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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)的第一個參數(shù)驗證碼對象,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(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時表示是新驗證碼的宕機(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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為什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有泛化能力?
2023-03-30
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種計算模型,它通過學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的特征,自動提取和表達(dá)數(shù)據(jù)中的規(guī)律,并能夠推廣到未見過的數(shù)據(jù)中。這種能力被稱為泛化能力。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力可以歸結(jié)為以下幾個原因: 模型參數(shù)的優(yōu)化 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ...

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積層后一定要跟激活函數(shù)嗎?

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積層后一定要跟激活函數(shù)嗎?
2023-03-30
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network, CNN)是一種用于圖像、音頻等數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型。CNN中的卷積層(Convolutional Layer)是其中最重要的組成部分之一,它通過應(yīng)用卷積核(Kernel)來提取圖像中的特征。 ...

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時loss突然增大是什么原因?

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時loss突然增大是什么原因?
2023-03-30
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是一種常用的深度學(xué)習(xí)模型,廣泛應(yīng)用于計算機(jī)視覺、自然語言處理和語音識別等領(lǐng)域。在訓(xùn)練CNN時,我們通常使用反向傳播算法來更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù),并通過監(jiān)控?fù)p失函數(shù)的變化來評估模型的性能。在訓(xùn)練 ...
如何將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在一維時間序列數(shù)據(jù)上?
2023-03-30
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種強大的深度學(xué)習(xí)模型,通常用于處理圖像數(shù)據(jù),但它也可以應(yīng)用于一維時間序列數(shù)據(jù)。在本文中,我們將探討如何將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于一維時間序列數(shù)據(jù),并介紹一些常見的技術(shù)和方法。 什么是一維時間 ...

訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時,訓(xùn)練集loss下降,但是驗證集loss一直不下降,這怎么解決呢?

訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時,訓(xùn)練集loss下降,但是驗證集loss一直不下降,這怎么解決呢?
2023-03-30
在機(jī)器學(xué)習(xí)中,訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個非常重要的任務(wù)。通常,我們會將數(shù)據(jù)集分成訓(xùn)練集和驗證集,用于訓(xùn)練和測試我們的模型。在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時,我們希望看到訓(xùn)練集的損失值(loss)不斷下降,這表明隨著時間的推移, ...

LSTM模型后增加Dense(全連接)層的目的是什么?

LSTM模型后增加Dense(全連接)層的目的是什么?
2023-03-28
LSTM模型是一種用于處理時序數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型,它能夠有效地捕捉時間上的依賴關(guān)系。然而,在一些應(yīng)用場景中,單純使用LSTM模型可能無法達(dá)到預(yù)期的效果,這時候可以考慮在LSTM模型后增加Dense(全連接)層來進(jìn)一 ...
為什么lstm在時序預(yù)測上表現(xiàn)不及傳統(tǒng)算法?
2023-03-27
LSTM是一種遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通常被用于時序預(yù)測任務(wù)。它可以捕獲長期依賴性,因為它具有內(nèi)存單元來記住過去的信息。然而,在實踐中,我們發(fā)現(xiàn)在某些情況下,LSTM要比傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計學(xué)方法的算法表現(xiàn)差。 在本文中,我 ...
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GNN)現(xiàn)在可以研究的方向有哪些呢?
2023-03-27
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GNN)是近年來機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中備受關(guān)注的一種新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。它主要用于處理圖數(shù)據(jù),并且在社交網(wǎng)絡(luò)、生物信息學(xué)和交通路網(wǎng)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。目前,GNN的研究方向涵蓋了多個領(lǐng)域,本文將從以下幾 ...
為什么有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加入注意力機(jī)制后效果反而變差了?
2023-03-23
注意力機(jī)制是一種在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用廣泛的技術(shù),能夠幫助模型更好地理解輸入數(shù)據(jù),提高模型的性能和精度。然而,有時候加入注意力機(jī)制后模型的效果并沒有得到明顯的提升,甚至?xí)儾?。那么,為什么有的神?jīng)網(wǎng)絡(luò)加入注 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的偏置(bias)究竟有什么用?

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的偏置(bias)究竟有什么用?
2023-03-23
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的偏置(bias)是一個常數(shù),它被添加到每個神經(jīng)元的加權(quán)輸入中。雖然它只是一個小的常數(shù)項,但卻在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程中起著重要的作用。在本文中,我們將詳細(xì)探討偏置的作用及其在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的重要性。 ...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何進(jìn)行回歸預(yù)測?
2023-03-23
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦神經(jīng)元工作方式的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,具有強大的非線性建模能力和自適應(yīng)性。在回歸預(yù)測問題中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常被用來對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行函數(shù)擬合,從而預(yù)測相關(guān)的輸出值。本文將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行回歸預(yù)測 ...
LSTM里Embedding Layer的作用是什么?
2023-03-22
LSTM是一種經(jīng)典的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),已經(jīng)廣泛應(yīng)用于自然語言處理、語音識別、圖像生成等領(lǐng)域。在LSTM中,Embedding Layer(嵌入層)是非常重要的一部分,它可以將輸入序列中的每個離散變量映射成一個連續(xù)向量,從而便于 ...
如何實現(xiàn)用遺傳算法或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行因子挖掘?
2023-03-22
因子挖掘是指從數(shù)據(jù)中尋找影響目標(biāo)變量的關(guān)鍵因素,它在金融、醫(yī)學(xué)、生物等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是兩種常用的因子挖掘方法。本文將介紹如何使用這兩種方法進(jìn)行因子挖掘,并對其優(yōu)缺點進(jìn)行分析。 ...

pytorch如何設(shè)置batch-size和num_workers,避免超顯存, 并提高實驗速度?

pytorch如何設(shè)置batch-size和num_workers,避免超顯存, 并提高實驗速度?
2023-03-22
PyTorch 是一個廣泛使用的深度學(xué)習(xí)框架,在使用過程中,設(shè)置 Batch Size 和 Num Workers 是非常重要的。Batch Size 與 Num Workers 的設(shè)置關(guān)系到 GPU 內(nèi)存的使用和訓(xùn)練速度。 在 PyTorch 中,通過 DataLoader ...
如何用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)連續(xù)型變量的回歸預(yù)測?
2023-03-22
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種強大的機(jī)器學(xué)習(xí)工具,已被廣泛應(yīng)用于各種預(yù)測和分類問題。其中一個常見的應(yīng)用是使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行連續(xù)型變量的回歸預(yù)測。本文將介紹如何使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成這個任務(wù)。 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 首先,我們需要準(zhǔn)備數(shù)據(jù) ...
機(jī)器學(xué)習(xí)算法中 GBDT 和 XGBOOST 的區(qū)別有哪些?
2023-03-22
Gradient Boosting Decision Tree (GBDT) 和 Extreme Gradient Boosting (XGBoost) 都是目前機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中非常流行的算法。兩種算法都采用了 boosting 方法來提高分類或回歸效果,但在實現(xiàn)細(xì)節(jié)上還是有一些區(qū)別的 ...
如何理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中通過add的方式融合特征?
2023-03-15
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦的計算模型,具有自主學(xué)習(xí)和自我調(diào)整的能力。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,融合特征的方式有很多種,其中通過add的方式進(jìn)行特征融合是比較常見的方法。 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,每層都會提取出輸入數(shù)據(jù)的一組特征,這 ...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加上注意力機(jī)制,精度反而下降,為什么會這樣呢?
2023-03-14
近年來,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制的結(jié)合已經(jīng)成為了自然語言處理領(lǐng)域中的研究熱點。但是,在實際應(yīng)用中,有時候我們會發(fā)現(xiàn),當(dāng)將注意力機(jī)制加入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中時,模型的精度反而下降了。為什么會出現(xiàn)這種情況呢?本文將從 ...

數(shù)據(jù)分析之?dāng)?shù)據(jù)挖掘入門指南

數(shù)據(jù)分析之?dāng)?shù)據(jù)挖掘入門指南
2022-10-25
數(shù)據(jù)分析 探索性數(shù)據(jù)分析(Exploratory Data Analysis,EDA)是指對已有數(shù)據(jù)在盡量少的先驗假設(shè)下通過作圖、制表、方程擬合、計算特征量等手段探索數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和規(guī)律的一種數(shù)據(jù)分析方法。 常用的第三方庫 ...

數(shù)據(jù)分析師之?dāng)?shù)據(jù)挖掘入門

數(shù)據(jù)分析師之?dāng)?shù)據(jù)挖掘入門
2022-10-19
數(shù)據(jù)分析 探索性數(shù)據(jù)分析(Exploratory Data Analysis,EDA)是指對已有數(shù)據(jù)在盡量少的先驗假設(shè)下通過作圖、制表、方程擬合、計算特征量等手段探索數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和規(guī)律的一種數(shù)據(jù)分析方法。 常用的第三方庫 ...

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