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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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【CDA干貨】 LSTM 模型輸入長度選擇技巧：提升序列建模效能的關(guān)鍵

【CDA干貨】LSTM 模型輸入長度選擇技巧：提升序列建模效能的關(guān)鍵
2025-07-11
LSTM 模型輸入長度選擇技巧：提升序列建模效能的關(guān)鍵? 在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）家族中，長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）憑借其解決長序列依賴問題的獨特能力，成為處理時間序列、自然語言等序列數(shù)據(jù)的核心模型。而輸入長度作 ...

【CDA干貨】 LSTM 輸出不確定的成因、影響與應(yīng)對策略

【CDA干貨】LSTM 輸出不確定的成因、影響與應(yīng)對策略
2025-07-07
LSTM 輸出不確定的成因、影響與應(yīng)對策略? 長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）作為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的一種變體，憑借獨特的門控機制，在處理時間序列數(shù)據(jù)和自然語言處理等領(lǐng)域展現(xiàn)出強大的能力。然而，在實際應(yīng)用中，LSTM 模 ...

【CDA干貨】 LSTM 為何會產(chǎn)生誤差？深入剖析其背后的原因

【CDA干貨】LSTM 為何會產(chǎn)生誤差？深入剖析其背后的原因
2025-06-27
LSTM 為何會產(chǎn)生誤差？深入剖析其背后的原因? ? 在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，LSTM（Long Short-Term Memory）網(wǎng)絡(luò)憑借其獨特的記憶單元設(shè)計，有效解決了傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）中梯度消失和梯度爆炸的問題，在處理時間序列數(shù) ...
LSTM與seq2seq有什么區(qū)別嗎？
2023-04-12
LSTM和Seq2Seq是兩種常見的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，用于自然語言處理領(lǐng)域的序列任務(wù)。雖然這兩種架構(gòu)都可以被用來解決類似機器翻譯或文本摘要之類的問題，但它們各自具有不同的優(yōu)缺點和應(yīng)用場景。 LSTM LSTM（長短期記憶網(wǎng)絡(luò) ...
LSTM的一個batch到底是怎么進入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的？
2023-04-12
LSTM（長短期記憶）是一種常用的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，廣泛應(yīng)用于自然語言處理、語音識別、時間序列預(yù)測等領(lǐng)域。在使用LSTM模型時，輸入數(shù)據(jù)通常按照batch方式加載到模型中進行訓(xùn)練。下面將詳細介紹一個batch如何進入LS ...

為什么用Keras搭建的 LSTM 訓(xùn)練的準確率和驗證的準確率都極低?

為什么用Keras搭建的LSTM訓(xùn)練的準確率和驗證的準確率都極低?
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模型進行訓(xùn)練時，有時會 ...
GRU和LSTM在各種使用場景應(yīng)該如何選擇？
2023-04-10
在自然語言處理領(lǐng)域中，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）是一種被廣泛使用的模型。其中，長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門控循環(huán)單元（GRU）是兩種流行的變體。這兩種模型在各種應(yīng)用場景中都有所表現(xiàn)，但它們的優(yōu)點和缺點也不盡相同。 ...

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 ...

如何進行多變量 LSTM 時間序列預(yù)測未來一周的數(shù)據(jù)？

如何進行多變量LSTM時間序列預(yù)測未來一周的數(shù)據(jù)？
2023-04-07
隨著時間序列分析的普及，LSTM 成為了深度學(xué)習(xí)中最常用的工具之一。它以其優(yōu)異的性能和對數(shù)據(jù)的自適應(yīng)特征提取而聞名。然而，在實際應(yīng)用中，我們通常需要通過多變量來預(yù)測未來時間序列數(shù)據(jù)。本文將介紹如何使用多 ...
LSTM的cell個數(shù)是如何設(shè)置？
2023-04-04
LSTM（長短時記憶網(wǎng)絡(luò)）是一種常用的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）結(jié)構(gòu)，具有較強的序列建模能力。在使用LSTM進行訓(xùn)練時，其中一個重要的超參數(shù)是LSTM中cell（記憶單元）的個數(shù)，也稱為隱藏節(jié)點數(shù)。在本文中，我們將探討如何 ...
CRF和LSTM 模型在序列標注上的優(yōu)劣？
2023-03-31
序列標注是一種重要的自然語言處理任務(wù)，通常用于實體識別、命名實體識別、分詞、詞性標注等。在序列標注中，CRF和LSTM是兩種常用的模型，本文將比較它們在序列標注上的優(yōu)劣。 一、CRF 條件隨機場（CRF）是一種無向 ...

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(xué)習(xí)模型，它能夠有效地捕捉時間上的依賴關(guān)系。然而，在一些應(yīng)用場景中，單純使用LSTM模型可能無法達到預(yù)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 ...
LSTM里Embedding Layer的作用是什么？
2023-03-22
LSTM是一種經(jīng)典的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于自然語言處理、語音識別、圖像生成等領(lǐng)域。在LSTM中，Embedding Layer（嵌入層）是非常重要的一部分，它可以將輸入序列中的每個離散變量映射成一個連續(xù)向量，從而便于 ...

時間序列預(yù)測很火的一維CNN LSTM 結(jié)構(gòu)，CNN和 LSTM 之間該如何連接？

時間序列預(yù)測很火的一維CNN LSTM結(jié)構(gòu)，CNN和LSTM之間該如何連接？
2023-03-22
時間序列預(yù)測是一項重要的任務(wù)，許多研究人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家都致力于提高其準確性。近年來，一維CNN-LSTM結(jié)構(gòu)已成為時間序列預(yù)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 ...
LSTM如何來避免梯度彌散和梯度爆炸？
2023-03-22
LSTM（Long Short-Term Memory）是一種常用的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，主要應(yīng)用于序列數(shù)據(jù)的處理。在訓(xùn)練LSTM模型時，由于網(wǎng)絡(luò)層數(shù)和時間步長的增加，會出現(xiàn)梯度彌散和梯度爆炸的問題。本文將介紹LSTM是如何通過一系列的改 ...
LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入輸出究竟是怎樣的？
2023-03-15
LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種常用于序列數(shù)據(jù)建模的深度學(xué)習(xí)模型，其全稱為長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（Long Short-Term Memory Network）。與傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，LSTM網(wǎng)絡(luò)具有更好的長期依賴性和記憶能力，因此能夠有效地處理時間序 ...

深度學(xué)習(xí)中 LSTM 的核心思想是什么？

深度學(xué)習(xí)中LSTM的核心思想是什么？
2020-07-13
LSTM全稱為：long short term memory，也叫作長短期記憶人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，本質(zhì)上是一種時間循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。LSTM是為了解決一般的RNN長期依賴問題而被專門設(shè)計出來的。所有的RNN都具有一種重復(fù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊的鏈式形式。 ...

深度學(xué)習(xí)算法：CNN、RNN、 LSTM 、TensorFlow等之間的關(guān)系！

深度學(xué)習(xí)算法：CNN、RNN、LSTM、TensorFlow等之間的關(guān)系！
2020-05-27
用于實際問題的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能具有10層以上的隱藏層。它的拓撲可能很簡單，也可能很復(fù)雜。網(wǎng)絡(luò)中的層越多，它可以識別的特征就越多。不幸的是，網(wǎng)絡(luò)中的層越多，計算所需的時間就越長，并且訓(xùn)練起來就越困難。 ...

LSTM 與RNN之間存在什么關(guān)系？

LSTM與RNN之間存在什么關(guān)系？
2020-05-21
百度有云，LSTM，Long Short-Term Memory，長短期記憶網(wǎng)絡(luò)屬于時間循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 RNN的一個核心思想是將以前的信息連接到當前的任務(wù)中來，例如，通過前面的視頻幀來幫助理解當前幀。如果RNN真的能夠這樣做的話，那 ...

企業(yè)名稱：首都信息發(fā)展股份有限公司（國企）-政務(wù)事業(yè)部 招聘崗位：數(shù)據(jù)分析師 （數(shù)據(jù)分析崗位招聘信息）

企業(yè)名稱：首都信息發(fā)展股份有限公司（國企）-政務(wù)事業(yè)部 招聘崗位：數(shù)據(jù)分析師 （數(shù)據(jù)分析崗位招聘信息）
2025-07-11
企業(yè)名稱：首都信息發(fā)展股份有限公司（國企）-政務(wù)事業(yè)部 招聘崗位：數(shù)據(jù)分析師（國企直接招聘） 薪酬待遇：應(yīng)屆生：8-10k（13薪），職業(yè)人：18k*13薪 工作地址：六里橋 / 東四 崗位職責: 1、負責接訴即辦、一網(wǎng)統(tǒng)管 ...
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