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數(shù)字化人才認證
') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調(diào),回調(diào)的第一個參數(shù)驗證碼對象,之后可以使用它調(diào)用相應的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數(shù)為必須,不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗服務器是否宕機 new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機時表示是新驗證碼的宕機 product: "float", // 產(chǎn)品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請參見:http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計時完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }

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為什么xgboost泰勒二階展開后效果就比較好了呢?
2023-04-13
XGBoost是一種基于決策樹的集成學習算法,用于解決分類和回歸問題。它在許多數(shù)據(jù)科學競賽中表現(xiàn)優(yōu)異,并被廣泛應用于各種領域,如金融、醫(yī)療、電子商務等。 在XGBoost中,每個樹的構(gòu)建都是基于殘差的。因此,如果我 ...

BP神經(jīng)網(wǎng)絡里的訓練次數(shù),訓練目標,學習速率怎么確定?

BP神經(jīng)網(wǎng)絡里的訓練次數(shù),訓練目標,學習速率怎么確定?
2023-04-13
BP神經(jīng)網(wǎng)絡是一種常見的人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型,用于解決分類、回歸和聚類等問題。在BP神經(jīng)網(wǎng)絡中,訓練次數(shù)、訓練目標和學習速率是三個重要的超參數(shù),對模型的性能和訓練效率有著至關重要的影響。本文將從理論和實踐兩 ...

深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡訓練中Batch Size的設置必須要2的N次方嗎?

深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡訓練中Batch Size的設置必須要2的N次方嗎?
2023-04-12
在深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡訓練中,Batch Size是一個非常重要的參數(shù)。它定義了一次迭代所使用的樣本數(shù)量,即每次從訓練集中取出一批數(shù)據(jù)進行訓練。在實際應用中,有很多人認為Batch Size必須設置成2的N次方,但其實并不是 ...

pytorch中多分類的focal loss應該怎么寫?

pytorch中多分類的focal loss應該怎么寫?
2023-04-12
PyTorch是一種廣泛使用的深度學習框架,它提供了豐富的工具和函數(shù)來幫助我們構(gòu)建和訓練深度學習模型。在PyTorch中,多分類問題是一個常見的應用場景。為了優(yōu)化多分類任務,我們需要選擇合適的損失函數(shù)。在本篇文章 ...
LSTM的一個batch到底是怎么進入神經(jīng)網(wǎng)絡的?
2023-04-12
LSTM(長短期記憶)是一種常用的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡模型,廣泛應用于自然語言處理、語音識別、時間序列預測等領域。在使用LSTM模型時,輸入數(shù)據(jù)通常按照batch方式加載到模型中進行訓練。下面將詳細介紹一個batch如何進入LS ...
如何繪制caffe訓練過程中的loss和accurary的曲線??
2023-04-11
Caffe是一種流行的深度學習框架,可用于訓練各種神經(jīng)網(wǎng)絡。在Caffe訓練過程中,我們通常會關注損失函數(shù)和準確率(accuracy)等指標,并希望將其可視化為曲線以便更好地了解模型的性能變化。本文將介紹如何使用Python ...

為什么用Keras搭建的LSTM訓練的準確率和驗證的準確率都極低?

為什么用Keras搭建的LSTM訓練的準確率和驗證的準確率都極低?
2023-04-11
Keras是一個高級神經(jīng)網(wǎng)絡API,它簡化了深度學習模型的構(gòu)建和訓練過程。其中,LSTM(Long Short-Term Memory)是一種常用的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN),適用于時序數(shù)據(jù)處理。然而,在使用Keras搭建LSTM模型進行訓練時,有時會 ...
CNN神經(jīng)網(wǎng)絡和BP神經(jīng)網(wǎng)絡訓練準確率很快就收斂為1,一般會是什么原因?
2023-04-11
CNN神經(jīng)網(wǎng)絡和BP神經(jīng)網(wǎng)絡都是深度學習中常用的神經(jīng)網(wǎng)絡模型。在訓練這些模型時,我們通常會關注訓練的準確率,即模型對于訓練數(shù)據(jù)的預測精度。然而,有時候我們會發(fā)現(xiàn),在訓練一段時間后,模型的準確率會很快地收斂 ...

訓練神經(jīng)網(wǎng)絡時,loss值在什么數(shù)量級上合適?

訓練神經(jīng)網(wǎng)絡時,loss值在什么數(shù)量級上合適?
2023-04-10
在訓練神經(jīng)網(wǎng)絡時,loss值是一個非常重要的指標,它通常用來衡量模型的擬合程度和優(yōu)化算法的效果。然而,對于不同的問題和數(shù)據(jù)集,適當?shù)膌oss值范圍是不同的。本文將探討在訓練神經(jīng)網(wǎng)絡時,loss值在什么數(shù)量級上是 ...

為什么NLP模型訓練1~3個epoch就可以收斂,但是CV模型很多需要訓練十幾甚至上百個epoch?

為什么NLP模型訓練1~3個epoch就可以收斂,但是CV模型很多需要訓練十幾甚至上百個epoch?
2023-04-07
NLP和CV都是機器學習領域中的重要分支,但在訓練模型時存在一些差異。NLP模型通常只需1~3個epoch就可以達到收斂,而CV模型則需要更多的epoch才能收斂。這種差異主要是因為兩者處理數(shù)據(jù)的方式不同。 首先,NLP模 ...

請問如何解決神經(jīng)網(wǎng)絡訓練集和驗證集的loss、acc差別過大的問題?

請問如何解決神經(jīng)網(wǎng)絡訓練集和驗證集的loss、acc差別過大的問題?
2023-04-07
在神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練過程中,我們通常會把數(shù)據(jù)集劃分為訓練集和驗證集。訓練集用于訓練模型,而驗證集則用于評估模型的性能。在實際操作中,有時候我們會遇到訓練集和驗證集的損失(loss)、準確率(acc)差別過大的情況 ...

使用pytorch 訓練一個二分類器,訓練集的準確率不斷提高,但是驗證集的準確率卻波動很大,這是為啥?

使用pytorch 訓練一個二分類器,訓練集的準確率不斷提高,但是驗證集的準確率卻波動很大,這是為啥?
2023-04-07
當我們訓練機器學習模型時,我們通常會將數(shù)據(jù)集劃分為訓練集和驗證集。訓練集用來訓練模型參數(shù),而驗證集則用于評估模型的性能和泛化能力。在訓練過程中,我們經(jīng)常會觀察到訓練集的準確率持續(xù)提高,但是驗證集的準 ...

在神經(jīng)網(wǎng)絡中,先進行BatchNorm還是先運行激活函數(shù)?

在神經(jīng)網(wǎng)絡中,先進行BatchNorm還是先運行激活函數(shù)?
2023-04-03
在神經(jīng)網(wǎng)絡中,BatchNorm(批歸一化)和激活函數(shù)是兩個關鍵的組成部分,對于它們的順序,存在不同的觀點和實踐。本文將從理論和實踐兩方面探討這個問題,并提出一個綜合考慮的解決方案。 理論分析 BatchNorm ...

用了更多特征,為什么xgboost效果反而變差了?

用了更多特征,為什么xgboost效果反而變差了?
2023-04-03
XGBoost是一種流行的算法,常用于解決回歸問題和分類問題。它通過集成多個決策樹來提高模型的精度和泛化能力。盡管有時候添加更多的特征可能會改善模型的性能,但有時候它可能會導致模型的性能反而變差。在本文中 ...

為什么訓練好的lstm模型每次輸出的結(jié)果不一樣?

為什么訓練好的lstm模型每次輸出的結(jié)果不一樣?
2023-04-03
LSTM(Long Short-Term Memory)模型是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(Recurrent Neural Network,RNN),其能夠處理序列數(shù)據(jù)并在某種程度上解決梯度消失和梯度爆炸問題。訓練好的LSTM模型在使用時,每次輸出的結(jié)果可能 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡loss值很小,但實際預測結(jié)果差很大,有什么原因?

神經(jīng)網(wǎng)絡loss值很小,但實際預測結(jié)果差很大,有什么原因?
2023-04-03
神經(jīng)網(wǎng)絡是一種模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)運作的計算模型,可以完成很多復雜的任務,如圖像識別、語音識別和自然語言處理等。在訓練神經(jīng)網(wǎng)絡時,最重要的指標是損失函數(shù)(loss function),用于衡量模型預測結(jié)果與真實值之 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡訓練結(jié)果不穩(wěn)定可能是什么原因?有什么解決辦法?

神經(jīng)網(wǎng)絡訓練結(jié)果不穩(wěn)定可能是什么原因?有什么解決辦法?
2023-04-03
神經(jīng)網(wǎng)絡是一種強大的機器學習模型,可用于各種任務。然而,在訓練神經(jīng)網(wǎng)絡時,我們可能會遇到結(jié)果不穩(wěn)定的情況,這意味著在同樣的數(shù)據(jù)集和超參數(shù)下,神經(jīng)網(wǎng)絡的性能可能會有很大的差異。本文將探討神經(jīng)網(wǎng)絡訓練結(jié) ...

請問rnn和lstm中batchsize和timestep的區(qū)別是什么?

請問rnn和lstm中batchsize和timestep的區(qū)別是什么?
2023-03-31
RNN和LSTM是常用的深度學習模型,用于處理序列數(shù)據(jù)。其中,batch size和time step是兩個重要的超參數(shù),對模型的訓練和性能有著重要的影響。在本文中,我們將探討RNN和LSTM中batch size和time step的區(qū)別以及它們對 ...

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中,那個卷積輸出層的通道數(shù)(深度)的計算?

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中,那個卷積輸出層的通道數(shù)(深度)的計算?
2023-03-31
在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中,卷積輸出層的通道數(shù)(也稱為深度或特征圖數(shù)量)是非常重要的超參數(shù)之一。該參數(shù)決定了模型最終的學習能力和效果,并且需要根據(jù)具體任務來進行調(diào)整。 通常情況下,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡由多個卷積層和 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡訓練時如何找到最優(yōu)的那個隨機種子?

神經(jīng)網(wǎng)絡訓練時如何找到最優(yōu)的那個隨機種子?
2023-03-23
在神經(jīng)網(wǎng)絡訓練中,隨機種子是一個非常重要的超參數(shù),因為它可以影響模型的最終性能。找到一個優(yōu)秀的隨機種子可以提高模型的穩(wěn)定性和泛化能力。但是,如何找到這個最優(yōu)的隨機種子呢?本文將介紹一些常用的方法。 ...
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