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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(); // 調用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調,回調的第一個參數(shù)驗證碼對象,之后可以使用它調用相應的接口 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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常用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型有哪些?
2023-07-17
常用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型有很多,每個模型都有不同的結構和應用領域。以下是一些常見的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型: LeNet-5:LeNet-5 是最早的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡之一,由Yann LeCun等人在1998年提出。它主要應用于手寫數(shù)字識別, ...
有哪些常用的機器學習算法?
2023-06-30
機器學習是計算機科學中的一個分支,它利用統(tǒng)計學、人工智能和計算機科學等領域的知識和技術,通過訓練模型從數(shù)據(jù)中提取有用的信息。機器學習算法可以大致分為三類:監(jiān)督學習、非監(jiān)督學習和半監(jiān)督學習。在本文中,我 ...
神經(jīng)網(wǎng)絡的經(jīng)典結構是怎么設計出來的?
2023-04-18
神經(jīng)網(wǎng)絡是一種模擬大腦神經(jīng)元之間相互作用的計算模型,它可以對輸入數(shù)據(jù)進行高效的分類、識別、預測等任務。神經(jīng)網(wǎng)絡的設計源于對生物神經(jīng)元與神經(jīng)系統(tǒng)運作的研究,而其經(jīng)典結構則是通過不斷的實驗和優(yōu)化得來的。 ...
神經(jīng)網(wǎng)絡輸出層為什么通常使用softmax?
2023-04-11
神經(jīng)網(wǎng)絡是一種強大的機器學習模型,其中輸出層扮演著非常重要的角色。在通常情況下,神經(jīng)網(wǎng)絡輸出層使用softmax激活函數(shù),這是因為softmax具有許多有用的屬性,使其成為一個優(yōu)秀的選擇。 首先,softmax函數(shù)能夠將任 ...

深度學習中神經(jīng)網(wǎng)絡的層數(shù)越多越好嗎?

深度學習中神經(jīng)網(wǎng)絡的層數(shù)越多越好嗎?
2023-04-03
深度學習中神經(jīng)網(wǎng)絡的層數(shù)越多是否越好?這是一個常見的問題。簡單來說,增加神經(jīng)網(wǎng)絡的深度會增加其表示能力和擬合能力,但同時也可能會導致梯度消失、過擬合等問題。因此,我們需要根據(jù)具體情況權衡利弊。 首 ...

如何限制神經(jīng)網(wǎng)絡輸出值的范圍?

如何限制神經(jīng)網(wǎng)絡輸出值的范圍?
2023-03-31
神經(jīng)網(wǎng)絡(Neural Network)是一種強大的機器學習模型,它可以對各種類型的數(shù)據(jù)進行建模和預測。在許多應用程序中,我們需要將神經(jīng)網(wǎng)絡輸出值限制在特定范圍內,例如0到1之間或-1到1之間。這篇文章將介紹幾種限制 ...

數(shù)據(jù)回歸預測更適合用哪種神經(jīng)網(wǎng)絡模型?

數(shù)據(jù)回歸預測更適合用哪種神經(jīng)網(wǎng)絡模型?
2023-03-31
數(shù)據(jù)回歸預測是指利用歷史數(shù)據(jù)來預測未來數(shù)值的變化趨勢。在現(xiàn)代科技時代,數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一種非常寶貴的資源。人們通過對大量數(shù)據(jù)的分析和處理,可以有效地預測未來趨勢,并做出正確的決策。神經(jīng)網(wǎng)絡作為一種強大的 ...

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序數(shù)據(jù)的深度學習模型,它能夠有效地捕捉時間上的依賴關系。然而,在一些應用場景中,單純使用LSTM模型可能無法達到預期的效果,這時候可以考慮在LSTM模型后增加Dense(全連接)層來進一 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡中的偏置(bias)究竟有什么用?

神經(jīng)網(wǎng)絡中的偏置(bias)究竟有什么用?
2023-03-23
神經(jīng)網(wǎng)絡中的偏置(bias)是一個常數(shù),它被添加到每個神經(jīng)元的加權輸入中。雖然它只是一個小的常數(shù)項,但卻在神經(jīng)網(wǎng)絡的學習過程中起著重要的作用。在本文中,我們將詳細探討偏置的作用及其在神經(jīng)網(wǎng)絡中的重要性。 ...

時間序列預測很火的一維CNN LSTM結構,CNN和LSTM之間該如何連接?

時間序列預測很火的一維CNN LSTM結構,CNN和LSTM之間該如何連接?
2023-03-22
時間序列預測是一項重要的任務,許多研究人員和數(shù)據(jù)科學家都致力于提高其準確性。近年來,一維CNN-LSTM結構已成為時間序列預測中最受歡迎的模型之一,因為它可以同時利用CNN和LSTM的優(yōu)點。在本文中,我們將探討如 ...
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