频道活动：推荐送现金活动。
众筹课：推荐来既定人数并成功上车，送对应拼课价的全额；若人数为一半，送拼课价的一半。
注意：课是指正在筹的课，不包括已经开课的。另外推过来的人数在一半以内的没有奖金；一半至满员之间按一半算。
代理：成功推荐一人，送300元现金
会员：成功推荐一人，送100元现金
前提：
被推荐人对该课程须有真的想学的兴趣或者对赚钱有切实的需求。
推荐人不可勉强他人前来交易，不可在别的群里发送本频道链接，以免被踢。
此活动长期有效。有意者私聊。
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前两天有人要这些东西，所以今天的推送类型比较集中，主要是计算机科学/视觉/科研方面。
另有人想用表情对词条进行反馈，今天Reactions已重启。本来这玩意儿没什么意义，容易被滥用(倘或如此，日后随时关闭)。若对任一信息词条进行反馈，建议还是尽可能用文字而非表情阐述。
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目前该站已收录48115个积木编号，涉及65个品牌165个主题的31064个积木套组，还在不断更新。| Brick4
科研中该如何应用深度学习
How deep learning can help scientific research – TechTalks》by Ben Dickson | 地址
A Survey of Deep Learning for Scientific Discovery | 地址
How deep learning can help scientific research – TechTalks》by Ben Dickson | 地址
A Survey of Deep Learning for Scientific Discovery | 地址
TechTalks
How deep learning can help scientific research
The increase in the availability of data and advances in deep learning is paving the way for the use of artificial intelligence in scientific research.
面向希望充分利用开源 Python 生态系统的科学领域的学生和研究人员。旨在为科学家提供对常见任务有用的工具列表，但不提及他们不太可能需要的东西（例如身份验证、数据库、网络、NLP）。
受awesome-python启发的列表，这是一个非常相似的资源，可用于你可能想用Python做的任何事
Python for Scientists | Awesome-python | #Python #科研
本课程的目的是帮助学术研究人员学习如何使用 Twitter API v2 获取 Twitter 数据。在本课程结束时，你会学到：
Twitter API 是什么
如何申请学术研究产品轨道以及其中可用的内容
如何识别用于您的用例的端点
如何使用 Python 和 R 从 Twitter API v2 获取数据
如何编写和构建搜索查询
本课程由 8 个模块组成。将此课程用作完整的从头到尾的入门课程，或者如果您已经了解一些基础知识，则可以在课程的稍后部分开始学习更高级的模块之一。
模块1：了解什么是Twitter API v2，并查看使用它完成的研究示例
模块2：了解如何申请 Twitter 开发者帐户以及如何为您的项目选择正确的产品轨道
模块3：根据您需要的数据，了解通过Twitter API请求哪些资源
模块4：了解如何从开发者仪表板获取您的密钥和不记名令牌以开始使用Twitter API
模块5：学习如何编写搜索查询以从Twitter API获取推文
模块6：Python和R实验室，学习如何编写代码以及使用库和包获取Twitter数据
模块7：了解收到Twitter数据后如何存储它，以及数据合规性和最佳实践
模块8 ：查看我们在本课程中所学内容的摘要，并找到重要资源的链接以供将来参考。
还有一个附录，其中包含附加信息和本课程中使用的术语表
项目地址 | #科研
