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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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【CDA干貨】 反向傳播 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):突破傳統(tǒng)算法瓶頸的革命性力量

【CDA干貨】反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):突破傳統(tǒng)算法瓶頸的革命性力量
2025-08-07
反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):突破傳統(tǒng)算法瓶頸的革命性力量? 在人工智能發(fā)展的歷史長河中,傳統(tǒng)算法曾長期主導(dǎo)著數(shù)據(jù)處理與模式識(shí)別領(lǐng)域。然而,隨著數(shù)據(jù)復(fù)雜度的激增和應(yīng)用場景的深化,傳統(tǒng)算法在非線性關(guān)系建模、特征提取 ...

【CDA干貨】PyTorch 核心機(jī)制:損失函數(shù)與 反向傳播 如何驅(qū)動(dòng)模型進(jìn)化

【CDA干貨】PyTorch 核心機(jī)制:損失函數(shù)與反向傳播如何驅(qū)動(dòng)模型進(jìn)化
2025-07-29
PyTorch 核心機(jī)制:損失函數(shù)與反向傳播如何驅(qū)動(dòng)模型進(jìn)化 在深度學(xué)習(xí)的世界里,模型從 “一無所知” 到 “精準(zhǔn)預(yù)測” 的蛻變,離不開兩大核心引擎:損失函數(shù)與反向傳播。作為最受歡迎的深度學(xué)習(xí)框架之一,PyTorch 憑 ...

PyTorch中在 反向傳播 前為什么要手動(dòng)將梯度清零?

PyTorch中在反向傳播前為什么要手動(dòng)將梯度清零?
2023-03-22
在使用PyTorch進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練時(shí),我們通常需要手動(dòng)將梯度清零。這是因?yàn)镻yTorch中的自動(dòng)求導(dǎo)機(jī)制(Autograd)會(huì)自動(dòng)計(jì)算每個(gè)張量的梯度,并將其累加到張量的.grad屬性中。如果不手動(dòng)將梯度清零,那么每次反向 ...

【CDA干貨】解析 loss.backward ():深度學(xué)習(xí)中梯度匯總與同步的自動(dòng)觸發(fā)核心

【CDA干貨】解析 loss.backward ():深度學(xué)習(xí)中梯度匯總與同步的自動(dòng)觸發(fā)核心
2025-09-02
解析 loss.backward ():深度學(xué)習(xí)中梯度匯總與同步的自動(dòng)觸發(fā)核心 在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練流程中,loss.backward()是連接 “前向計(jì)算” 與 “參數(shù)更新” 的關(guān)鍵橋梁。它不僅負(fù)責(zé)觸發(fā)梯度的反向傳播計(jì)算,在分布式訓(xùn)練場 ...

【CDA干貨】解析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中 Softmax 函數(shù)的核心作用

【CDA干貨】解析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中 Softmax 函數(shù)的核心作用
2025-07-29
解析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中 Softmax 函數(shù)的核心作用 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程中,激活函數(shù)扮演著至關(guān)重要的角色,它們?yōu)榫W(wǎng)絡(luò)賦予了非線性能力,使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠處理復(fù)雜的任務(wù)。而 Softmax 函數(shù)作為一種常用的激活函數(shù),在神經(jīng)網(wǎng) ...

【CDA干貨】LSTM 為何會(huì)產(chǎn)生誤差?深入剖析其背后的原因

【CDA干貨】LSTM 為何會(huì)產(chǎn)生誤差?深入剖析其背后的原因
2025-06-27
LSTM 為何會(huì)產(chǎn)生誤差?深入剖析其背后的原因? ? 在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,LSTM(Long Short-Term Memory)網(wǎng)絡(luò)憑借其獨(dú)特的記憶單元設(shè)計(jì),有效解決了傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)中梯度消失和梯度爆炸的問題,在處理時(shí)間序列數(shù) ...
交叉熵?fù)p失函數(shù)的梯度下降算法
2024-12-05
在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,交叉熵?fù)p失函數(shù)扮演著關(guān)鍵角色,特別是在分類問題中。它不僅被廣泛運(yùn)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程,而且通過衡量模型預(yù)測的概率分布與實(shí)際標(biāo)簽分布之間的差異,指導(dǎo)著模型參數(shù)的優(yōu)化路徑。 交 ...
如何在深度學(xué)習(xí)中處理圖像和文本數(shù)據(jù)?
2024-04-15
在深度學(xué)習(xí)中,處理圖像和文本數(shù)據(jù)是非常重要的任務(wù)。隨著計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理領(lǐng)域的快速發(fā)展,圖像和文本數(shù)據(jù)已經(jīng)成為廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域的主要數(shù)據(jù)類型。本文將介紹如何使用深度學(xué)習(xí)方法有效地處理圖像和文本 ...
如何解決梯度消失和梯度爆炸的問題?
2023-11-02
梯度消失和梯度爆炸是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中常見的問題,它們可能導(dǎo)致模型無法有效學(xué)習(xí)或訓(xùn)練過程變得不穩(wěn)定。在本文中,我們將探討一些解決這些問題的方法。 激活函數(shù)選擇: 梯度消失和梯度爆炸通常與使用不合適的激 ...
數(shù)據(jù)挖掘算法中常見的分類有哪些?
2023-09-28
在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中,有許多常見的分類算法被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析、模式發(fā)現(xiàn)和預(yù)測等任務(wù)。以下是一些常見的數(shù)據(jù)挖掘分類算法: 決策樹(Decision Trees):決策樹是一種基于樹狀結(jié)構(gòu)的分類算法,可以通過對輸入數(shù)據(jù) ...
有哪些常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法?
2023-06-30
機(jī)器學(xué)習(xí)是計(jì)算機(jī)科學(xué)中的一個(gè)分支,它利用統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能和計(jì)算機(jī)科學(xué)等領(lǐng)域的知識(shí)和技術(shù),通過訓(xùn)練模型從數(shù)據(jù)中提取有用的信息。機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以大致分為三類:監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)。在本文中,我 ...
如何預(yù)測患者病情發(fā)展趨勢?
2023-06-28
在醫(yī)療領(lǐng)域,預(yù)測患者病情發(fā)展趨勢是一個(gè)非常重要的任務(wù)。通過準(zhǔn)確地預(yù)測病情發(fā)展,醫(yī)生能夠采取更好的治療決策,從而提高治療效果和患者的生存率。本文將介紹一些常用的方法和技術(shù),幫助醫(yī)生預(yù)測患者病情發(fā)展趨勢。 ...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)間主要耗時(shí)在于前向還是梯度反傳?
2023-04-18
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于人工神經(jīng)元相互連接的計(jì)算模型。它可以用于各種任務(wù),如圖像或語音識(shí)別、自然語言處理、游戲AI等。訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是使其能夠執(zhí)行所需任務(wù)的一個(gè)重要步驟。在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)間可 ...
Pytorch實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)圖執(zhí)行的原理和機(jī)制是什么?
2023-04-18
PyTorch是一個(gè)基于Python的科學(xué)計(jì)算包,主要針對兩類人群:深度學(xué)習(xí)研究人員和使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的工程師。PyTorch的核心理念是動(dòng)態(tài)圖執(zhí)行機(jī)制,與TensorFlow的靜態(tài)圖執(zhí)行機(jī)制形成了鮮明的對比。本文將詳細(xì)介紹PyTorc ...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)典結(jié)構(gòu)是怎么設(shè)計(jì)出來的?
2023-04-18
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬大腦神經(jīng)元之間相互作用的計(jì)算模型,它可以對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行高效的分類、識(shí)別、預(yù)測等任務(wù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)源于對生物神經(jīng)元與神經(jīng)系統(tǒng)運(yùn)作的研究,而其經(jīng)典結(jié)構(gòu)則是通過不斷的實(shí)驗(yàn)和優(yōu)化得來的。 ...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖靈機(jī)的通俗解釋和詳細(xì)過程及應(yīng)用?
2023-04-13
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖靈機(jī)(Neural Turing Machine, NTM)是一種結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和圖靈機(jī)的模型,旨在提高傳統(tǒng)圖靈機(jī)的計(jì)算能力。它由Google DeepMind的Alex Graves等人在2014年提出。NTM可以看作是將一個(gè)可微分的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接到一 ...

pytorch中多分類的focal loss應(yīng)該怎么寫?

pytorch中多分類的focal loss應(yīng)該怎么寫?
2023-04-12
PyTorch是一種廣泛使用的深度學(xué)習(xí)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(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。在PyTorch中,多分類問題是一個(gè)常見的應(yīng)用場景。為了優(yōu)化多分類任務(wù),我們需要選擇合適的損失函數(shù)。在本篇文章 ...
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是如何訓(xùn)練的?
2023-04-11
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,可以用于各種任務(wù),例如圖像分類、語音識(shí)別和自然語言處理。但是,訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以是一個(gè)復(fù)雜的過程,需要考慮許多因素,例如網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、損失函數(shù)和優(yōu)化算法。 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) ...
如何向一個(gè)什么都不懂的人通俗詳細(xì)地解釋卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN的原理?
2023-04-11
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是一種在計(jì)算機(jī)視覺和圖像識(shí)別中廣泛使用的深度學(xué)習(xí)模型,它可以對數(shù)字圖像進(jìn)行分類、分割和特征提取。下面我將嘗試以通俗易懂的方式解釋CNN的原理。 首先,我們需要了解什么是卷積。在數(shù)學(xué)和物 ...
pytorch 如何實(shí)現(xiàn)梯度累積?
2023-04-11
PyTorch是一個(gè)非常流行的深度學(xué)習(xí)框架,它提供了一種直觀且易于使用的方法來構(gòu)建、訓(xùn)練和部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在深度學(xué)習(xí)中,梯度下降法是最基本的優(yōu)化算法之一,而梯度累積則是一種可以提高梯度下降的效果的技術(shù)。在 ...
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