基于 PyTorch 的high-level lib，很早以前看过，没注意已经是 PyTorch 官方 team 的 repo，可以关注一下。
https://github.com/pytorch/ignite

《Do Better ImageNet Models Transfer Better?》的第二版。
In v1, we used public checkpoints where the ResNet models were trained without regularizers, which is why they performed best in the fixed feature setting. In v2, we retrained everything. Surprisingly, for ImageNet training, the same hyperparameters work well for all models.
In v2, we show that regularization settings for ImageNet training matter a lot for transfer learning on fixed features. ImageNet accuracy now correlates with transfer acc in all settings.
https://arxiv.org/abs/1805.08974

MedicalTorch 升级到了v0.2，这是一个在 PyTorch 上专门用作医学图像的框架，没有仔细研究过，可能是医学图像和其他领域的图像处理有所不同。粗略看了一下代码里的 Model，提到了 segmentation using deep dilated convolutions
link: https://www.nature.com/articles/s41598-018-24304-3
transforms 里的函数有好多特殊的，像是一个高质量的项目，有待研究。
link：https://medicaltorch.readthedocs.io/en/stable/

pandas bokeh 一个半年前准备造的轮子被人先造了，不过这种轮子也是不少了。。。
link: https://github.com/PatrikHlobil/Pandas-Bokeh

一份对 FM 比较不错的应用介绍，包括推荐搜索这样的典型应用，适合了解 FFM 和 FM。https://www.m3tech.blog/entry/2019/01/02/090000

Parabel 的 Rust 高度并行实现。https://github.com/tomtung/parabel-rs
关于 Parabel：https://dl.acm.org/citation.cfm?doid=3178876.3185998
看起来是适合大规模分类问题，性能超群，留待日后研究。

2018年几个比较重要的数据集，自己用过 SQuAD2.0/CoQA/HotpotQA/TencentAI ML 质量都比较高
https://medium.com/syncedreview/2018-in-review-10-open-sourced-ai-datasets-696b3b49801f
还推荐 Tencent AI 前段时间发布的中文 embedding：https://ai.tencent.com/ailab/nlp/embedding.html

来自Uber AI 的一个不错的轮子，玩了一天非常适合跑demo和验证，许多state of the art 的解决方案都可以先做验证。https://uber.github.io/ludwig/
blog介绍：https://eng.uber.com/introducing-ludwig/

DVC：做data science model管理的工具，大致原理是使用git和s3之类的进行联合存储。多人团队，跨多业务团队还是蛮有用的，上一次和其他队员一起刷Kaggle的时候用过一次体验不错。https://github.com/iterative/dvc

FAIR的ELF发布了ELF Go的新版，应该后面会继续发更多Go bot，https://facebook.ai/developers/tools/elf
ELF OpenGo：https://research.fb.com/facebook-open-sources-elf-opengo/
lecun的fb post：https://www.facebook.com/yann.lecun/posts/10155789997817143

早上试玩了一下JAX，前段时间有关注，昨天看Francois又在提到。简单来说就是Numpy+gradients，有XLA https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/compiler/xla/g3doc/overview.md 加成的GPU加速。想实现一些底层框架的话也许是一个不错的选择。https://github.com/google/jax

前有StanfordNLP，又发现 https://github.com/zalandoresearch/flair 不过现在对这种轮子有点免疫。看了一些源码觉得项目代码写得还是挺不错的，自己造轮子的朋友不妨一看，看得多才能造得好。

ignite，来自FAIR的PyTorch high-level api，昨晚玩了一下非常好用，感觉是有点像keras和tf的关系。https://github.com/pytorch/ignite

一份spaCy的cheat sheet：http://datacamp-community-prod.s3.amazonaws.com/29aa28bf-570a-4965-8f54-d6a541ae4e06

还有一份CS229的Cheat Sheet：https://stanford.edu/~shervine/teaching/cs-229/

Foundations of Data Science，一份来自MSR India的资料，作者是MSR India的DataScience Lead。看一眼，书质量非常高。https://www.cs.cornell.edu/jeh/book.pdf

一些生成模型的collections，TF2+Keras，货都在colab上。https://github.com/timsainb/tensorflow2-generative-models/

Sequence-Aware Recommender Systems 的一份Tutorial，之前在做实验的时候也发现Session Based 的RNN做推荐效果是相当好的，尤其是在典型的存在序列Session的场景，例如YouTube连续剧，短视频流等等。https://github.com/mquad/sars_tutorial

BAMBI 是一个在PyMC3上的Python高级api，如果你经常用Bayesian statistical model的话，可以一试。我只用过PyMC3，打算试试这个BAMBI，希望好用。https://github.com/bambinos/bambi

Catalyst 19.06rc2 把 TensorFlow 的依赖全去掉了，完全使用 PyTorch。新版本还没试用，不过把tf去掉倒是一个好消息。
link：https://catalyst-team.github.io/catalyst/index.html
Sergey的介绍：https://docs.google.com/presentation/d/1NQGWb53Kqm-f3hZ2JIoHjX-he3C39eOcSszZzp5o07U/edit#slide=id.p

如何管理ML实验结果和模型其实是一个老生常谈的问题，reddit这个帖子总结的一些工具还是不错的，下面的评论不少也值得一看。
https://old.reddit.com/r/MachineLearning/comments/bx0apm/d_how_do_you_manage_your_machine_learning/