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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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如何使用數(shù)據(jù)預(yù)測未來趨勢?
2023-06-20
隨著技術(shù)的發(fā)展,數(shù)據(jù)分析和預(yù)測已經(jīng)成為許多企業(yè)和組織中不可或缺的一部分。通過使用歷史數(shù)據(jù)和現(xiàn)有趨勢,可以生成有關(guān)未來可能情況的模型和預(yù)測。在本文中,我們將探討如何使用數(shù)據(jù)來預(yù)測未來趨勢,并將討論其中的 ...

在SPSS中做二元logistic回歸,數(shù)據(jù)的訓(xùn)練集和預(yù)測集怎么分的?

在SPSS中做二元logistic回歸,數(shù)據(jù)的訓(xùn)練集和預(yù)測集怎么分的?
2023-05-12
在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)建模時,我們通常需要將數(shù)據(jù)集分成訓(xùn)練集和測試集。這種做法能夠幫助我們評估模型的性能,并檢驗(yàn)?zāi)P褪欠襁^擬合或欠擬合。在SPSS中做二元logistic回歸也不例外。 二元logistic回歸是一種用來建立 ...
如何對機(jī)器學(xué)習(xí)xgboost中數(shù)據(jù)集不平衡進(jìn)行處理?
2023-04-18
機(jī)器學(xué)習(xí)是一種利用算法和模型從數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)的方法,而不需要明確編程。隨著技術(shù)的發(fā)展,機(jī)器學(xué)習(xí)在解決各種問題方面得到了廣泛的應(yīng)用。但是,在實(shí)際應(yīng)用中,我們會遇到一個常見的問題:不平衡的數(shù)據(jù)集。 由于某 ...

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 ...
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) ...

訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時,loss值在什么數(shù)量級上合適?

訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時,loss值在什么數(shù)量級上合適?
2023-04-10
在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時,loss值是一個非常重要的指標(biāo),它通常用來衡量模型的擬合程度和優(yōu)化算法的效果。然而,對于不同的問題和數(shù)據(jù)集,適當(dāng)?shù)膌oss值范圍是不同的。本文將探討在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時,loss值在什么數(shù)量級上是 ...
怎么用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立預(yù)測模型?
2023-04-10
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種能夠建立預(yù)測模型的強(qiáng)大工具,它可以通過對數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和分析來預(yù)測未來事件的發(fā)生情況。在本文中,我們將探討如何使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來建立預(yù)測模型,從而提高我們制定決策的準(zhǔn)確性和效率。 收集數(shù)據(jù) 首先 ...
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) ...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測的原理是什么?
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)測和其他機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中。在數(shù)據(jù)預(yù)測方面,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理是利用已知數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練模型,然后使用該模型來進(jìn)行未知數(shù)據(jù)的預(yù)測。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu) ...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度和梯度大小有關(guān)嗎?
2023-04-10
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度和梯度大小有密切關(guān)系。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中,我們通常會使用反向傳播算法來計(jì)算每個權(quán)重的梯度,然后根據(jù)這些梯度來更新權(quán)重。因此,梯度大小對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)效率和收斂速度是至關(guān)重要的。 ...

請問如何解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的loss、acc差別過大的問題?

請問如何解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的loss、acc差別過大的問題?
2023-04-07
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程中,我們通常會把數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集。訓(xùn)練集用于訓(xùn)練模型,而驗(yàn)證集則用于評估模型的性能。在實(shí)際操作中,有時候我們會遇到訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的損失(loss)、準(zhǔn)確率(acc)差別過大的情況 ...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練中要計(jì)算驗(yàn)證集的損失函數(shù)嗎?
2023-04-07
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中,驗(yàn)證集是用于評估模型性能的重要數(shù)據(jù)集之一。通常情況下,我們會使用驗(yàn)證集來監(jiān)控模型的訓(xùn)練和調(diào)優(yōu),并計(jì)算驗(yàn)證集的損失函數(shù)來評估模型的泛化能力。 在深度學(xué)習(xí)中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練一般通 ...
如果有無限數(shù)量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),結(jié)果會如何?
2023-04-07
如果給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供無限數(shù)量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,那么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將能夠更好地理解真實(shí)世界的復(fù)雜性。這樣的訓(xùn)練可以幫助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)克服過擬合和欠擬合等常見問題,同時也可以提高模型的準(zhǔn)確性和魯棒性。 然而,實(shí)際上不存在 ...

用了更多特征,為什么xgboost效果反而變差了?

用了更多特征,為什么xgboost效果反而變差了?
2023-04-03
XGBoost是一種流行的算法,常用于解決回歸問題和分類問題。它通過集成多個決策樹來提高模型的精度和泛化能力。盡管有時候添加更多的特征可能會改善模型的性能,但有時候它可能會導(dǎo)致模型的性能反而變差。在本文中 ...

如何確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最佳層數(shù)與神經(jīng)元個數(shù)?

如何確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最佳層數(shù)與神經(jīng)元個數(shù)?
2023-03-31
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)和神經(jīng)元個數(shù)是決定其性能和復(fù)雜度的重要參數(shù)。然而,確定最佳的層數(shù)和神經(jīng)元個數(shù)并非易事。在本文中,我們將介紹一些常用的方法來確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最佳層數(shù)和神經(jīng)元個數(shù)。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的確定 ...
對于一個準(zhǔn)確率不高的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,應(yīng)該從哪些方面去優(yōu)化?
2023-03-31
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法,用于解決許多現(xiàn)實(shí)世界的問題。然而,即使使用最先進(jìn)的技術(shù)和算法構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型也可能存在準(zhǔn)確率不高的問題。在這種情況下,我們需要考慮從哪些方面去優(yōu)化。在本文中,我將分享 ...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)損失函數(shù)由多部分組成怎么設(shè)置權(quán)重?
2023-03-31
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)通常由多個部分組成,每個部分對應(yīng)著不同的訓(xùn)練目標(biāo)。例如,在圖像分類中,我們可能希望最小化分類錯誤率和正則化項(xiàng),因?yàn)檫^擬合會導(dǎo)致模型在測試集上表現(xiàn)不佳。在語音識別中,我們還可以添加協(xié)同 ...
如果一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的總loss=loss1+loss2,那么這個網(wǎng)絡(luò)是如何反向傳遞更新loss1的呢?
2023-03-31
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,我們通常使用反向傳播算法來訓(xùn)練模型。該算法的目的是通過計(jì)算誤差函數(shù)關(guān)于參數(shù)梯度來更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù),以最小化誤差。 在一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)總loss=loss1+loss2的情況下,我們需要確定如何反向傳播和更新loss1 ...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何進(jìn)行回歸預(yù)測?
2023-03-23
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦神經(jīng)元工作方式的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,具有強(qiáng)大的非線性建模能力和自適應(yīng)性。在回歸預(yù)測問題中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常被用來對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行函數(shù)擬合,從而預(yù)測相關(guān)的輸出值。本文將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行回歸預(yù)測 ...
如何理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中通過add的方式融合特征?
2023-03-15
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦的計(jì)算模型,具有自主學(xué)習(xí)和自我調(diào)整的能力。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,融合特征的方式有很多種,其中通過add的方式進(jìn)行特征融合是比較常見的方法。 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,每層都會提取出輸入數(shù)據(jù)的一組特征,這 ...
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