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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(hù)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(shuō)明請(qǐng)參見(jiàn)：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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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(wèn)題和分類(lèi)問(wèn)題。它通過(guò)集成多個(gè)決策樹(shù)來(lái)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(wèn)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(lèi)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(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)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 ...

如何限制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出值的范圍？

如何限制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出值的范圍？
2023-03-31
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Network）是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，它可以對(duì)各種類(lèi)型的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)。在許多應(yīng)用程序中，我們需要將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出值限制在特定范圍內(nèi)，例如0到1之間或-1到1之間。這篇文章將介紹幾種限制 ...

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(lái)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 ...

數(shù)據(jù)回歸預(yù)測(cè)更適合用哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型？

數(shù)據(jù)回歸預(yù)測(cè)更適合用哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型？
2023-03-31
數(shù)據(jù)回歸預(yù)測(cè)是指利用歷史數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)數(shù)值的變化趨勢(shì)。在現(xiàn)代科技時(shí)代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一種非常寶貴的資源。人們通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)的分析和處理，可以有效地預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì)，并做出正確的決策。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種強(qiáng)大的 ...

tensorflow_datasets 如何load本地的數(shù)據(jù)集？

tensorflow_datasets 如何load本地的數(shù)據(jù)集？
2025-03-26
TensorFlow Datasets（TFDS）是一個(gè)用于下載、管理和預(yù)處理機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集的庫(kù)。它提供了易于使用的API，允許用戶(hù)從現(xiàn)有集合中選擇并下載各種數(shù)據(jù)集。然而，在一些情況下，用戶(hù)可能需要使用本地?cái)?shù)據(jù)集進(jìn)行模型訓(xùn)練 ...
數(shù)據(jù)分析師要學(xué)習(xí)哪些技能
2023-03-31
數(shù)據(jù)分析師作為數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的權(quán)威專(zhuān)家，在今天的企業(yè)存在著很重要的作用。為了更有效地應(yīng)對(duì)當(dāng)今數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域中出現(xiàn)的各種挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)分析師需要不斷學(xué)習(xí)和提高自己的技能，以便能夠更好地為企業(yè)和社會(huì)提供數(shù)據(jù)分析 ...
數(shù)據(jù)分析師所需技能有哪些
2023-03-30
隨著數(shù)據(jù)科學(xué)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)分析師這一角色也變得越來(lái)越重要。作為數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)人士，數(shù)據(jù)分析師需要具備廣泛的知識(shí)和技能，以便能夠有效地分析和挖掘數(shù)據(jù)中的價(jià)值。本文將從數(shù)據(jù)分析師所需的技能方面 ...

訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，訓(xùn)練集loss下降，但是驗(yàn)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(shí)，訓(xùn)練集loss下降，但是驗(yàn)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(gè)非常重要的任務(wù)。通常，我們會(huì)將數(shù)據(jù)集分成訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，用于訓(xùn)練和測(cè)試我們的模型。在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，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(shí)間的推移， ...

xgboost中的min_child_weight是什么意思?

xgboost中的min_child_weight是什么意思?
2023-03-28
在介紹XGBoost中的min_child_weight之前，先簡(jiǎn)要介紹一下XGBoost。 XGBoost是一種廣泛使用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，被用于各種數(shù)據(jù)科學(xué)任務(wù)，例如分類(lèi)、回歸等。它是“Extreme Gradient Boosting”的縮寫(xiě)，是一種決策樹(shù) ...

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(shí)序數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型，它能夠有效地捕捉時(shí)間上的依賴(lài)關(guān)系。然而，在一些應(yīng)用場(chǎng)景中，單純使用LSTM模型可能無(wú)法達(dá)到預(yù)期的效果，這時(shí)候可以考慮在LSTM模型后增加Dense（全連接）層來(lái)進(jìn)一 ...

docker中遇到unauthorized authentication required問(wèn)題？

docker中遇到unauthorized authentication required問(wèn)題？
2023-03-22
在使用Docker時(shí)，有時(shí)候會(huì)遇到“unauthorized authentication required”（需要授權(quán)認(rèn)證）的問(wèn)題。這通常發(fā)生在你嘗試從一個(gè)鏡像倉(cāng)庫(kù)中拉取或推送鏡像時(shí)，但是你沒(méi)有提供正確的認(rèn)證憑據(jù)。 該錯(cuò)誤信息表示，Dock ...

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

pytorch如何設(shè)置batch-size和num_workers，避免超顯存, 并提高實(shí)驗(yàn)速度？
2023-03-22
PyTorch 是一個(gè)廣泛使用的深度學(xué)習(xí)框架，在使用過(guò)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(guò) DataLoader ...

如何用 SPSS 進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析？

如何用 SPSS 進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析？
2023-03-15
SPSS是一種常用的統(tǒng)計(jì)軟件，可以用來(lái)進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析。下面將為您介紹如何在SPSS中實(shí)現(xiàn)這個(gè)過(guò)程。 步驟1：準(zhǔn)備數(shù)據(jù) 在進(jìn)行驗(yàn)證性因子分析之前，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。首先，需要確保數(shù)據(jù)集中沒(méi)有缺失值 ...

spss中因子分析的總方差解釋和碎石圖說(shuō)明了什么？

spss中因子分析的總方差解釋和碎石圖說(shuō)明了什么？
2023-03-15
SPSS是一種常用的統(tǒng)計(jì)分析軟件，因子分析是其中一個(gè)常用的方法之一。在進(jìn)行因子分析時(shí)，總方差解釋和碎石圖都是非常重要的概念。 總方差解釋是指因子解釋的數(shù)據(jù)變異程度，通常使用特征值來(lái)表示。特征值越大，說(shuō) ...

常用的數(shù)據(jù)分析方法介紹

常用的數(shù)據(jù)分析方法介紹
2022-09-09
一、公式拆解 所謂公式拆解法就是針對(duì)某個(gè)指標(biāo)，用公式層層分解該指標(biāo)的影響因素。 舉例：分析某產(chǎn)品的銷(xiāo)售額較低的原因，用公式法分解 二、對(duì)比分析 對(duì)比法就是用兩組或兩組以上的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，是最通 ...
閱讀論文如何幫助你成為一名更有效的數(shù)據(jù)科學(xué)家
2022-03-14
作者尤金·顏，亞馬遜應(yīng)用科學(xué)家 “與其手動(dòng)檢查我們的數(shù)據(jù)，為什么不試試領(lǐng)英的做法呢？它幫助他們實(shí)現(xiàn)了95%的準(zhǔn)確率和80%的召回率。“ 然后我的隊(duì)友分享了如何使用k-最近鄰來(lái)識(shí)別不一致的標(biāo)簽（在職位 ...
數(shù)據(jù)科學(xué)家與ML工程師的區(qū)別
2022-02-28
數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的角色之間經(jīng)常存在混淆。盡管他們確實(shí)友好地合作，在專(zhuān)門(mén)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)方面有一些重疊，但這兩種作用的目的完全不同。 從本質(zhì)上說(shuō)，我們是在區(qū)分科學(xué)家和工程師，前者尋求理解他 ...

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