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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: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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請(qǐng)問(wèn)rnn和 LSTM 中batchsize和timestep的區(qū)別是什么?

請(qǐng)問(wèn)rnn和LSTM中batchsize和timestep的區(qū)別是什么?
2023-03-31
RNN和LSTM是常用的深度學(xué)習(xí)模型,用于處理序列數(shù)據(jù)。其中,batch size和time step是兩個(gè)重要的超參數(shù),對(duì)模型的訓(xùn)練和性能有著重要的影響。在本文中,我們將探討RNN和LSTM中batch size和time step的區(qū)別以及它們對(duì) ...
如何用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)?
2023-03-31
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在時(shí)間序列數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)中具有廣泛的應(yīng)用,它可以通過(guò)學(xué)習(xí)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)、規(guī)律和趨勢(shì)來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。本文將介紹如何利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)。 時(shí)間序列數(shù)據(jù) 時(shí)間序列是一組按照時(shí)間順序排列的數(shù)據(jù)點(diǎn), ...

數(shù)據(jù)回歸預(yù)測(cè)更適合用哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型?

數(shù)據(jù)回歸預(yù)測(cè)更適合用哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型?
2023-03-31
數(shù)據(jù)回歸預(yù)測(cè)是指利用歷史數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)數(shù)值的變化趨勢(shì)。在現(xiàn)代科技時(shí)代,數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一種非常寶貴的資源。人們通過(guò)對(duì)大量數(shù)據(jù)的分析和處理,可以有效地預(yù)測(cè)未來(lái)趨勢(shì),并做出正確的決策。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種強(qiáng)大的 ...
為什么LSTM在時(shí)序預(yù)測(cè)上表現(xiàn)不及傳統(tǒng)算法?
2023-03-27
LSTM是一種遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通常被用于時(shí)序預(yù)測(cè)任務(wù)。它可以捕獲長(zhǎng)期依賴性,因?yàn)樗哂袃?nèi)存單元來(lái)記住過(guò)去的信息。然而,在實(shí)踐中,我們發(fā)現(xiàn)在某些情況下,LSTM要比傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的算法表現(xiàn)差。 在本文中,我 ...
Transformer是否適合用于做非NLP領(lǐng)域的時(shí)間序列預(yù)測(cè)問(wèn)題?
2023-03-22
Transformer是一種廣泛應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理(NLP)領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)模型,其在機(jī)器翻譯、情感分析等任務(wù)中取得了顯著的成果。然而,隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展,越來(lái)越多的研究表明Transformer也可以應(yīng)用于非NLP領(lǐng)域中 ...

在頭部互聯(lián)網(wǎng)電商大廠當(dāng)數(shù)據(jù)分析師,是種什么體驗(yàn)?

在頭部互聯(lián)網(wǎng)電商大廠當(dāng)數(shù)據(jù)分析師,是種什么體驗(yàn)?
2021-12-13
CDA數(shù)據(jù)分析師 出品 今天我給大家分享一下頭部互聯(lián)網(wǎng)電商大廠的面試流程,我的一些日常工作內(nèi)容,另外再給大家介紹一些相關(guān)工作案例。 面試流程是怎樣的 但對(duì)于大多數(shù)人而言,投簡(jiǎn)歷給頭 ...

十年芳華,逐夢(mèng)前行 | 記錄我的數(shù)據(jù)科學(xué)家成長(zhǎng)之路

十年芳華,逐夢(mèng)前行 | 記錄我的數(shù)據(jù)科學(xué)家成長(zhǎng)之路
2021-12-13
作者:Roll 本文為「心中有數(shù)」CDA征文作品 小學(xué)時(shí), 老師經(jīng)常問(wèn):“你長(zhǎng)大以后想當(dāng)什么?” 我說(shuō),我想當(dāng)一名科學(xué)家。 工作后, 領(lǐng)導(dǎo)經(jīng)常問(wèn):“你的職業(yè)規(guī)劃是什么?” ...

用機(jī)器學(xué)習(xí)檢測(cè)異常點(diǎn)擊流

用機(jī)器學(xué)習(xí)檢測(cè)異常點(diǎn)擊流
2018-08-18
用機(jī)器學(xué)習(xí)檢測(cè)異常點(diǎn)擊流 本文內(nèi)容是我學(xué)習(xí)ML時(shí)做的一個(gè)練手項(xiàng)目,描述應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)的一般步驟。該項(xiàng)目的目標(biāo)是從點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)中找出惡意用戶的請(qǐng)求。點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)長(zhǎng)下圖這樣子,包括請(qǐng)求時(shí)間、IP、平臺(tái)等特征: ...
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念梳理與實(shí)例演示
2018-08-17
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念梳理與實(shí)例演示 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模仿生物神經(jīng)元的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,數(shù)據(jù)從輸入層進(jìn)入并流經(jīng)激活閾值的多個(gè)節(jié)點(diǎn)。 遞歸性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一種能夠?qū)χ拜斎霐?shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)部存儲(chǔ)記憶的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),所以他們能 ...
人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)有哪些不同
2018-08-11
人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)有哪些不同 人工智能早已不是一個(gè)新名詞,它的發(fā)展歷史已經(jīng)有幾十年。從80年代早期開始,當(dāng)時(shí)計(jì)算機(jī)科學(xué)家設(shè)計(jì)出可以學(xué)習(xí)和模仿人類行為的算法。在學(xué)習(xí)方面,最重要的算法是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),但由于 ...
不是大數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)與不是人工智能的人工智能
2016-10-15
不是大數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)與不是人工智能的人工智能 最近幾年,大數(shù)據(jù)這個(gè)詞出現(xiàn)的次數(shù)多到許多讀者和投資人都已經(jīng)對(duì)它厭煩了。而且把它的原理詳細(xì)一解釋,大家又會(huì)有點(diǎn)不屑:不就是數(shù)據(jù)分析嗎,說(shuō)得那么玄乎干啥? ...

基于大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)的自然語(yǔ)言對(duì)話

基于大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)的自然語(yǔ)言對(duì)話
2016-06-02
基于大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí)的自然語(yǔ)言對(duì)話 我們?cè)谌粘I钪薪?jīng)常使用自然語(yǔ)言對(duì)話系統(tǒng),比如蘋果Siri。現(xiàn)在的對(duì)話系統(tǒng)多數(shù)只能做單輪對(duì)話,可以幫助用戶完成一些簡(jiǎn)單的任務(wù),如問(wèn)天氣,查股票(如果做多輪對(duì)話,也是 ...

CNN、RNN、GAN都是什么?終于有人講明白了

CNN、RNN、GAN都是什么?終于有人講明白了
2020-07-23
導(dǎo)讀:深度學(xué)習(xí)已經(jīng)存在了幾十年,不同的結(jié)構(gòu)和架構(gòu)針對(duì)不同的用例而進(jìn)行演變。其中一些是基于我們對(duì)大腦的想法,另一些是基于大腦的實(shí)際工作。本文將簡(jiǎn)單介紹幾個(gè)業(yè)界目前使用的先進(jìn)的架構(gòu)。 作者:謝林·托馬 ...

OpenCV入門及應(yīng)用案例:手把手教你做DNN圖像分類

OpenCV入門及應(yīng)用案例:手把手教你做DNN圖像分類
2020-07-09
作者:吳至文 郭葉軍 宗煒 李鵬 趙娟 來(lái)源:大數(shù)據(jù)DT(ID:hzdashuju) 內(nèi)容摘編自《OpenCV深度學(xué)習(xí)應(yīng)用與性能優(yōu)化實(shí)踐》 導(dǎo)讀:本文將介紹OpenCV的源碼結(jié)構(gòu)、OpenCV深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的典型流程,以及深度學(xué)習(xí) ...

DNN、RNN、CNN分別是什么意思?

DNN、RNN、CNN分別是什么意思?
2020-05-21
DNN(深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)),是深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。 DNN可以理解為有很多隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這個(gè)很多其實(shí)也沒(méi)有什么度量標(biāo)準(zhǔn), 多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DNN其實(shí)也是指的一個(gè)東西,當(dāng)然,DNN有時(shí)也叫做多層感知機(jī)(Multi-La ...

7 大類卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)創(chuàng)新綜述

7 大類卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)創(chuàng)新綜述
2019-12-26
作者 | Asifullah Khan & Anabia Sohail 編譯 | 機(jī)器之心 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是一種特殊類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在各種競(jìng)賽基準(zhǔn)上表現(xiàn)出了當(dāng)前最優(yōu)結(jié)果。深度 CNN 架構(gòu)在挑戰(zhàn)性基準(zhǔn)任務(wù)比賽 ...

十分鐘告訴你——何為Keras中的序列到序列學(xué)習(xí)

十分鐘告訴你——何為Keras中的序列到序列學(xué)習(xí)
2019-12-20
作者 | Francois Chollet 編譯 | CDA數(shù)據(jù)分析師 A ten-minute introduction to sequence-to-sequence learning in Keras 什么是順序?qū)W習(xí)? 序列到序列學(xué)習(xí)(Seq2Seq)是關(guān)于 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)核心知識(shí)點(diǎn)總結(jié)(二)

機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)核心知識(shí)點(diǎn)總結(jié)(二)
2019-12-03
作者 | 小小挖掘機(jī) 來(lái)源 | SIGAI 主成分分析 主成分分析是一種數(shù)據(jù)降維和去除相關(guān)性的方法,它通過(guò)線性變換將向量投影到低維空間。對(duì)向量進(jìn)行投影就是對(duì)向量左乘一個(gè)矩陣,得到結(jié)果向量 ...

一篇適合新手的深度學(xué)習(xí)綜述

一篇適合新手的深度學(xué)習(xí)綜述
2019-11-28
作者 | Matiur Rahman Minar、Jibon Naher 來(lái)源 | 機(jī)器之心 摘要 深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能研究的最新趨勢(shì)之一。它也是當(dāng)今最流行的科學(xué)研究趨勢(shì)之一。深度學(xué)習(xí)方法為計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī) ...

一文讀懂深度學(xué)習(xí)時(shí)序分析

一文讀懂深度學(xué)習(xí)時(shí)序分析
2019-11-07
作者 | Prakhar Ganesh 編譯 | 安然 近日,發(fā)表在《DataScience》上的一篇文章,使用深度學(xué)習(xí)方法,從數(shù)據(jù)處理、循環(huán)網(wǎng)絡(luò)、RNN上的LSTM、CNN-LSTMs等方面介紹了時(shí)間序列分析,同時(shí)解釋了時(shí)間 ...
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