布局 标题 上一次更改 维基 Jupyter笔记本 2020/11/15 12:41:21 深度学习 Scikit，学习上的IRIS数据集的感知器，神经网络，Keras。 TensorFlow Implementaion在MNIST数据集。 Softmax，交叉熵损失 使用PyTorch进行梯度计算。 层调试。 验证合并，连接方法。 在文本嵌入上验证Conv1D。 验证Image数据集上的Conv2D。 验证LSTM计算。 器具Seq2Seq学习的执行加法。 器具Seq2Seq有注意力用于添加任务。 注意机制 注意 自然语言处理 论文“神经概率语言模型（Bengio等，2003）”的实现 UCI新闻数据集上具有CNN的多类别分类。 基本字符级Seq2Seq模型 带有ELMo嵌入的情感分析。 AllenNLP教程 使用CNN / TensorBoard进行文本分类 BERT文章的示例代码。 常规机器学习 IRIS数据集的决策树可视化。 从头开始决策树从头开始 决策树，随机森林，UCI新闻数据集上的朴素贝叶斯。 在UCI新闻数据集上训练朴素贝叶斯分

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之前得到的颜色配置文件，笔记本屏幕色差较大，可以尝试一下

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Jupyter笔记本中的TWINT 在Jupyter Notebook中使用TWINT的示例笔记本 什么是TWINT？ Twitter Intelligence Tool（TWINT）是高级Twitter抓取和OSINT工具。 这是什么回购协议？ 此存储库包含Jupyter笔记本的集合，这些笔记本展示了使用TWINT进行OSINT分析。

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适用于没有键盘灯的笔记本。指示图标显示在托盘区。

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