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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(yīng)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(wù)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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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練圖像的時候，像素值都是大于0的，那么激活函數(shù)relu還有什么作用呢？
2023-04-13
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是現(xiàn)代深度學(xué)習中最為常用的一種模型，在圖像處理、語音識別等領(lǐng)域取得了很多重要的成果。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程中，激活函數(shù)是一個非常重要的組成部分，其中R ...

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通過使用門控機制來控制信息的流動，其中tanh激活函數(shù)扮演了重要角色。 tanh激活函數(shù)是一種 ...

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，先進行BatchNorm還是先運行 激活函數(shù) ？

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

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積層后一定要跟 激活函數(shù) 嗎？

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積層后一定要跟激活函數(shù)嗎？
2023-03-30
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network, CNN)是一種用于圖像、音頻等數(shù)據(jù)的深度學(xué)習模型。CNN中的卷積層(Convolutional Layer)是其中最重要的組成部分之一，它通過應(yīng)用卷積核(Kernel)來提取圖像中的特征。 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最后一層需要 激活函數(shù) 嗎？

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最后一層需要激活函數(shù)嗎？
2023-03-23
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在深度學(xué)習領(lǐng)域中是一種非常重要的模型，它可以通過處理大量數(shù)據(jù)來實現(xiàn)各種任務(wù)，如圖像識別、語音識別、自然語言處理等。每個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都由多個層組成，其中最后一層通常被稱為輸出層。但是，許多人對于最 ...

【CDA干貨】密集連接卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DenseNet）：最后歸一化的技術(shù)價值與實踐

【CDA干貨】密集連接卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DenseNet）：最后歸一化的技術(shù)價值與實踐
2025-09-04
在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的發(fā)展歷程中，解決 “梯度消失”“特征復(fù)用不足”“模型參數(shù)冗余” 一直是核心命題。2017 年提出的密集連接卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DenseNet），通過 “密集塊（Dense Block）” 中相鄰層的全連接設(shè)計 ...

【CDA干貨】PyTorch 矩陣運算加速庫：從原理到實踐的全面解析

【CDA干貨】PyTorch 矩陣運算加速庫：從原理到實踐的全面解析
2025-08-20
PyTorch 矩陣運算加速庫：從原理到實踐的全面解析 在深度學(xué)習領(lǐng)域，矩陣運算堪稱 “計算基石”。無論是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中的卷積操作（本質(zhì)是 im2col 變換后的矩陣乘法），還是 Transformer 模型中的注意力計算， ...

【CDA干貨】反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：突破傳統(tǒng)算法瓶頸的革命性力量

【CDA干貨】反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：突破傳統(tǒng)算法瓶頸的革命性力量
2025-08-07
反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：突破傳統(tǒng)算法瓶頸的革命性力量? 在人工智能發(fā)展的歷史長河中，傳統(tǒng)算法曾長期主導(dǎo)著數(shù)據(jù)處理與模式識別領(lǐng)域。然而，隨著數(shù)據(jù)復(fù)雜度的激增和應(yīng)用場景的深化，傳統(tǒng)算法在非線性關(guān)系建模、特征提取 ...

【CDA干貨】解析 LSTM 訓(xùn)練后輸出不確定：成因與破解之道

【CDA干貨】解析 LSTM 訓(xùn)練后輸出不確定：成因與破解之道
2025-07-29
解析 LSTM 訓(xùn)練后輸出不確定：成因與破解之道 在深度學(xué)習處理序列數(shù)據(jù)的領(lǐng)域，長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）憑借其捕捉長距離依賴關(guān)系的獨特能力，成為自然語言處理、時間序列預(yù)測、語音識別等任務(wù)的核心工具。然而，在實 ...

【CDA干貨】PyTorch 核心機制：損失函數(shù)與反向傳播如何驅(qū)動模型進化

【CDA干貨】PyTorch 核心機制：損失函數(shù)與反向傳播如何驅(qū)動模型進化
2025-07-29
PyTorch 核心機制：損失函數(shù)與反向傳播如何驅(qū)動模型進化 在深度學(xué)習的世界里，模型從 “一無所知” 到 “精準預(yù)測” 的蛻變，離不開兩大核心引擎：損失函數(shù)與反向傳播。作為最受歡迎的深度學(xué)習框架之一，PyTorch 憑 ...

【CDA干貨】解析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中 Softmax 函數(shù)的核心作用

【CDA干貨】解析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中 Softmax 函數(shù)的核心作用
2025-07-29
解析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中 Softmax 函數(shù)的核心作用 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程中，激活函數(shù)扮演著至關(guān)重要的角色，它們?yōu)榫W(wǎng)絡(luò)賦予了非線性能力，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠處理復(fù)雜的任務(wù)。而 Softmax 函數(shù)作為一種常用的激活函數(shù)，在神經(jīng)網(wǎng) ...
數(shù)據(jù)分析模型的錯誤分析與修正
2024-12-06
數(shù)據(jù)分析模型的構(gòu)建是一個錯綜復(fù)雜的過程，涉及數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、誤差分析和優(yōu)化等多個關(guān)鍵環(huán)節(jié)。在這篇文章中，我們將深入探討常見的問題及解決方案，以及如何通過錯誤分析不斷完善模型。 數(shù)據(jù)問題 數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)分 ...
每天一個數(shù)據(jù)分析題（五百零九）- 邏輯回歸
2024-08-29
當激活函數(shù)為sigmoid時，如何以類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真邏輯回歸（Logistic Regression）" A.        輸入層節(jié)點個數(shù)設(shè)定為3 B.        隱藏層節(jié)點個數(shù)設(shè)定為 ...
數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握哪些深度學(xué)習技能？
2024-06-04
作為數(shù)據(jù)科學(xué)家，深度學(xué)習是必不可少的技能之一。深度學(xué)習是機器學(xué)習領(lǐng)域的一個子領(lǐng)域，通過建立和訓(xùn)練多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來模擬人類大腦的工作原理。在數(shù)據(jù)科學(xué)的實踐中，掌握深度學(xué)習技能對于處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)和解決現(xiàn)實世 ...
數(shù)據(jù)分析中常用的人工智能算法有哪些？
2024-05-13
在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，人工智能算法扮演著重要的角色。這些算法利用大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習技術(shù)，幫助我們從海量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息以支持決策和洞察。以下是一些常用的人工智能算法： 邏輯回歸（Logistic Regression） ...
如何在深度學(xué)習中處理圖像和文本數(shù)據(jù)？
2024-04-15
在深度學(xué)習中，處理圖像和文本數(shù)據(jù)是非常重要的任務(wù)。隨著計算機視覺和自然語言處理領(lǐng)域的快速發(fā)展，圖像和文本數(shù)據(jù)已經(jīng)成為廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域的主要數(shù)據(jù)類型。本文將介紹如何使用深度學(xué)習方法有效地處理圖像和文本 ...
數(shù)據(jù)挖掘中最常用的算法模型有哪些？
2024-01-30
在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中，有許多常用的算法模型被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析、預(yù)測和模式識別等任務(wù)。以下是一些最常見的算法模型： 決策樹：決策樹是一種基于樹狀結(jié)構(gòu)的分類和回歸方法。它通過對數(shù)據(jù)進行逐步分割來構(gòu)建一棵樹 ...
如何解決梯度消失和梯度爆炸的問題？
2023-11-02
梯度消失和梯度爆炸是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中常見的問題，它們可能導(dǎo)致模型無法有效學(xué)習或訓(xùn)練過程變得不穩(wěn)定。在本文中，我們將探討一些解決這些問題的方法。 激活函數(shù)選擇： 梯度消失和梯度爆炸通常與使用不合適的激 ...
數(shù)據(jù)挖掘中最常用的算法有哪些？
2023-08-08
在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，有許多常用的算法可用于發(fā)現(xiàn)隱藏在大量數(shù)據(jù)背后的有價值信息。這些算法能夠幫助我們從數(shù)據(jù)集中提取模式、關(guān)聯(lián)、趨勢和規(guī)律，以支持決策制定、預(yù)測分析和問題解決。本文將介紹數(shù)據(jù)挖掘中最常用的幾種 ...
機器學(xué)習模型中的超參數(shù)是什么？
2023-07-19
超參數(shù)是機器學(xué)習模型中的一類參數(shù)，它們用于控制模型的訓(xùn)練過程和性能。與模型的權(quán)重不同，超參數(shù)在訓(xùn)練之前需要手動設(shè)置，并且通常在交叉驗證或驗證集上進行優(yōu)化。 在機器學(xué)習中，超參數(shù)的選擇對于模型的性能和泛 ...
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