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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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如何評估模型的準確性?
2023-06-15
為了評估一個模型的準確性,需要考慮多個因素。以下是一些可能有用的方法和技術(shù): 混淆矩陣 混淆矩陣是評估分類模型的常用工具。它將實際類別與模型預測的類別進行比較,并將結(jié)果呈現(xiàn)在二維表格中。這種方法可以計 ...
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)量遠遠少于其他類別的樣本數(shù)量。這種情況可能會導致機器學習模型的訓練和評估出現(xiàn)偏差,從而影響其性能和準確性。因此,在處理不平衡數(shù)據(jù)集時,需要采取一系列的方法 ...
如何選擇適當?shù)乃惴ǎ?/dt>
2023-06-15
選擇適當?shù)乃惴ㄊ菙?shù)據(jù)科學和機器學習中至關(guān)重要的一個步驟。它決定了我們最終將使用哪種方法來分析和處理數(shù)據(jù),以及對模型進行訓練和預測。在本文中,我們將介紹如何選擇適當?shù)乃惴?,并提供一些常見的算法選擇標準。 ...
如何評估模型的性能?
2023-06-15
在機器學習中,模型的性能評估是非常重要的一步。通過對模型性能的評估,我們可以了解模型的表現(xiàn)如何,并且可以根據(jù)這些表現(xiàn)來確定是否需要對模型進行優(yōu)化或調(diào)整。本文將介紹如何評估模型性能以及評估時需要注意的事 ...

在SPSS中做二元logistic回歸,數(shù)據(jù)的訓練集和預測集怎么分的?

在SPSS中做二元logistic回歸,數(shù)據(jù)的訓練集和預測集怎么分的?
2023-05-12
在進行機器學習建模時,我們通常需要將數(shù)據(jù)集分成訓練集和測試集。這種做法能夠幫助我們評估模型的性能,并檢驗模型是否過擬合或欠擬合。在SPSS中做二元logistic回歸也不例外。 二元logistic回歸是一種用來建立 ...

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變量之間關(guān)系的統(tǒng)計方法。它可以幫助我們理解一個因變量如何隨著一個自變量的變化而變化。在進行一元線性回歸分析后,我們會得到兩個重要指標:R方和調(diào)整后R方。這篇文章將探討這兩 ...
BP神經(jīng)網(wǎng)絡是否優(yōu)于logistic回歸?
2023-04-19
BP神經(jīng)網(wǎng)絡和logistic回歸是兩種常見的機器學習算法,它們都被廣泛應用于分類問題。雖然這兩種算法都有其獨特的優(yōu)點和適用范圍,但在許多情況下,BP神經(jīng)網(wǎng)絡比logistic回歸更為優(yōu)越。 首先,BP神經(jīng)網(wǎng)絡可以處理非線 ...
XGBoost做分類問題時每一輪迭代擬合的是什么?
2023-04-18
XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)是一種強大的集成學習算法,常用于解決分類和回歸問題。它是一種基于決策樹的機器學習算法,在解決分類問題時,每一輪迭代擬合的是殘差。本文將對XGBoost分類問題中每一輪迭代 ...
caffe框架中 LRN層有什么作用。改變各個參數(shù)會有怎么的效果。求大神指點?
2023-04-18
LRN層全稱為Local Response Normalization層,在caffe框架中是一種常用的正則化技術(shù),它可以增強神經(jīng)網(wǎng)絡的泛化性能和抗干擾能力。本文將對LRN層的作用、參數(shù)以及改變參數(shù)的效果進行詳細解析。 LRN層的作用 在深度 ...
如何對機器學習xgboost中數(shù)據(jù)集不平衡進行處理?
2023-04-18
機器學習是一種利用算法和模型從數(shù)據(jù)中自動學習的方法,而不需要明確編程。隨著技術(shù)的發(fā)展,機器學習在解決各種問題方面得到了廣泛的應用。但是,在實際應用中,我們會遇到一個常見的問題:不平衡的數(shù)據(jù)集。 由于某 ...
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習框架,它提供了許多函數(shù)和工具來優(yōu)化模型的訓練過程。其中一個非常有用的函數(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(guān)重要的影響。本文將從理論和實踐兩 ...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡訓練圖像的時候,像素值都是大于0的,那么激活函數(shù)relu還有什么作用呢?
2023-04-13
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(Convolutional Neural Network,CNN)是現(xiàn)代深度學習中最為常用的一種模型,在圖像處理、語音識別等領域取得了很多重要的成果。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練過程中,激活函數(shù)是一個非常重要的組成部分,其中R ...

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 ...
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 ...

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 ...
決策樹作為一種分類方法為什么可以用于預測?
2023-04-11
決策樹是一種常見的分類方法,它通過將數(shù)據(jù)集分成小的子集來構(gòu)建分類模型。決策樹的主要思想是基于一系列規(guī)則(即節(jié)點)來預測輸出值。在決策樹中,每個節(jié)點代表一個屬性或特征,每個邊代表該屬性可能的值,而每個葉 ...
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(guān)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 ...

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