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Sciblog支持信息和代码 此仓库包含支持我的博客的项目，其他信息和代码： 。 您可以找到我在发表的所有帖子的列表。 笔记本项目 ：在这个项目中，我们解释什么是卷积以及如何使用带有MNIST字符识别数据集的MXNet深度学习库来计算CNN。 这里是。 ：在本项目中，我们使用PyTorch解释迁移学习的基本方法（微调和冻结），并分析在哪种情况下更好地使用每种方法。 这里是。 ：在这些笔记本中，我们展示了如何使用Char-CNN和VDCNN模型执行字符级卷积以进行情感分析。 这里是。 ：在本笔记本中，我们展示了许多简单的技术来生成图像，文本和时间序列中的新数据。 这里是。 降：在本项目中，我们使用sklearn和CUDA展示t-SNE算法的示例。 我们使用CNN从图像生成高维特征，然后展示如何将其投影并可视化为二维空间。 这里是。 ：在本笔记本中，我们使用GPU上的LightGBM（也可在CPU上）设计实时欺诈检测模型。 然后使用Flask和websockets通过API对模型进行操作。 这里是。 ：在本笔记本中，我们演示如何创建图像分类API。 该系统与使用CNTK深度

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