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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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LSTM的cell個(gè)數(shù)是如何設(shè)置?
2023-04-04
LSTM(長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò))是一種常用的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)結(jié)構(gòu),具有較強(qiáng)的序列建模能力。在使用LSTM進(jìn)行訓(xùn)練時(shí),其中一個(gè)重要的超參數(shù)是LSTM中cell(記憶單元)的個(gè)數(shù),也稱為隱藏節(jié)點(diǎn)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(jī)器學(xué)習(xí)算法,它在處理分類和回歸問題時(shí)都具有優(yōu)秀的性能。CatBoost最初由Yandex團(tuán)隊(duì)開發(fā),在2017年推出,并迅速受到了廣泛關(guān)注和應(yīng)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(gè)決策樹來提高模型的精度和泛化能力。盡管有時(shí)候添加更多的特征可能會(huì)改善模型的性能,但有時(shí)候它可能會(huì)導(dǎo)致模型的性能反而變差。在本文中 ...
一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有兩個(gè)損失函數(shù)嗎?
2023-04-03
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)的計(jì)算模型,可以自動(dòng)學(xué)習(xí)輸入和輸出之間的關(guān)系。在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí),通常需要定義一個(gè)損失函數(shù)來評(píng)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(shí)候我們可能需要考慮 ...

為什么訓(xùn)練好的lstm模型每次輸出的結(jié)果不一樣?

為什么訓(xùn)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(luò)(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(xùn)練好的LSTM模型在使用時(shí),每次輸出的結(jié)果可能 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)loss值很小,但實(shí)際預(yù)測(cè)結(jié)果差很大,有什么原因?

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)loss值很小,但實(shí)際預(yù)測(cè)結(jié)果差很大,有什么原因?
2023-04-03
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)運(yùn)作的計(jì)算模型,可以完成很多復(fù)雜的任務(wù),如圖像識(shí)別、語音識(shí)別和自然語言處理等。在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí),最重要的指標(biāo)是損失函數(shù)(loss function),用于衡量模型預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)值之 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)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(luò)訓(xùn)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(luò)是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,可用于各種任務(wù)。然而,在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí),我們可能會(huì)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(luò)的性能可能會(huì)有很大的差異。本文將探討神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié) ...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重矩陣初始化的意義?
2023-04-03
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重矩陣初始化是一個(gè)關(guān)鍵的步驟,它影響著網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度和效果。在這篇文章中,我將解釋權(quán)重矩陣初始化的意義以及不同的初始化方法。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種由許多神經(jīng)元構(gòu)成的模型,每個(gè)神經(jīng)元都有與之相連的權(quán) ...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的樣本為何要增加噪聲?
2023-04-03
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模仿生物神經(jīng)系統(tǒng)運(yùn)作的計(jì)算模型,它可以通過學(xué)習(xí)和調(diào)整自身參數(shù)來解決各種復(fù)雜問題。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,樣本是非常重要的,因?yàn)樗鼈兪巧窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的基礎(chǔ)。實(shí)際上,在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程中,加入噪聲是一 ...

深度學(xué)習(xí)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)越多越好嗎?

深度學(xué)習(xí)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)越多越好嗎?
2023-04-03
深度學(xué)習(xí)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)越多是否越好?這是一個(gè)常見的問題。簡(jiǎn)單來說,增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度會(huì)增加其表示能力和擬合能力,但同時(shí)也可能會(huì)導(dǎo)致梯度消失、過擬合等問題。因此,我們需要根據(jù)具體情況權(quán)衡利弊。 首 ...

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的全連接層的缺點(diǎn)與優(yōu)點(diǎn)是什么?

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的全連接層的缺點(diǎn)與優(yōu)點(diǎn)是什么?
2023-04-03
全連接層是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一種常見的層類型,也被稱為密集層或者全連接層。在全連接層中,每個(gè)神經(jīng)元都與前一層中的所有神經(jīng)元相連。全連接層的優(yōu)點(diǎn)包括它的靈活性和表達(dá)能力,但其缺點(diǎn)包括參數(shù)量大和容易過擬合 ...

如何確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最佳層數(shù)與神經(jīng)元個(gè)數(shù)?

如何確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最佳層數(shù)與神經(jīng)元個(gè)數(shù)?
2023-03-31
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)和神經(jīng)元個(gè)數(shù)是決定其性能和復(fù)雜度的重要參數(shù)。然而,確定最佳的層數(shù)和神經(jīng)元個(gè)數(shù)并非易事。在本文中,我們將介紹一些常用的方法來確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最佳層數(shù)和神經(jīng)元個(gè)數(shù)。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的確定 ...

請(qǐng)問rnn和lstm中batchsize和timestep的區(qū)別是什么?

請(qǐng)問rnn和lstm中batchsize和timestep的區(qū)別是什么?
2023-03-31
RNN和LSTM是常用的深度學(xué)習(xí)模型,用于處理序列數(shù)據(jù)。其中,batch size和time step是兩個(gè)重要的超參數(shù),對(duì)模型的訓(xùn)練和性能有著重要的影響。在本文中,我們將探討RNN和LSTM中batch size和time step的區(qū)別以及它們對(duì) ...

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,那個(gè)卷積輸出層的通道數(shù)(深度)的計(jì)算?

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,那個(gè)卷積輸出層的通道數(shù)(深度)的計(jì)算?
2023-03-31
在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,卷積輸出層的通道數(shù)(也稱為深度或特征圖數(shù)量)是非常重要的超參數(shù)之一。該參數(shù)決定了模型最終的學(xué)習(xí)能力和效果,并且需要根據(jù)具體任務(wù)來進(jìn)行調(diào)整。 通常情況下,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)卷積層和 ...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于小目標(biāo)檢測(cè)嗎?
2023-03-31
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,CNN)是一種廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)模型。CNN通過不斷堆疊卷積層、池化層和全連接層等組件,可以自動(dòng)從原始圖像中提取出有意義的特征,從而實(shí)現(xiàn)諸如圖像 ...

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以沒有池化層嗎?

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以沒有池化層嗎?
2023-03-31
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)是一種常用的深度學(xué)習(xí)算法,廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理等領(lǐng)域。池化層(Pooling Layer)是CNN中常用的一種層次結(jié)構(gòu),可以降低數(shù)據(jù)的空間維度,提高模 ...
對(duì)于一個(gè)準(zhǔn)確率不高的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,應(yīng)該從哪些方面去優(yōu)化?
2023-03-31
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法,用于解決許多現(xiàn)實(shí)世界的問題。然而,即使使用最先進(jìn)的技術(shù)和算法構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型也可能存在準(zhǔn)確率不高的問題。在這種情況下,我們需要考慮從哪些方面去優(yōu)化。在本文中,我將分享 ...
CRF和LSTM 模型在序列標(biāo)注上的優(yōu)劣?
2023-03-31
序列標(biāo)注是一種重要的自然語言處理任務(wù),通常用于實(shí)體識(shí)別、命名實(shí)體識(shí)別、分詞、詞性標(biāo)注等。在序列標(biāo)注中,CRF和LSTM是兩種常用的模型,本文將比較它們?cè)谛蛄袠?biāo)注上的優(yōu)劣。 一、CRF 條件隨機(jī)場(chǎng)(CRF)是一種無向 ...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)損失函數(shù)由多部分組成怎么設(shè)置權(quán)重?
2023-03-31
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)通常由多個(gè)部分組成,每個(gè)部分對(duì)應(yīng)著不同的訓(xùn)練目標(biāo)。例如,在圖像分類中,我們可能希望最小化分類錯(cuò)誤率和正則化項(xiàng),因?yàn)檫^擬合會(huì)導(dǎo)致模型在測(cè)試集上表現(xiàn)不佳。在語音識(shí)別中,我們還可以添加協(xié)同 ...
如果一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的總loss=loss1+loss2,那么這個(gè)網(wǎng)絡(luò)是如何反向傳遞更新loss1的呢?
2023-03-31
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,我們通常使用反向傳播算法來訓(xùn)練模型。該算法的目的是通過計(jì)算誤差函數(shù)關(guān)于參數(shù)梯度來更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù),以最小化誤差。 在一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)總loss=loss1+loss2的情況下,我們需要確定如何反向傳播和更新loss1 ...

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