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數(shù)字化人才認(rèn)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(jī)數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進(jìn)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(gè)參數(shù)驗(yàn)證碼對(duì)象,之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個(gè)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(tái)檢測(cè)極驗(yàn)服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時(shí)表示是新驗(yàn)證碼的宕機(jī) 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(qǐng)參見:http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計(jì)時(shí)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 = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請(qǐng)輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請(qǐng)輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; 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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數(shù)據(jù)挖掘的流程是什么?
2023-06-15
數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)是指從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的有價(jià)值的信息和模式的過程。它利用統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等技術(shù)手段,將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有意義的知識(shí),以支持決策、預(yù)測(cè)和發(fā)現(xiàn)新的關(guān)聯(lián)等應(yīng)用。 數(shù)據(jù)挖掘的流程一 ...
如何處理不平衡數(shù)據(jù)集?
2023-06-15
不平衡數(shù)據(jù)集是指在分類問題中,某些類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類別的樣本數(shù)量。這種情況可能會(huì)導(dǎo)致機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和評(píng)估出現(xiàn)偏差,從而影響其性能和準(zhǔn)確性。因此,在處理不平衡數(shù)據(jù)集時(shí),需要采取一系列的方法 ...
數(shù)據(jù)分析師神器是什么意思
2023-06-15
隨著數(shù)據(jù)科技的迅猛發(fā)展,數(shù)據(jù)分析師已經(jīng)成為許多公司中不可或缺的一部分。在處理海量數(shù)據(jù)時(shí),他們需要使用各種工具和技能來提取、轉(zhuǎn)換和分析數(shù)據(jù)。因此,我們需要了解數(shù)據(jù)分析師的“神器”是什么,以幫助他們更好 ...
什么是機(jī)器學(xué)習(xí)模型?
2023-06-15
機(jī)器學(xué)習(xí)模型是一種計(jì)算機(jī)程序,它能夠自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí),并能用于分類、預(yù)測(cè)和決策等任務(wù)。簡(jiǎn)單來說,機(jī)器學(xué)習(xí)模型就是將輸入數(shù)據(jù)映射到輸出結(jié)果的一個(gè)函數(shù)。 機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí) ...

怎么用spss做面板數(shù)據(jù)的聚類分析?

怎么用spss做面板數(shù)據(jù)的聚類分析?
2023-05-31
SPSS是一種功能強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)分析軟件,可以用于數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化和聚類分析等多個(gè)領(lǐng)域。本文將介紹如何在SPSS中使用面板數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析。 一、準(zhǔn)備工作 在進(jìn)行面板數(shù)據(jù)聚類分析之前,我們需要做一些準(zhǔn)備 ...

用SPSS一元線性回歸后的調(diào)整后r方與r方的差有什么關(guān)系?

用SPSS一元線性回歸后的調(diào)整后r方與r方的差有什么關(guān)系?
2023-05-08
一元線性回歸是一種用于分析兩個(gè)變量之間關(guān)系的統(tǒng)計(jì)方法。它可以幫助我們理解一個(gè)因變量如何隨著一個(gè)自變量的變化而變化。在進(jìn)行一元線性回歸分析后,我們會(huì)得到兩個(gè)重要指標(biāo):R方和調(diào)整后R方。這篇文章將探討這兩 ...
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否優(yōu)于logistic回歸?
2023-04-19
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和logistic回歸是兩種常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,它們都被廣泛應(yīng)用于分類問題。雖然這兩種算法都有其獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)和適用范圍,但在許多情況下,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比logistic回歸更為優(yōu)越。 首先,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以處理非線 ...
XGBoost做分類問題時(shí)每一輪迭代擬合的是什么?
2023-04-18
XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)是一種強(qiáng)大的集成學(xué)習(xí)算法,常用于解決分類和回歸問題。它是一種基于決策樹的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,在解決分類問題時(shí),每一輪迭代擬合的是殘差。本文將對(duì)XGBoost分類問題中每一輪迭代 ...
caffe框架中 LRN層有什么作用。改變各個(gè)參數(shù)會(huì)有怎么的效果。求大神指點(diǎn)?
2023-04-18
LRN層全稱為L(zhǎng)ocal Response Normalization層,在caffe框架中是一種常用的正則化技術(shù),它可以增強(qiáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化性能和抗干擾能力。本文將對(duì)LRN層的作用、參數(shù)以及改變參數(shù)的效果進(jìn)行詳細(xì)解析。 LRN層的作用 在深度 ...
如何判別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中使用測(cè)試集訓(xùn)練的作弊行為?
2023-04-18
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中,測(cè)試集通常被用來評(píng)估模型的性能和泛化能力。然而,一些不道德的行為會(huì)利用測(cè)試集進(jìn)行作弊,以獲得不合理的成績(jī)或者優(yōu)越感。 以下是一些可能的作弊行為: 將測(cè)試集加入到訓(xùn)練數(shù)據(jù)中,因此模 ...
怎么理解tensorflow中tf.train.shuffle_batch()函數(shù)?
2023-04-13
TensorFlow是一種流行的深度學(xué)習(xí)框架,它提供了許多函數(shù)和工具來優(yōu)化模型的訓(xùn)練過程。其中一個(gè)非常有用的函數(shù)是tf.train.shuffle_batch(),它可以幫助我們更好地利用數(shù)據(jù)集,以提高模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。 首先,讓 ...
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(xué)習(xí)算法,用于解決分類和回歸問題。它在許多數(shù)據(jù)科學(xué)競(jìng)賽中表現(xiàn)優(yōu)異,并被廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域,如金融、醫(yī)療、電子商務(wù)等。 在XGBoost中,每個(gè)樹的構(gòu)建都是基于殘差的。因此,如果我 ...

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里的訓(xùn)練次數(shù),訓(xùn)練目標(biāo),學(xué)習(xí)速率怎么確定?

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里的訓(xùn)練次數(shù),訓(xùn)練目標(biāo),學(xué)習(xí)速率怎么確定?
2023-04-13
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種常見的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,用于解決分類、回歸和聚類等問題。在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,訓(xùn)練次數(shù)、訓(xùn)練目標(biāo)和學(xué)習(xí)速率是三個(gè)重要的超參數(shù),對(duì)模型的性能和訓(xùn)練效率有著至關(guān)重要的影響。本文將從理論和實(shí)踐兩 ...
R語言隨機(jī)森林ROC曲線下的面積如何計(jì)算?
2023-04-13
在R語言中,計(jì)算隨機(jī)森林( Random Forest)的 ROC 曲線下面積是一項(xiàng)重要的任務(wù)。ROC曲線下面積也稱為AUC(Area Under the Curve),用于評(píng)估分類器的性能。在本文中,我們將介紹如何使用R語言計(jì)算隨機(jī)森林的ROC曲線下 ...

深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中Batch Size的設(shè)置必須要2的N次方嗎?

深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中Batch Size的設(shè)置必須要2的N次方嗎?
2023-04-12
在深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中,Batch Size是一個(gè)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(xùn)練集中取出一批數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。在實(shí)際應(yīng)用中,有很多人認(rèn)為Batch Size必須設(shè)置成2的N次方,但其實(shí)并不是 ...
pytorch如何加載不同尺寸的數(shù)據(jù)集?
2023-04-12
PyTorch是一個(gè)非常流行的深度學(xué)習(xí)框架,它提供了很多有用的工具和函數(shù)來幫助我們有效地構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在實(shí)際的應(yīng)用中,我們通常需要處理不同尺寸的數(shù)據(jù)集,例如圖像數(shù)據(jù)集。本文將介紹如何使用PyTorch加載不同 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的concat為什么可以實(shí)現(xiàn)特征融合?

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的concat為什么可以實(shí)現(xiàn)特征融合?
2023-04-12
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的concat操作是一種常見的特征融合方法,它能夠?qū)⒉煌瑢哟位騺碓吹奶卣餍畔⒔Y(jié)合起來,從而提高模型的性能和表現(xiàn)。在這篇文章中,我們將探討concat操作的原理和應(yīng)用,并解釋為什么它能夠?qū)崿F(xiàn)特征融合。 ...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么要進(jìn)行歸一化的數(shù)據(jù)預(yù)處理工作?
2023-04-12
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (Convolutional Neural Networks, CNNs) 是一種廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、語音處理、自然語言處理等領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)模型。在使用CNNs進(jìn)行分類或回歸任務(wù)之前,通常需要對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。其中一個(gè)重要的 ...
如何繪制caffe訓(xùn)練過程中的loss和accurary的曲線??
2023-04-11
Caffe是一種流行的深度學(xué)習(xí)框架,可用于訓(xùn)練各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在Caffe訓(xùn)練過程中,我們通常會(huì)關(guān)注損失函數(shù)和準(zhǔn)確率(accuracy)等指標(biāo),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(xùn)練的準(zhǔn)確率和驗(yàn)證的準(zhǔn)確率都極低?

為什么用Keras搭建的LSTM訓(xùn)練的準(zhǔn)確率和驗(yàn)證的準(zhǔn)確率都極低?
2023-04-11
Keras是一個(gè)高級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API,它簡(jiǎn)化了深度學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建和訓(xùn)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(luò)(RNN),適用于時(shí)序數(shù)據(jù)處理。然而,在使用Keras搭建LSTM模型進(jìn)行訓(xùn)練時(shí),有時(shí)會(huì) ...

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