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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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為什么很少有人用雙線性插值來進行深度神經(jīng)網(wǎng)絡中的下采樣操作？
2023-04-10
雙線性插值是一種常用的圖像處理技術，通常用于圖像縮放操作中。在圖像處理領域，它被廣泛應用于圖像的放大和縮小等操作中。然而，在深度神經(jīng)網(wǎng)絡中，很少有人使用雙線性插值來進行下采樣操作。 首先，讓我們了解一 ...
如何對XGBoost模型進行參數(shù)調(diào)優(yōu)？
2023-04-10
XGBoost是一個高效、靈活和可擴展的機器學習算法，因其在許多數(shù)據(jù)科學競賽中的成功表現(xiàn)而備受矚目。然而，為了使XGBoost模型達到最佳性能，需要進行參數(shù)調(diào)優(yōu)。本文將介紹一些常見的XGBoost參數(shù)以及如何對它們進行調(diào) ...
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(jié)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。 ...
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 ...
深度學習網(wǎng)絡框架里，神經(jīng)元數(shù)量怎么確定？
2023-04-07
在深度學習網(wǎng)絡框架中，確定神經(jīng)元數(shù)量是一個重要的設計決策。神經(jīng)元數(shù)量越多，模型的能力和復雜度就越高，但同時也會增加計算和存儲資源的需求，可能導致過擬合等問題。因此，正確地確定神經(jīng)元數(shù)量對于設計高效和準 ...
神經(jīng)網(wǎng)絡反向傳播算法本質(zhì)是在解決什么問題？
2023-04-07
神經(jīng)網(wǎng)絡反向傳播算法（Backpropagation）是一種用于訓練神經(jīng)網(wǎng)絡的算法，其本質(zhì)是通過最小化損失函數(shù)來尋找權重和偏置參數(shù)的最優(yōu)值。在深度學習中，尤其是在計算機視覺、自然語言處理和語音識別等領域中，神經(jīng)網(wǎng)絡 ...

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 ...

如何將卡爾曼濾波與神經(jīng)網(wǎng)絡進行結(jié)合？？

如何將卡爾曼濾波與神經(jīng)網(wǎng)絡進行結(jié)合？？
2023-04-07
卡爾曼濾波和神經(jīng)網(wǎng)絡是兩種不同的模型，卡爾曼濾波主要用于估計狀態(tài)變量的值，而神經(jīng)網(wǎng)絡則是一種強大的模式識別工具。然而，將它們結(jié)合起來可以利用它們各自的優(yōu)點，并提高預測、估計和控制的準確性。 在開始 ...
如果有無限數(shù)量的數(shù)據(jù)訓練神經(jīng)網(wǎng)絡，結(jié)果會如何？
2023-04-07
如果給神經(jīng)網(wǎng)絡提供無限數(shù)量的數(shù)據(jù)進行訓練，那么神經(jīng)網(wǎng)絡將能夠更好地理解真實世界的復雜性。這樣的訓練可以幫助神經(jīng)網(wǎng)絡克服過擬合和欠擬合等常見問題，同時也可以提高模型的準確性和魯棒性。 然而，實際上不存在 ...
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 ...
LSTM的cell個數(shù)是如何設置？
2023-04-04
LSTM（長短時記憶網(wǎng)絡）是一種常用的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）結(jié)構，具有較強的序列建模能力。在使用LSTM進行訓練時，其中一個重要的超參數(shù)是LSTM中cell（記憶單元）的個數(shù)，也稱為隱藏節(jié)點數(shù)。在本文中，我們將探討如何 ...
catboost原理介紹，與lightgbm和xgboost比較優(yōu)劣？
2023-04-03
CatBoost是一種基于梯度提升樹的機器學習算法，它在處理分類和回歸問題時都具有優(yōu)秀的性能。CatBoost最初由Yandex團隊開發(fā)，在2017年推出，并迅速受到了廣泛關注和應用。 CatBoost與LightGBM和XGBoost都屬于GBDT（Gr ...

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 ...

為什么訓練好的lstm模型每次輸出的結(jié)果不一樣？

為什么訓練好的lstm模型每次輸出的結(jié)果不一樣？
2023-04-03
LSTM（Long Short-Term Memory）模型是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（Recurrent Neural Network，RNN），其能夠處理序列數(shù)據(jù)并在某種程度上解決梯度消失和梯度爆炸問題。訓練好的LSTM模型在使用時，每次輸出的結(jié)果可能 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡loss值很小，但實際預測結(jié)果差很大，有什么原因？

神經(jīng)網(wǎng)絡loss值很小，但實際預測結(jié)果差很大，有什么原因？
2023-04-03
神經(jīng)網(wǎng)絡是一種模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)運作的計算模型，可以完成很多復雜的任務，如圖像識別、語音識別和自然語言處理等。在訓練神經(jīng)網(wǎng)絡時，最重要的指標是損失函數(shù)（loss function），用于衡量模型預測結(jié)果與真實值之 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡訓練結(jié)果不穩(wěn)定可能是什么原因？有什么解決辦法？

神經(jīng)網(wǎng)絡訓練結(jié)果不穩(wěn)定可能是什么原因？有什么解決辦法？
2023-04-03
神經(jīng)網(wǎng)絡是一種強大的機器學習模型，可用于各種任務。然而，在訓練神經(jīng)網(wǎng)絡時，我們可能會遇到結(jié)果不穩(wěn)定的情況，這意味著在同樣的數(shù)據(jù)集和超參數(shù)下，神經(jīng)網(wǎng)絡的性能可能會有很大的差異。本文將探討神經(jīng)網(wǎng)絡訓練結(jié) ...

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