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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)的第一個參數(shù)驗(yàn)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(yàn)服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時表示是新驗(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)說明請參見:http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計(jì)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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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)速率是三個重要的超參數(shù),對模型的性能和訓(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 ...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有哪些快速增量學(xué)習(xí)算法?
2023-04-13
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速增量學(xué)習(xí)算法是一種可以在不需要重新訓(xùn)練整個網(wǎng)絡(luò)的情況下對其進(jìn)行修改和更新的技術(shù)。這些算法對于處理實(shí)時數(shù)據(jù)和動態(tài)環(huán)境非常有用,并且可以大大降低計(jì)算成本和時間。以下是幾種流行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速增 ...
R語言隨機(jī)森林ROC曲線下的面積如何計(jì)算?
2023-04-13
在R語言中,計(jì)算隨機(jī)森林( Random Forest)的 ROC 曲線下面積是一項(xiàng)重要的任務(wù)。ROC曲線下面積也稱為AUC(Area Under the Curve),用于評估分類器的性能。在本文中,我們將介紹如何使用R語言計(jì)算隨機(jī)森林的ROC曲線下 ...

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,多分類問題是一個常見的應(yīng)用場景。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識別圖像中的矩形區(qū)域?

如何利用OpenCV識別圖像中的矩形區(qū)域?
2023-04-12
OpenCV是一個強(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、特征檢測以及目標(biāo)識別等。在本文中,我們將探討如何使用OpenCV識別圖像中的矩形區(qū)域。 步驟1:讀取圖像 首先,我們需要從文件或攝像頭中 ...
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是如何訓(xùn)練的?
2023-04-11
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,可以用于各種任務(wù),例如圖像分類、語音識別和自然語言處理。但是,訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以是一個復(fù)雜的過程,需要考慮許多因素,例如網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、損失函數(shù)和優(yōu)化算法。 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) ...
python做矩陣運(yùn)算,希望能用gpu加速,cupy minpy pytorch numba選哪個好?
2023-04-11
Python在科學(xué)計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的應(yīng)用廣泛,其中涉及到大量的矩陣運(yùn)算。隨著數(shù)據(jù)集越來越大,對計(jì)算性能的需求也越來越高。為了提高性能,許多加速庫被開發(fā)出來,其中包括CuPy、MinPy、PyTorch和Numba等。在這篇文 ...

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是一個高級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API,它簡化了深度學(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,有時會 ...
如何用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測一副小圖在大圖中的坐標(biāo)位置??
2023-04-11
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)工具,其廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中。其中一個常見的計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)是定位物體的坐標(biāo)位置。我將討論如何使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來檢測一副小圖在大圖中的坐標(biāo)位置。 首先,在解決該問題之前,需 ...

ncnn與tensorflow lite相比有什么特有什么特點(diǎn)?

ncnn與tensorflow lite相比有什么特有什么特點(diǎn)?
2023-04-11
NCNN和TensorFlow Lite(TFLite)都是深度學(xué)習(xí)推理框架,用于在嵌入式設(shè)備和移動設(shè)備上部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型。它們都具有一些共同的特點(diǎn),如高效性、可移植性和低延遲性。但它們也有一些不同之處,下面將介紹它們各自 ...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層為什么通常使用softmax?
2023-04-11
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)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(luò)輸出層使用softmax激活函數(shù),這是因?yàn)閟oftmax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?qū)⑷?...
CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練準(zhǔn)確率很快就收斂為1,一般會是什么原因?
2023-04-11
CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是深度學(xué)習(xí)中常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在訓(xùn)練這些模型時,我們通常會關(guān)注訓(xùn)練的準(zhǔn)確率,即模型對于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的預(yù)測精度。然而,有時候我們會發(fā)現(xiàn),在訓(xùn)練一段時間后,模型的準(zhǔn)確率會很快地收斂 ...
邏輯回歸與決策樹有什么區(qū)別?
2023-04-10
邏輯回歸和決策樹是兩種常見的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,它們都被廣泛應(yīng)用于分類問題。雖然這兩種模型都可以達(dá)到相似的分類效果,但它們的實(shí)現(xiàn)方式和適用場景有很大不同。 邏輯回歸是一種基于概率的分類算法,它嘗試為每個類別 ...
什么時候樹模型會比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)呢?
2023-04-10
樹模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是兩種常見的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。它們各有優(yōu)缺點(diǎn),在不同情況下會產(chǎn)生不同的表現(xiàn)。本文將討論樹模型何時可能比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更強(qiáng),并提供一些例子來支持這個觀點(diǎn)。 首先,我們需要了解什么是樹模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播最清晰的解釋?
2023-04-10
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,簡稱CNN)是一種常用的深度學(xué)習(xí)模型,可以處理圖像、語音和自然語言等高維數(shù)據(jù)。CNN中的反向傳播算法是訓(xùn)練模型的關(guān)鍵步驟之一,本文將對CNN反向傳播算法進(jìn)行詳細(xì)解釋 ...
決策樹是如何處理不完整數(shù)據(jù)的?
2023-04-10
決策樹是一種常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,它可以用于分類和回歸問題。在訓(xùn)練決策樹模型時,我們通常會遇到不完整數(shù)據(jù)的情況,即數(shù)據(jù)中存在缺失值。那么,決策樹是如何處理不完整數(shù)據(jù)的呢?本文將對此進(jìn)行詳細(xì)的介紹。 一、 ...
如何對XGBoost模型進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)?
2023-04-10
XGBoost是一個高效、靈活和可擴(kuò)展的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,因其在許多數(shù)據(jù)科學(xué)競賽中的成功表現(xiàn)而備受矚目。然而,為了使XGBoost模型達(dá)到最佳性能,需要進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)。本文將介紹一些常見的XGBoost參數(shù)以及如何對它們進(jìn)行調(diào) ...
Structured Streaming 和 Flink 對比有什么優(yōu)劣勢呢?
2023-04-10
Structured Streaming和Flink都是現(xiàn)代流數(shù)據(jù)處理框架,它們在分布式計(jì)算、實(shí)時數(shù)據(jù)處理、容錯性以及操作API等方面都有著相似之處。然而,它們也有一些顯著的不同點(diǎn)。在本文中,我們將比較Structured Streaming和Flin ...

請問pycharm運(yùn)行程序出現(xiàn)Using tensorflow backend是怎么回事?

請問pycharm運(yùn)行程序出現(xiàn)Using tensorflow backend是怎么回事?
2023-04-10
當(dāng)你在PyCharm中運(yùn)行一個使用TensorFlow的Python程序時,有時會看到一條消息"Using TensorFlow backend"。這是因?yàn)樵诔绦蛑惺褂昧薑eras庫,而Keras默認(rèn)使用TensorFlow作為后端引擎。這條消息實(shí)際上只是告訴你當(dāng)前 ...

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

用xgboost做分類,預(yù)測結(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,其輸出通常不是類別概率, ...

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