Source: Video-to-Video Synthesis

閱讀週記第5期, 記錄過去一週閱讀中覺得值得分享的資訊…

[Python]

• An Overview of Packaging for Python
  最近安裝 Dlib 支援 Cuda 的套件, 無法被 PyCharm 環境所認得, 所以得再深入了解 Python 的Packaging. Mahmoud Hashemi 在 PyBay 2017 所分享的一個 Talk The Packaging Gradient: A Holistic Guide to Software Distribution 討論各種 Packaging 的選項，值得看一下。
• Python3 學習資源：Learn Python 3 within Jupyter Notebooks, 還能學到如何在 Cell 中跑 pytest.

[Machine Learing]

• NVIDIA 讓 AI 學會造人！隨便給幾條線，AI 都能製造出擬真度 100% 的假影片
  上週介紹了 Everybody Dance Now , 本週我又看到一個輸入 sematic-segmentation-video 自動產生 HD video 的 paper “Video-to-Video Synthesis“. Source code 已經放在 GitHub, 有興趣的朋友可以試看看.
• Airbnb 數據團隊主管：把數據科學家的工作分成「三種方向」，才能發揮最大效益！
  本文討論數據科學家工傯的三個方向：分析追踪（Analytics track）、算法追踪（Algorithms track）、推理追踪（Inference track）；感覺上是不錯的分類法，職務上跟數據分析有關朋友可用這三個方向來思考自己的工作內容。
• Sketch 2 Code
  微軟 AI 實驗室推出一個新專案，可以上傳手繪網頁版型 (紙上的文字請用英文)，透過 AI 演算法幫你自動產生一個完整的 HTML 版型 (使用 Bootstrap 4 框架)，這應該可以拿來作 Fast Prototyping。