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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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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 ...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中歸一化層的作用?
2023-04-11
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 (Convolutional Neural Network, CNN) 是一種深度學習模型,常用于計算機視覺任務。除了常見的卷積層、池化層和全連接層,CNN 中還有一個重要的組件就是歸一化層 (Normalization Layer)。在本文中,我 ...

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 ...
決策樹是如何處理不完整數(shù)據(jù)的?
2023-04-10
決策樹是一種常見的機器學習算法,它可以用于分類和回歸問題。在訓練決策樹模型時,我們通常會遇到不完整數(shù)據(jù)的情況,即數(shù)據(jù)中存在缺失值。那么,決策樹是如何處理不完整數(shù)據(jù)的呢?本文將對此進行詳細的介紹。 一、 ...
神經(jīng)網(wǎng)絡進行數(shù)據(jù)預測的原理是什么?
2023-04-10
神經(jīng)網(wǎng)絡是一種基于人工神經(jīng)元網(wǎng)絡的計算模型,被廣泛應用于數(shù)據(jù)預測和其他機器學習任務中。在數(shù)據(jù)預測方面,神經(jīng)網(wǎng)絡的原理是利用已知數(shù)據(jù)集來訓練模型,然后使用該模型來進行未知數(shù)據(jù)的預測。 神經(jīng)網(wǎng)絡的基本結構 ...
神經(jīng)網(wǎng)絡的收斂速度和梯度大小有關嗎?
2023-04-10
神經(jīng)網(wǎng)絡的收斂速度和梯度大小有密切關系。在神經(jīng)網(wǎng)絡訓練過程中,我們通常會使用反向傳播算法來計算每個權重的梯度,然后根據(jù)這些梯度來更新權重。因此,梯度大小對于神經(jīng)網(wǎng)絡的學習效率和收斂速度是至關重要的。 ...

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 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡訓練的時候Loss是不是一定要收斂到0?

神經(jīng)網(wǎng)絡訓練的時候Loss是不是一定要收斂到0?
2023-04-07
神經(jīng)網(wǎng)絡訓練是一種基于反向傳播算法的優(yōu)化過程,旨在通過調(diào)整模型參數(shù)來最小化損失函數(shù)的值,從而使得模型能夠更好地擬合訓練數(shù)據(jù)并具備良好的泛化性能。在這個過程中,我們通常會關注訓練過程中的損失函數(shù)值(或 ...
深度學習卷積神經(jīng)網(wǎng)絡提取的特征是什么?
2023-04-07
深度學習卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)是一種強大的機器學習算法,已經(jīng)被廣泛應用于計算機視覺、語音識別和自然語言處理等領域。CNN在圖像分類和目標檢測等任務中表現(xiàn)出色,其中最重要的原因就是其能夠從原始像素數(shù)據(jù)中提取出高 ...
神經(jīng)網(wǎng)絡中難樣本和噪音樣本有什么區(qū)別?
2023-04-07
在神經(jīng)網(wǎng)絡中,難樣本和噪音樣本是兩個重要的概念,它們在模型訓練和預測過程中起著不同的作用。 首先,噪音樣本是指在數(shù)據(jù)集中存在的不符合真實分布的異常、異常值或錯誤標注的數(shù)據(jù)樣本。這些樣本可能會對模型的性 ...

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 ...
神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練中要計算驗證集的損失函數(shù)嗎?
2023-04-07
在神經(jīng)網(wǎng)絡訓練過程中,驗證集是用于評估模型性能的重要數(shù)據(jù)集之一。通常情況下,我們會使用驗證集來監(jiān)控模型的訓練和調(diào)優(yōu),并計算驗證集的損失函數(shù)來評估模型的泛化能力。 在深度學習中,神經(jīng)網(wǎng)絡模型的訓練一般通 ...
pytorch中model.eval()會對哪些函數(shù)有影響?
2023-04-07
PyTorch是一個廣泛使用的深度學習框架,提供了豐富的工具和函數(shù)來構建和訓練神經(jīng)網(wǎng)絡模型。其中,model.eval()是一個重要的函數(shù),用于將模型轉(zhuǎn)換為評估模式。該函數(shù)會影響到模型中的一些關鍵函數(shù),如前向傳 ...
nlp序列標注任務如何處理類別極度不平衡問題?
2023-04-07
自然語言處理(NLP)中的序列標注任務涉及將一系列文本標記為特定類別。 在這種情況下,如果數(shù)據(jù)集中存在類別不平衡,則可能會影響模型的性能。 對于一個極度不平衡的數(shù)據(jù)集,即使使用優(yōu)秀的機器學習算法,也可能會 ...

lstm能同時預測多個變量嗎?

lstm能同時預測多個變量嗎?
2023-04-04
長短期記憶網(wǎng)絡(Long Short-Term Memory,LSTM)是一種常用的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(Recurrent Neural Network,RNN),主要應用于序列數(shù)據(jù)的建模和預測。在實際應用中,LSTM 能夠同時預測多個變量。 為了更好地理解 L ...

xgboost模型訓練時需要對類型特征進行one-hot編碼嗎?

xgboost模型訓練時需要對類型特征進行one-hot編碼嗎?
2023-04-03
XGBoost是一種強大的機器學習算法,廣泛應用于數(shù)據(jù)挖掘和預測建模。在XGBoost模型中,包括許多特征工程技術,例如對類型特征進行編碼。在本文中,我們將探討是否需要對類型特征進行獨熱編碼,并介紹如何使用XGBoos ...

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 ...
一個神經(jīng)網(wǎng)絡可以有兩個損失函數(shù)嗎?
2023-04-03
神經(jīng)網(wǎng)絡是一種模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)的計算模型,可以自動學習輸入和輸出之間的關系。在訓練神經(jīng)網(wǎng)絡時,通常需要定義一個損失函數(shù)來評估模型的性能,并通過調(diào)整模型參數(shù)來最小化損失函數(shù)。但是,有時候我們可能需要考慮 ...
訓練神經(jīng)網(wǎng)絡模型時對圖片的預處理是否必要?
2023-04-03
在訓練神經(jīng)網(wǎng)絡模型時,對輸入數(shù)據(jù)進行預處理是一個非常重要的步驟。特別是當我們處理圖片數(shù)據(jù)時,預處理操作可以幫助我們提高模型的性能和效率。 為什么需要預處理? 首先,讓我們考慮一下圖片在計算機中是如何表示 ...

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