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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(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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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)的原理是什么?
2023-04-10
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算模型,被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)和其他機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中。在數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方面,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理是利用已知數(shù)據(jù)集來(lái)訓(xùn)練模型,然后使用該模型來(lái)進(jìn)行未知數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu) ...

如何計(jì)算決策樹的各特征重要程度?

如何計(jì)算決策樹的各特征重要程度?
2023-04-07
決策樹是一種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,它可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和預(yù)測(cè)。在決策樹中,特征(或?qū)傩裕┲匾允侵该總€(gè)特征對(duì)模型準(zhǔn)確性的貢獻(xiàn)程度。因此,了解如何計(jì)算特征重要性是非常有用的,可以幫助我們選擇最相關(guān)的特征 ...

為什么NLP模型訓(xùn)練1~3個(gè)epoch就可以收斂,但是CV模型很多需要訓(xùn)練十幾甚至上百個(gè)epoch?

為什么NLP模型訓(xùn)練1~3個(gè)epoch就可以收斂,但是CV模型很多需要訓(xùn)練十幾甚至上百個(gè)epoch?
2023-04-07
NLP和CV都是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的重要分支,但在訓(xùn)練模型時(shí)存在一些差異。NLP模型通常只需1~3個(gè)epoch就可以達(dá)到收斂,而CV模型則需要更多的epoch才能收斂。這種差異主要是因?yàn)閮烧咛幚頂?shù)據(jù)的方式不同。 首先,NLP模 ...

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(shì)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(shì)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(zhǎng)序列訓(xùn)練過(guò)程中產(chǎn)生的梯度消失和梯度爆炸問(wèn)題。LSTM通過(guò)使用門控機(jī)制來(lái)控制信息的流動(dòng),其中tanh激活函數(shù)扮演了重要角色。 tanh激活函數(shù)是一種 ...
深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取的特征是什么?
2023-04-07
深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域。CNN在圖像分類和目標(biāo)檢測(cè)等任務(wù)中表現(xiàn)出色,其中最重要的原因就是其能夠從原始像素?cái)?shù)據(jù)中提取出高 ...

如何進(jìn)行多變量LSTM時(shí)間序列預(yù)測(cè)未來(lái)一周的數(shù)據(jù)?

如何進(jìn)行多變量LSTM時(shí)間序列預(yù)測(cè)未來(lái)一周的數(shù)據(jù)?
2023-04-07
隨著時(shí)間序列分析的普及,LSTM 成為了深度學(xué)習(xí)中最常用的工具之一。它以其優(yōu)異的性能和對(duì)數(shù)據(jù)的自適應(yīng)特征提取而聞名。然而,在實(shí)際應(yīng)用中,我們通常需要通過(guò)多變量來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)時(shí)間序列數(shù)據(jù)。本文將介紹如何使用多 ...

請(qǐng)問(wèn)Hadoop、Spark、Storm、Flink的區(qū)別是什么?分別適用什么場(chǎng)景?

請(qǐng)問(wèn)Hadoop、Spark、Storm、Flink的區(qū)別是什么?分別適用什么場(chǎng)景?
2023-04-07
Hadoop、Spark、Storm與Flink是四種流行的大數(shù)據(jù)處理框架。它們都可以用于處理海量數(shù)據(jù)和實(shí)現(xiàn)分布式計(jì)算,但在細(xì)節(jié)上有所不同。本文將對(duì)這四個(gè)框架進(jìn)行比較,并探討它們適用的不同場(chǎng)景。 Hadoop Hadoop是一 ...
為什么 A40 GPU Pytorch 無(wú)法并行訓(xùn)練?
2023-04-07
在過(guò)去的幾年中,深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域取得了顯著的發(fā)展。為了更好地利用硬件資源來(lái)訓(xùn)練復(fù)雜的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),大量的工作已經(jīng)被投入到并行化訓(xùn)練算法和框架的研究中。然而,一些GPU在使用PyTorch等庫(kù)時(shí)可能會(huì)遇到無(wú)法有效并行 ...

使用pytorch 訓(xùn)練一個(gè)二分類器,訓(xùn)練集的準(zhǔn)確率不斷提高,但是驗(yàn)證集的準(zhǔn)確率卻波動(dòng)很大,這是為啥?

使用pytorch 訓(xùn)練一個(gè)二分類器,訓(xùn)練集的準(zhǔn)確率不斷提高,但是驗(yàn)證集的準(zhǔn)確率卻波動(dòng)很大,這是為啥?
2023-04-07
當(dāng)我們訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí),我們通常會(huì)將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集。訓(xùn)練集用來(lái)訓(xùn)練模型參數(shù),而驗(yàn)證集則用于評(píng)估模型的性能和泛化能力。在訓(xùn)練過(guò)程中,我們經(jīng)常會(huì)觀察到訓(xùn)練集的準(zhǔn)確率持續(xù)提高,但是驗(yàn)證集的準(zhǔn) ...

pytorch里如何使用logger保存訓(xùn)練參數(shù)日志?

pytorch里如何使用logger保存訓(xùn)練參數(shù)日志?
2023-04-07
PyTorch 是一種廣泛使用的深度學(xué)習(xí)框架,它提供了許多工具來(lái)幫助用戶跟蹤和記錄他們的訓(xùn)練過(guò)程。其中一個(gè)非常有用的工具是日志記錄器(logger),它可以幫助用戶保存訓(xùn)練參數(shù)日志,以便隨時(shí)追蹤和分析模型性能。 ...
TensorFlow和spark的ml以及python的scikit-learn 三者的區(qū)別是什么?
2023-04-07
TensorFlow, Spark的ML和Python的Scikit-learn是三種不同的機(jī)器學(xué)習(xí)工具,它們各自有其獨(dú)特的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)。以下是它們之間的主要區(qū)別。 TensorFlow TensorFlow是由Google開(kāi)發(fā)的一個(gè)基于圖形計(jì)算的深度學(xué)習(xí)框架。它 ...

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的區(qū)別?

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的區(qū)別?
2023-04-07
貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器都是用于分類任務(wù)的常見(jiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法,但它們?cè)谠S多方面有所不同。本文將探討這兩種分類器的區(qū)別。 一、基本原理 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器(Bayesian Network Classifier)是基于 ...
Taichi 和 PyTorch 有哪些相似和不同?
2023-04-07
Taichi 和 PyTorch 都是流行的機(jī)器學(xué)習(xí)框架,它們?cè)谀承┓矫骖愃?,在其他方面則有所不同。 相似之處: 動(dòng)態(tài)計(jì)算圖: Taichi 和 PyTorch 都使用動(dòng)態(tài)計(jì)算圖作為其核心組件。這意味著模型可以根據(jù)輸入數(shù)據(jù)而變化,而不 ...

Pytorch的nn.CrossEntropyLoss()的weight怎么使用?

Pytorch的nn.CrossEntropyLoss()的weight怎么使用?
2023-04-07
Pytorch是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中廣泛使用的一個(gè)深度學(xué)習(xí)框架,它提供了豐富的損失函數(shù)用于模型訓(xùn)練。其中,nn.CrossEntropyLoss()是用于多分類問(wèn)題的常用損失函數(shù)之一。它可以結(jié)合權(quán)重參數(shù)對(duì)樣本進(jìn)行加權(quán)處理,以應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù) ...

ONNX轉(zhuǎn)Pytorch有什么好的方法嗎?

ONNX轉(zhuǎn)Pytorch有什么好的方法嗎?
2023-04-07
ONNX(Open Neural Network Exchange)是一種跨平臺(tái)、開(kāi)放源代碼的深度學(xué)習(xí)模型交換格式。它可以用于在不同的深度學(xué)習(xí)框架之間轉(zhuǎn)移模型,其中包括PyTorch。在本文中,我們將探討如何將ONNX模型轉(zhuǎn)換為PyTorch模型的 ...
numpy.einsum如何理解和運(yùn)用?
2023-04-07
numpy.einsum是NumPy庫(kù)提供的一個(gè)強(qiáng)大的函數(shù),它可以對(duì)多維數(shù)組進(jìn)行高效的計(jì)算和操作。einsum函數(shù)的全稱為“Einstein Summation”,它的主要功能是對(duì)多個(gè)數(shù)組進(jìn)行運(yùn)算并且輸出結(jié)果。在這篇文章中,我們將通過(guò)介紹ein ...
怎么理解大數(shù)據(jù)分析師?
2023-04-07
大數(shù)據(jù)分析師是指能夠利用大數(shù)據(jù)技術(shù)和工具,從海量、復(fù)雜、多樣的數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息,為企業(yè)或組織提供數(shù)據(jù)支持和決策建議的專業(yè)人才。大數(shù)據(jù)分析師怎么理解,可以參考以下幾個(gè)方面: ...
nlp序列標(biāo)注任務(wù)如何處理類別極度不平衡問(wèn)題?
2023-04-07
自然語(yǔ)言處理(NLP)中的序列標(biāo)注任務(wù)涉及將一系列文本標(biāo)記為特定類別。 在這種情況下,如果數(shù)據(jù)集中存在類別不平衡,則可能會(huì)影響模型的性能。 對(duì)于一個(gè)極度不平衡的數(shù)據(jù)集,即使使用優(yōu)秀的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,也可能會(huì) ...
數(shù)據(jù)分析師業(yè)務(wù)理解怎么寫?
2023-04-07
數(shù)據(jù)分析師業(yè)務(wù)理解是指數(shù)據(jù)分析師能夠從業(yè)務(wù)的角度,了解數(shù)據(jù)的來(lái)源、質(zhì)量、影響因素、價(jià)值和應(yīng)用場(chǎng)景,能夠根據(jù)業(yè)務(wù)需求設(shè)計(jì)合理的數(shù)據(jù)分析方案和指標(biāo)體系,能夠通過(guò)數(shù)據(jù)分析幫助業(yè)務(wù)部門解決 ...
數(shù)據(jù)分析師怎么理解?
2023-04-07
數(shù)據(jù)分析師是一個(gè)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)和人工智能時(shí)代越來(lái)越重要的職業(yè),它是指利用數(shù)據(jù)分析的方法和技術(shù),從海量的數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息,為企業(yè)和社會(huì)的決策和發(fā)展提供支持的專業(yè)人才。 數(shù)據(jù)分析師的工作 ...

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