI9-jMa3otnB-Qq_eg5A
悉尼科大徐亦达教授:机器学习讲义,32份主题推介
https://mp.weixin.qq.com/s/KCFJdk8fZ1rmRI9bZSQykQ
微软研究院新版书籍《数据科学基础》,附479页PDF下载
https://mp.weixin.qq.com/s/R2u3czcEjrRelgJrr_smmw
520页机器学习笔记!图文并茂可能更适合你
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机器学习数学全书,1900页PDF下载
https://nlp.cs.princeton.edu/cos484/
COS 484: Natural Langauge Processing(陈丹琦主讲)
https://github.com/glouppe/info8006-introduction-to-ai
INFO8006 - Introduction to Artificial Intelligence
https://wiki.illinois.edu//wiki/display/cs512
CS 512: Data Mining: Principles and Algorithms
https://mp.weixin.qq.com/s/e2yroJ8-PXMH5dcIr4KP9w
700页《图形深度学习》教程
https://www.eecs189.org/
CS 189: Introduction to Machine Learning
https://stanford-cs221.github.io/
CS221: Artificial Intelligence: Principles and Techniques
https://mp.weixin.qq.com/s/nEZtDywzLBC0dHHBt5PyAg
深度学习视觉系统,Deep Learning for Vision Systems, 396页pdf
https://missing.csail.mit.edu/
The Missing Semester of Your CS Education
https://engineering.purdue.edu/ChanGroup/ECE595/index.html
ECE 595: Machine Learning
https://github.com/glouppe/info8010-deep-learning
Gilles Louppe: Deep Learning
http://www.stat.cmu.edu/~ryantibs/statcomp/
Statistics 36-350: Statistical Computing
https://cseweb.ucsd.edu/~mkchandraker/teaching.html
UCSD的Manmohan Chandraker的CV课程
https://mp.weixin.qq.com/s/E-1Anh9aEz9v7WiFu0mPpQ
机器学习信号处理,100页ppt
https://www.mit.edu/~amidi/teaching/data-science-tools/
Data science tools
https://mp.weixin.qq.com/s/VW6wcA5uUYTM4vnkteL7ng
决策算法,464页pdf,Algorithms for Decision Making
https://zhuanlan.zhihu.com/p/125128368
自动控制原理
https://mp.weixin.qq.com/s/GhdVntXzMTLIFGJjpJvDMg
《概率统计及其在计算中的应用》书册,384页pdf
https://mp.weixin.qq.com/s/P6BCFLDtzEkPluWIKMD2AA
最新《几何深度学习》教程,100页ppt,Geometric Deep Learning
https://fullstackdeeplearning.com/spring2021/
Full Stack Deep Learning
https://github.com/michiganrobotics/rob501
Robotics 501: Mathematics for Robotics
http://nil.csail.mit.edu/6.824/2022/index.html
Distributed Systems
SOTA(state of the art):目前最高水平
w.r.t.: 关于
Curriculum Vitae:拉丁语。原意指生活道路,现引申为简历,多指学术履历,缩写是CV。
et al.:等等
etc.:等等
Vote:投票
Veto:否决票
TL;DR:可以是 Too long; Didn’t read(太长,所以没有看)。也可以是 Too long; Don’t read (太长,请不要看),常作为一篇很长的文章的摘要标题。
PoC(Proof of Concept),即概念验证。
FYI:for your information
IFF:if and only if
eta:estimated time of arrival
w/o:without
N.B.:nota bene 注意,留心
Ad-hoc:for this purpose only
Fortis Fortuna Adiuvat:命运垂青勇者。拉丁语。这实际上是夏威夷卡内奥赫湾海军陆战队基地第三营海军陆战队队员们的口号。
Bill is short for William
Bob is short for Robert
Dick is short for Richard
To be, or not to be, that is a question.
—Hamlet, Shakespeare
生存还是毁灭
POTUS: President of the United States
FLOTUS: First Lady of the United States
lifetime achievement:终身成就奖
three-year-old boy(✓)
three-years-old boy(×)
同样的
three-body problem(✓)
three-bodies problem(×)
专业人士(Specialist)和专家(Expert)的区别是—-专业人士必须是从事相关行业的人,而专家却不一定是从事相关行业的人,只要在相关的领域里有所建树就可以。
比如那个金灿荣,你说他是外交问题专家,这肯定没问题。但你说他是外交专业人士就不对了,因为他不是从事外交工作的。
反过来讲,哪怕你只是找来外交部里的一名从事外交业务的普通科员,你也可以说他是外交专业人士,这一点儿问题也没有,但他是不是外交问题专家就不好说了。
inflight字面意思就是“飞行中”。你想想“飞行中”是啥状态?已经起飞了、但是还没落地。
在请求中,就可以理解为客户端已经发出了,但是还没收到服务端响应的那些请求。
https://www.zhihu.com/question/20974910
为什么“Oxford”“Cambridge”会翻译成“牛津”“剑桥”?
https://mp.weixin.qq.com/s/-XFbY7p8vjJV71Ar5G_5OA
最有趣的机器学习可视化图集
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“看透”神经网络
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如何洞悉城市人群移动规律?DataV海量轨迹可视化实践解析
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原来可视化能做得这么酷炫!Uber开源地理空间工具包kepler.gl
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各种大数据展示用的图表
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跨平台Canvas绘图引擎背后的黑科技
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遇见大数据可视化:不要错过这么漂亮的数据可视化案例!
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大规模地理数据可视化入门:Deck.gl和H3
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怎么画高大上的神经网络结构?试试这个!
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12个神经网络结构可视化工具
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那些酷炫的深度学习网络图怎么画出来的?
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手把手教你将矩阵画成张量网络图
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交互式《几何原本》再现江湖
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一个数据结构和算法的可视化网站
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17种经典图表总结,轻松玩转数据可视化!
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Python中的时间序列数据可视化的完整指南
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Github上10个开源免费的后台控制面板你值得拥有!
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技术人最不该忽视可视化数据分析
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别动不动就画折线图了,教你4种酷炫可视化方法
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数学表达式一键变图,CMU开发实用工具Penrose,堪称图解界LaTeX
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无代码工具的自动化概念概述
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10个流行的可视化面板
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24种可视化图表优缺点对比
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不使用直方图的6个原因以及应该使用哪个图替代
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这次气死的不只是设计师,一定要给你点颜色瞧瞧
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31个有点意思数据可视化作品
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最受欢迎的50个数据可视化图表
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推荐四款可视化工具,解决99%的可视化大屏需求
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如何绘制架空幻想世界的地图?
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仅就作图而言,Python 和 MATLAB 有可比性吗?
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