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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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請(qǐng)問如何解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的loss、acc差別過大的問題?

請(qǐng)問如何解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的loss、acc差別過大的問題?
2023-04-07
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程中,我們通常會(huì)把數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集。訓(xùn)練集用于訓(xùn)練模型,而驗(yàn)證集則用于評(píng)估模型的性能。在實(shí)際操作中,有時(shí)候我們會(huì)遇到訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的損失(loss)、準(zhǔn)確率(acc)差別過大的情況 ...

lstm做時(shí)間序列預(yù)測時(shí)間序列長度應(yīng)該怎么設(shè)置?

lstm做時(shí)間序列預(yù)測時(shí)間序列長度應(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)測時(shí),要考慮到輸入序列和輸出序列的長度問題。因?yàn)長STM是一種逐步處理序列數(shù)據(jù)的模型,輸入序列的長度會(huì)直接影 ...

xgboost模型訓(xùn)練時(shí)需要對(duì)類型特征進(jìn)行one-hot編碼嗎?

xgboost模型訓(xùn)練時(shí)需要對(duì)類型特征進(jìn)行one-hot編碼嗎?
2023-04-03
XGBoost是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘和預(yù)測建模。在XGBoost模型中,包括許多特征工程技術(shù),例如對(duì)類型特征進(jìn)行編碼。在本文中,我們將探討是否需要對(duì)類型特征進(jìn)行獨(dú)熱編碼,并介紹如何使用XGBoos ...

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 ...

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 ...

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、回歸等。它是“Extreme Gradient Boosting”的縮寫,是一種決策樹 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)如何找到最優(yōu)的那個(gè)隨機(jī)種子?

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)如何找到最優(yōu)的那個(gè)隨機(jī)種子?
2023-03-23
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中,隨機(jī)種子是一個(gè)非常重要的超參數(shù),因?yàn)樗梢杂绊懩P偷淖罱K性能。找到一個(gè)優(yōu)秀的隨機(jī)種子可以提高模型的穩(wěn)定性和泛化能力。但是,如何找到這個(gè)最優(yōu)的隨機(jī)種子呢?本文將介紹一些常用的方法。 ...

spss中因子分析的總方差解釋和碎石圖說明了什么?

spss中因子分析的總方差解釋和碎石圖說明了什么?
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,通常使用特征值來表示。特征值越大,說 ...

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(四十四)

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(四十四)
2021-06-29
不過,在出題前,要公布上一期LEVEL II中76-79題的答案,大家一起來看! 77、C 79、D 81、按事件的發(fā)展過程來看,用戶畫像準(zhǔn)確性驗(yàn)證分為事中驗(yàn)證和事后驗(yàn)證,以下屬于事中驗(yàn)證的是( )。 B.交叉驗(yàn)證 ...

CDA LEVEL 1 考試,知識(shí)點(diǎn)《機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念》

CDA LEVEL 1 考試,知識(shí)點(diǎn)《機(jī)器學(xué)習(xí)基本概念》
2024-10-04
機(jī)器學(xué)習(xí)研究如何讓計(jì)算機(jī)不需要明確的程序也能具備學(xué)習(xí)能力。(—— Arthur Samuel,1959) 二、模型構(gòu)建流程 既然我們機(jī)器學(xué)習(xí)是借助數(shù)學(xué)模型理解數(shù)學(xué),那么最重要的原材料就是數(shù)據(jù)了。獲取數(shù)據(jù) ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的偏差和方差是什么?有哪些區(qū)別?

機(jī)器學(xué)習(xí)中的偏差和方差是什么?有哪些區(qū)別?
2020-07-20
偏差與方差是我們?cè)跈C(jī)器學(xué)習(xí)中經(jīng)常遇到的兩個(gè)概念,而且在有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)的面試中,偏差與方差也經(jīng)常拿來考驗(yàn)面試者的機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)。偏差與方差這兩者看似簡單,但要真正弄清楚兩者之間的聯(lián)系與區(qū)別,必須要下 ...

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