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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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如何理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多個(gè)卷積核?

如何理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多個(gè)卷積核?
2023-04-19
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)是一種經(jīng)典的深度學(xué)習(xí)模型,廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)等領(lǐng)域。在CNN中,卷積核(Convolutional Kernel)是一個(gè)非常重要的組成部分,它通過卷積操作對(duì)輸入數(shù) ...

SPSS中進(jìn)行K均值聚類分析,怎么確定分幾類比較好?

SPSS中進(jìn)行K均值聚類分析,怎么確定分幾類比較好?
2023-04-19
在進(jìn)行K均值聚類分析時(shí),如何確定最優(yōu)的分類數(shù)是一個(gè)非常重要的問題。一般來說,確定分類數(shù)需要考慮數(shù)據(jù)的特征和研究目的。下面將介紹一些常用的方法來確定最優(yōu)的分類數(shù)。 肘部法(Elbow Method) 肘部 ...

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里的訓(xùn)練次數(shù),訓(xùn)練目標(biāo),學(xué)習(xí)速率怎么確定?

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里的訓(xùn)練次數(shù),訓(xùn)練目標(biāo),學(xué)習(xí)速率怎么確定?
2023-04-13
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種常見的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,用于解決分類、回歸和聚類等問題。在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,訓(xùn)練次數(shù)、訓(xùn)練目標(biāo)和學(xué)習(xí)速率是三個(gè)重要的超參數(shù),對(duì)模型的性能和訓(xùn)練效率有著至關(guān)重要的影響。本文將從理論和實(shí)踐兩 ...

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(chǎng)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 ...

如何利用OpenCV識(shí)別圖像中的矩形區(qū)域?

如何利用OpenCV識(shí)別圖像中的矩形區(qū)域?
2023-04-12
OpenCV是一個(gè)強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)視覺庫,它提供了各種功能,包括圖像處理、特征檢測(cè)以及目標(biāo)識(shí)別等。在本文中,我們將探討如何使用OpenCV識(shí)別圖像中的矩形區(qū)域。 步驟1:讀取圖像 首先,我們需要從文件或攝像頭中 ...

為什么用Keras搭建的LSTM訓(xùn)練的準(zhǔn)確率和驗(yàn)證的準(zhǔn)確率都極低?

為什么用Keras搭建的LSTM訓(xùn)練的準(zhǔn)確率和驗(yàn)證的準(zhǔn)確率都極低?
2023-04-11
Keras是一個(gè)高級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API,它簡(jiǎn)化了深度學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建和訓(xùn)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(luò)(RNN),適用于時(shí)序數(shù)據(jù)處理。然而,在使用Keras搭建LSTM模型進(jìn)行訓(xùn)練時(shí),有時(shí)會(huì) ...

用xgboost做分類,預(yù)測(cè)結(jié)果輸出的為什么不是類別概率?

用xgboost做分類,預(yù)測(cè)結(jié)果輸出的為什么不是類別概率?
2023-04-10
XGBoost是一種基于決策樹的集成學(xué)習(xí)算法,在分類問題中通常被用來預(yù)測(cè)二元或多元分類結(jié)果。與傳統(tǒng)的決策樹相比,XGBoost具有更優(yōu)秀的準(zhǔn)確性和效率。 然而,在使用XGBoost進(jìn)行分類時(shí),其輸出通常不是類別概率, ...

如何計(jì)算決策樹的各特征重要程度?

如何計(jì)算決策樹的各特征重要程度?
2023-04-07
決策樹是一種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,它可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和預(yù)測(cè)。在決策樹中,特征(或?qū)傩裕┲匾允侵该總€(gè)特征對(duì)模型準(zhǔn)確性的貢獻(xiàn)程度。因此,了解如何計(jì)算特征重要性是非常有用的,可以幫助我們選擇最相關(guān)的特征 ...

為什么NLP模型訓(xùn)練1~3個(gè)epoch就可以收斂,但是CV模型很多需要訓(xùn)練十幾甚至上百個(gè)epoch?

為什么NLP模型訓(xùn)練1~3個(gè)epoch就可以收斂,但是CV模型很多需要訓(xùn)練十幾甚至上百個(gè)epoch?
2023-04-07
NLP和CV都是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的重要分支,但在訓(xùn)練模型時(shí)存在一些差異。NLP模型通常只需1~3個(gè)epoch就可以達(dá)到收斂,而CV模型則需要更多的epoch才能收斂。這種差異主要是因?yàn)閮烧咛幚頂?shù)據(jù)的方式不同。 首先,NLP模 ...

LSTM 中為什么要用 tanh 激活函數(shù)?tanh 激活函數(shù)的作用及優(yōu)勢(shì)在哪里?

LSTM 中為什么要用 tanh 激活函數(shù)?tanh 激活函數(shù)的作用及優(yōu)勢(shì)在哪里?
2023-04-07
LSTM是一種常用的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),它可以有效地解決傳統(tǒng)RNN中長(zhǎng)序列訓(xùn)練過程中產(chǎn)生的梯度消失和梯度爆炸問題。LSTM通過使用門控機(jī)制來控制信息的流動(dòng),其中tanh激活函數(shù)扮演了重要角色。 tanh激活函數(shù)是一種 ...

如何進(jìn)行多變量LSTM時(shí)間序列預(yù)測(cè)未來一周的數(shù)據(jù)?

如何進(jìn)行多變量LSTM時(shí)間序列預(yù)測(cè)未來一周的數(shù)據(jù)?
2023-04-07
隨著時(shí)間序列分析的普及,LSTM 成為了深度學(xué)習(xí)中最常用的工具之一。它以其優(yōu)異的性能和對(duì)數(shù)據(jù)的自適應(yīng)特征提取而聞名。然而,在實(shí)際應(yīng)用中,我們通常需要通過多變量來預(yù)測(cè)未來時(shí)間序列數(shù)據(jù)。本文將介紹如何使用多 ...

使用pytorch 訓(xùn)練一個(gè)二分類器,訓(xùn)練集的準(zhǔn)確率不斷提高,但是驗(yàn)證集的準(zhǔn)確率卻波動(dòng)很大,這是為啥?

使用pytorch 訓(xùn)練一個(gè)二分類器,訓(xùn)練集的準(zhǔn)確率不斷提高,但是驗(yàn)證集的準(zhǔn)確率卻波動(dòng)很大,這是為啥?
2023-04-07
當(dāng)我們訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí),我們通常會(huì)將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集。訓(xùn)練集用來訓(xùn)練模型參數(shù),而驗(yàn)證集則用于評(píng)估模型的性能和泛化能力。在訓(xùn)練過程中,我們經(jīng)常會(huì)觀察到訓(xùn)練集的準(zhǔn)確率持續(xù)提高,但是驗(yàn)證集的準(zhǔn) ...

Pytorch的nn.CrossEntropyLoss()的weight怎么使用?

Pytorch的nn.CrossEntropyLoss()的weight怎么使用?
2023-04-07
Pytorch是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中廣泛使用的一個(gè)深度學(xué)習(xí)框架,它提供了豐富的損失函數(shù)用于模型訓(xùn)練。其中,nn.CrossEntropyLoss()是用于多分類問題的常用損失函數(shù)之一。它可以結(jié)合權(quán)重參數(shù)對(duì)樣本進(jìn)行加權(quán)處理,以應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù) ...

ONNX轉(zhuǎn)Pytorch有什么好的方法嗎?

ONNX轉(zhuǎn)Pytorch有什么好的方法嗎?
2023-04-07
ONNX(Open Neural Network Exchange)是一種跨平臺(tái)、開放源代碼的深度學(xué)習(xí)模型交換格式。它可以用于在不同的深度學(xué)習(xí)框架之間轉(zhuǎn)移模型,其中包括PyTorch。在本文中,我們將探討如何將ONNX模型轉(zhuǎn)換為PyTorch模型的 ...

lstm做時(shí)間序列預(yù)測(cè)時(shí)間序列長(zhǎng)度應(yīng)該怎么設(shè)置?

lstm做時(shí)間序列預(yù)測(cè)時(shí)間序列長(zhǎng)度應(yīng)該怎么設(shè)置?
2023-04-06
LSTM(Long Short-Term Memory)是一種常用于時(shí)間序列預(yù)測(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在使用LSTM進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)時(shí),要考慮到輸入序列和輸出序列的長(zhǎng)度問題。因?yàn)長(zhǎng)STM是一種逐步處理序列數(shù)據(jù)的模型,輸入序列的長(zhǎng)度會(huì)直接影 ...

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,先進(jìn)行BatchNorm還是先運(yùn)行激活函數(shù)?

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,先進(jìn)行BatchNorm還是先運(yùn)行激活函數(shù)?
2023-04-03
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,BatchNorm(批歸一化)和激活函數(shù)是兩個(gè)關(guān)鍵的組成部分,對(duì)于它們的順序,存在不同的觀點(diǎn)和實(shí)踐。本文將從理論和實(shí)踐兩方面探討這個(gè)問題,并提出一個(gè)綜合考慮的解決方案。 理論分析 BatchNorm ...

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 ...

為什么CNN中的注意力機(jī)制都是加在提取特征的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中?

為什么CNN中的注意力機(jī)制都是加在提取特征的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中?
2023-04-03
在深度學(xué)習(xí)中,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)是一種可以自動(dòng)從原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征的強(qiáng)大工具。然而,在某些情況下,我們需要更加準(zhǔn)確地捕獲輸入數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵信息,以便更好地完成任務(wù),比如 ...

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 ...

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