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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(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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中文文本數(shù)據(jù)如何進行情感分析？
2023-08-10
情感分析是一種通過計算機技術(shù)來自動確定和分析文本中的情感傾向的方法，它在許多領域具有廣泛的應用價值。本文將介紹中文文本情感分析的方法和應用，并探討其在商業(yè)、社交媒體和輿情監(jiān)測等領域的實際應用。 引言： ...

人工智能崗位需要具備哪些技能？

人工智能崗位需要具備哪些技能？
2023-07-19
隨著人工智能的迅猛發(fā)展，市場上對于人工智能相關崗位的需求日益增長。從機器學習到自然語言處理，從計算機視覺到深度學習，人工智能領域涵蓋廣泛而多樣的技術(shù)和應用。在這個充滿機遇和挑戰(zhàn)的時代，擁有一系列關鍵 ...
大數(shù)據(jù)處理中常見的算法有哪些？
2023-07-17
在大數(shù)據(jù)處理中，有許多常見的算法被廣泛應用。這些算法幫助我們從海量的數(shù)據(jù)中提取有用信息、進行模式識別和預測分析。以下是一些常見的大數(shù)據(jù)處理算法： MapReduce：MapReduce 是 Google 提出的一種分布式計算模 ...
如何用深度學習技術(shù)診斷疾?。?/dt>
2023-07-07
隨著人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展，深度學習作為其中的重要分支，正在逐漸應用于醫(yī)療領域。其優(yōu)越的數(shù)據(jù)處理和模式識別能力使其成為疾病診斷的一種有潛力的工具。本文將介紹如何利用深度學習技術(shù)進行疾病診斷，并探討其在 ...
如何選擇最適合的算法和模型？
2023-07-07
選擇最適合的算法和模型是機器學習和數(shù)據(jù)科學中的關鍵步驟。在處理各種問題時，我們需要仔細評估不同算法和模型的優(yōu)劣，并選擇那些能夠提供最佳性能和結(jié)果的技術(shù)。本文將介紹一些步驟和考慮因素，幫助您做出明智的選 ...
如何選擇機器學習算法和模型？
2023-07-06
選擇適合的機器學習算法和模型是數(shù)據(jù)科學和機器學習實踐中至關重要的一步。正確選擇算法和模型可以提高預測準確性、降低過擬合風險，并滿足特定問題的需求。下面將詳細介紹如何選擇機器學習算法和模型。 首先，了解 ...
常見的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)包括哪些？
2023-06-30
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是處理大量數(shù)據(jù)的一種方法，它可以從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用的模式和信息。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)廣泛應用于商業(yè)、科學、醫(yī)療和社會領域等。本文將介紹常見的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。 分類（Classification） 分類是一種監(jiān)督學習 ...
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(shù)，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 ...
挖掘算法中最常用的有哪些？
2023-06-29
挖掘算法是機器學習的一個分支，它是用于從數(shù)據(jù)集中提取出有意義的信息和模式的方法。在挖掘算法中，有許多不同的技術(shù)和算法可供選擇，每種算法都有其獨特的優(yōu)點和適用范圍。本文將介紹挖掘算法中最常用的幾種算法。 ...
數(shù)據(jù)挖掘常用的算法有哪些？
2023-06-29
數(shù)據(jù)挖掘是指通過對大量數(shù)據(jù)進行分析和處理，發(fā)現(xiàn)其中隱藏的模式、趨勢和關聯(lián)性，以幫助企業(yè)或組織做出更準確的決策。而在實際應用中，數(shù)據(jù)挖掘需要使用各種算法來解決具體問題。下面將介紹一些常用的數(shù)據(jù)挖掘算法。 ...
數(shù)據(jù)競賽的常見類型有哪些？
2023-06-29
數(shù)據(jù)競賽是指通過對一組提供的數(shù)據(jù)樣本進行分析，并基于此構(gòu)建一個能夠預測或分類新數(shù)據(jù)樣本的模型的比賽。這種競賽為數(shù)據(jù)科學家、機器學習工程師和統(tǒng)計學家等專業(yè)人士提供了展示他們技能的平臺。在本文中，我們將探 ...
神經(jīng)網(wǎng)絡的經(jīng)典結(jié)構(gòu)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(jié)構(gòu)則是通過不斷的實驗和優(yōu)化得來的。 ...

pytorch中多分類的focal loss應該怎么寫？

pytorch中多分類的focal loss應該怎么寫？
2023-04-12
PyTorch是一種廣泛使用的深度學習框架，它提供了豐富的工具和函數(shù)來幫助我們構(gòu)建和訓練深度學習模型。在PyTorch中，多分類問題是一個常見的應用場景。為了優(yōu)化多分類任務，我們需要選擇合適的損失函數(shù)。在本篇文章 ...
如何用神經(jīng)網(wǎng)絡檢測一副小圖在大圖中的坐標位置？?
2023-04-11
神經(jīng)網(wǎng)絡是一種強大的機器學習工具，其廣泛應用于計算機視覺任務中。其中一個常見的計算機視覺任務是定位物體的坐標位置。我將討論如何使用神經(jīng)網(wǎng)絡來檢測一副小圖在大圖中的坐標位置。 首先，在解決該問題之前，需 ...

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)絡架構(gòu)，它可以有效地解決傳統(tǒng)RNN中長序列訓練過程中產(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)絡中，先進行BatchNorm還是先運行激活函數(shù)？

在神經(jīng)網(wǎng)絡中，先進行BatchNorm還是先運行激活函數(shù)？
2023-04-03
在神經(jīng)網(wǎng)絡中，BatchNorm（批歸一化）和激活函數(shù)是兩個關鍵的組成部分，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 ...

為什么CNN中的注意力機制都是加在提取特征的神經(jīng)網(wǎng)絡中？

為什么CNN中的注意力機制都是加在提取特征的神經(jīng)網(wǎng)絡中？
2023-04-03
在深度學習中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種可以自動從原始數(shù)據(jù)中學習特征的強大工具。然而，在某些情況下，我們需要更加準確地捕獲輸入數(shù)據(jù)中的關鍵信息，以便更好地完成任務，比如 ...

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(quán)衡利弊。 首 ...

深度神經(jīng)網(wǎng)絡中的全連接層的缺點與優(yōu)點是什么?

深度神經(jīng)網(wǎng)絡中的全連接層的缺點與優(yōu)點是什么?
2023-04-03
全連接層是深度神經(jīng)網(wǎng)絡中的一種常見的層類型，也被稱為密集層或者全連接層。在全連接層中，每個神經(jīng)元都與前一層中的所有神經(jīng)元相連。全連接層的優(yōu)點包括它的靈活性和表達能力，但其缺點包括參數(shù)量大和容易過擬合 ...

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(nèi)，例如0到1之間或-1到1之間。這篇文章將介紹幾種限制 ...
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