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cda

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(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時表示是新驗證碼的宕機(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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大數(shù)據(jù)時代下的 遷移學(xué)習(xí)

大數(shù)據(jù)時代下的遷移學(xué)習(xí)
2018-07-08
大數(shù)據(jù)時代下的遷移學(xué)習(xí) 遷移學(xué)習(xí)不是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個模型或技術(shù),它是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一種“設(shè)計方法論”,還有一些其他的設(shè)方法論,比如說主動學(xué)習(xí)。 本文是AI科技大本營編譯的遷移學(xué)習(xí)系列的第一篇文章。第二 ...

【CDA干貨】評估模型預(yù)測為正時的準(zhǔn)確性

【CDA干貨】評估模型預(yù)測為正時的準(zhǔn)確性
2025-06-25
評估模型預(yù)測為正時的準(zhǔn)確性? ? 在機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域,模型預(yù)測的準(zhǔn)確性是衡量其性能優(yōu)劣的核心指標(biāo)。尤其是當(dāng)模型預(yù)測結(jié)果為正時,評估其準(zhǔn)確性不僅關(guān)乎模型在實(shí)際應(yīng)用中的可靠性,更直接影響基于該模型所做 ...

CDA數(shù)據(jù)分析師就業(yè)班3月29日開班,僅剩1個名額

CDA數(shù)據(jù)分析師就業(yè)班3月29日開班,僅剩1個名額
2025-03-28
在數(shù)字化浪潮中,數(shù)據(jù)驅(qū)動決策已成為企業(yè)發(fā)展的核心競爭力,數(shù)據(jù)分析人才的需求持續(xù)飆升。世界經(jīng)濟(jì)論壇發(fā)布的《未來就業(yè)報告》,預(yù)測了未來五年內(nèi)增長最快的十大崗位,其中就包括了數(shù)據(jù)分析師和科學(xué)家、數(shù)字化轉(zhuǎn)型人 ...

解鎖數(shù)據(jù)分析師高薪密碼,CDA 脫產(chǎn)就業(yè)班助你逆襲!

解鎖數(shù)據(jù)分析師高薪密碼,CDA 脫產(chǎn)就業(yè)班助你逆襲!
2025-03-19
解鎖數(shù)據(jù)分析師高薪密碼,CDA 脫產(chǎn)就業(yè)班助你逆襲! 在數(shù)字化浪潮中,數(shù)據(jù)驅(qū)動決策已成為企業(yè)發(fā)展的核心競爭力,數(shù)據(jù)分析人才的需求持續(xù)飆升。你是否渴望抓住這一機(jī)遇,踏入高收入的數(shù)據(jù)分析師行業(yè),實(shí)現(xiàn)職業(yè)逆襲?C ...
RNN和CNN在轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)中的應(yīng)用
2024-12-06
在現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,遷移學(xué)習(xí)發(fā)揮著重要作用。尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)在圖像處理、自然語言處理等任務(wù)中展現(xiàn)出獨(dú)特優(yōu)勢。本文將探討它們在遷移學(xué)習(xí)中的應(yīng)用,揭示它們各自的特點(diǎn)以及如何利 ...
數(shù)據(jù)分析模型的錯誤分析與修正
2024-12-06
數(shù)據(jù)分析模型的構(gòu)建是一個錯綜復(fù)雜的過程,涉及數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、誤差分析和優(yōu)化等多個關(guān)鍵環(huán)節(jié)。在這篇文章中,我們將深入探討常見的問題及解決方案,以及如何通過錯誤分析不斷完善模型。 數(shù)據(jù)問題 數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)分 ...
圖像識別模型的優(yōu)化最佳實(shí)踐
2024-12-06
在機(jī)器學(xué)習(xí)中,特征重要性可視化是一項關(guān)鍵技術(shù),用于評估和展示特征對模型預(yù)測結(jié)果的影響程度。通過合理利用這些技巧和方法,研究人員和工程師能夠更好地優(yōu)化圖像識別模型,提高其性能和準(zhǔn)確性。 條形圖與水平條形 ...

 數(shù)據(jù)挖掘與分析中的機(jī)器學(xué)習(xí)方法

數(shù)據(jù)挖掘與分析中的機(jī)器學(xué)習(xí)方法
2024-11-15
在當(dāng)今的數(shù)據(jù)驅(qū)動世界中,機(jī)器學(xué)習(xí)方法在數(shù)據(jù)挖掘與分析中扮演著核心角色。這些方法通過從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式和規(guī)律來構(gòu)建模型,實(shí)現(xiàn)對未知數(shù)據(jù)的預(yù)測和分析。隨著大數(shù)據(jù)和計算能力的迅速發(fā)展,機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用范圍日益廣 ...
數(shù)據(jù)計算與應(yīng)用專業(yè)的學(xué)生,考數(shù)據(jù)分析師好找工作嗎
2024-09-09
第 1 章 引言 數(shù)據(jù)分析師作為現(xiàn)代數(shù)據(jù)驅(qū)動經(jīng)濟(jì)中的重要職業(yè),近年來受到了越來越多的關(guān)注和重視。數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能等領(lǐng)域的蓬勃發(fā)展,使得數(shù)據(jù)分析不僅成為科技公司的核心競爭力,也逐漸普及到其他各 ...
人工智能的時代,再多一個數(shù)據(jù)分析師證書,穩(wěn)了~
2024-09-09
第 1 章 引言 隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展,人工智能(Artificial Intelligence, AI)迅速成為全球科技創(chuàng)新的焦點(diǎn),深刻影響著各行各業(yè)的運(yùn)作與發(fā)展。在這一背景下,數(shù)據(jù)分析師作為人工智能技術(shù)應(yīng)用的重 ...
如何在深度學(xué)習(xí)中處理圖像和文本數(shù)據(jù)?
2024-04-15
在深度學(xué)習(xí)中,處理圖像和文本數(shù)據(jù)是非常重要的任務(wù)。隨著計算機(jī)視覺和自然語言處理領(lǐng)域的快速發(fā)展,圖像和文本數(shù)據(jù)已經(jīng)成為廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域的主要數(shù)據(jù)類型。本文將介紹如何使用深度學(xué)習(xí)方法有效地處理圖像和文本 ...
如何評估和改進(jìn)人工智能模型的性能?
2023-11-27
人工智能(AI)模型在許多領(lǐng)域都發(fā)揮著重要作用,從自然語言處理到圖像識別,甚至自動駕駛。然而,開發(fā)出一個高性能的AI模型并不容易,因此,評估和改進(jìn)模型的性能是確保其有效性和可靠性的重要步驟。 要評估一個AI ...
如何在R中實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?
2023-10-11
深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種在許多領(lǐng)域取得突破性成果的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。它能夠通過模擬人腦神經(jīng)元之間的連接方式,從大量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和提取特征,進(jìn)而完成任務(wù)如圖像識別、自然語言處理等。在R語言中,有幾個流行的包 ...
如何在R中實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?
2023-09-07
深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種在許多領(lǐng)域取得突破性成果的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。它能夠通過模擬人腦神經(jīng)元之間的連接方式,從大量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和提取特征,進(jìn)而完成任務(wù)如圖像識別、自然語言處理等。在R語言中,有幾個流行的包可 ...
如何用深度學(xué)習(xí)技術(shù)預(yù)測設(shè)備故障?
2023-09-04
在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中,設(shè)備故障可能導(dǎo)致生產(chǎn)線停滯、成本增加以及損失產(chǎn)能等一系列問題。因此,準(zhǔn)確地預(yù)測設(shè)備故障并采取適當(dāng)?shù)木S護(hù)措施至關(guān)重要。近年來,深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展為設(shè)備故障預(yù)測提供了新的解決方案。 ...
機(jī)器學(xué)習(xí)中有哪些高級模型和算法?
2023-08-15
在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中,有許多高級模型和算法被廣泛應(yīng)用于各種任務(wù)。下面將介紹其中一些重要的高級模型和算法。 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Networks,DNN):深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于人工神經(jīng)元之間相互連接的模型。它 ...
如何用深度學(xué)習(xí)技術(shù)診斷疾???
2023-07-07
隨著人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展,深度學(xué)習(xí)作為其中的重要分支,正在逐漸應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)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(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行疾病診斷,并探討其在 ...

如何理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多個卷積核?

如何理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多個卷積核?
2023-04-19
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)是一種經(jīng)典的深度學(xué)習(xí)模型,廣泛應(yīng)用于圖像識別、目標(biāo)檢測等領(lǐng)域。在CNN中,卷積核(Convolutional Kernel)是一個非常重要的組成部分,它通過卷積操作對輸入數(shù) ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的時候Loss是不是一定要收斂到0?

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的時候Loss是不是一定要收斂到0?
2023-04-07
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練是一種基于反向傳播算法的優(yōu)化過程,旨在通過調(diào)整模型參數(shù)來最小化損失函數(shù)的值,從而使得模型能夠更好地擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)并具備良好的泛化性能。在這個過程中,我們通常會關(guān)注訓(xùn)練過程中的損失函數(shù)值(或 ...
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 ...
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