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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(jiàn)：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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Pytorch的nn.CrossEntropyLoss()的weight怎么使用？

Pytorch的nn.CrossEntropyLoss()的weight怎么使用？
2023-04-07
Pytorch是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中廣泛使用的一個(gè)深度學(xué)習(xí)框架，它提供了豐富的損失函數(shù)用于模型訓(xùn)練。其中，nn.CrossEntropyLoss()是用于多分類問(wèn)題的常用損失函數(shù)之一。它可以結(jié)合權(quán)重參數(shù)對(duì)樣本進(jìn)行加權(quán)處理，以應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù) ...

pytorch 中pkl和pth的區(qū)別？

pytorch 中pkl和pth的區(qū)別？
2023-04-07
PyTorch是一個(gè)流行的深度學(xué)習(xí)框架，它提供了許多工具來(lái)幫助研究人員和開(kāi)發(fā)人員構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在PyTorch中，我們可以使用兩種不同的文件擴(kuò)展名將模型保存到磁盤上：.pkl和.pth。這兩個(gè)擴(kuò)展名都用于保存PyTorc ...
python訓(xùn)練的pytorch模型，如何使用c 調(diào)用并使用TensorRT加速?
2023-04-07
PyTorch 是一種非常流行的深度學(xué)習(xí)框架，但是它不太適合在嵌入式系統(tǒng)和實(shí)時(shí)部署上使用，因?yàn)樗谟?jì)算上的速度相對(duì)較慢。為了加速 PyTorch 模型的推理，可以使用 NVIDIA 的 TensorRT 庫(kù)。TensorRT 旨在優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模 ...

ONNX轉(zhuǎn)Pytorch有什么好的方法嗎？

ONNX轉(zhuǎn)Pytorch有什么好的方法嗎？
2023-04-07
ONNX（Open Neural Network Exchange）是一種跨平臺(tái)、開(kāi)放源代碼的深度學(xué)習(xí)模型交換格式。它可以用于在不同的深度學(xué)習(xí)框架之間轉(zhuǎn)移模型，其中包括PyTorch。在本文中，我們將探討如何將ONNX模型轉(zhuǎn)換為PyTorch模型的 ...
onnx解決不支持的pytorch算子？
2023-04-07
ONNX（Open Neural Network Exchange）是一種開(kāi)放的、跨平臺(tái)的深度學(xué)習(xí)模型交換格式，它的目的是使得深度學(xué)習(xí)模型在不同的框架之間進(jìn)行轉(zhuǎn)換和移植變得更加容易。PyTorch 是一個(gè)廣泛使用的深度學(xué)習(xí)框架之一，但是由于 ...
文科生怎么學(xué)數(shù)據(jù)分析師？
2023-04-07
數(shù)據(jù)分析師是一個(gè)非常有前途的職業(yè)，它需要具備數(shù)據(jù)收集、處理、分析、可視化和報(bào)告的能力，以及對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景和問(wèn)題的理解和解決。文科生想要成為數(shù)據(jù)分析師，可能會(huì)面臨一些挑戰(zhàn)，比如缺乏數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)， ...
LSTM的cell個(gè)數(shù)是如何設(shè)置？
2023-04-04
LSTM（長(zhǎng)短時(shí)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(qiáng)的序列建模能力。在使用LSTM進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，其中一個(gè)重要的超參數(shù)是LSTM中cell（記憶單元）的個(gè)數(shù)，也稱為隱藏節(jié)點(diǎn)數(shù)。在本文中，我們將探討如何 ...
tensorflow中的seq2seq例子為什么需要bucket？
2023-04-03
TensorFlow中的Seq2Seq（Sequence-to-Sequence）模型是一種非常流行的深度學(xué)習(xí)模型，用于處理序列到序列（sequence-to-sequence）任務(wù)，例如自然語(yǔ)言翻譯，語(yǔ)音識(shí)別和對(duì)話系統(tǒng)等。在Seq2Seq模型中，輸入序列經(jīng)過(guò)編碼 ...
TensorFlow 相較于 Caffe 的優(yōu)勢(shì)在哪?
2023-04-03
TensorFlow和Caffe都是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中常用的框架之一，它們都可以用來(lái)構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，訓(xùn)練和部署模型。但是，兩者在實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用上存在一些區(qū)別。在本文中，我們將重點(diǎn)比較TensorFlow和Caffe的優(yōu)劣，并介紹兩種 ...
caffe中的deconvolution和upsample的區(qū)別？
2023-04-03
在深度學(xué)習(xí)中，deconvolution和upsample是兩種常見(jiàn)的圖像處理技術(shù)，它們都可以用于將輸入圖像或特征圖擴(kuò)大到更高分辨率。但是，盡管這兩種技術(shù)表面上看起來(lái)相似，它們之間有著重要的區(qū)別。 一、deconvolution Deconv ...
怎么用pytorch對(duì)訓(xùn)練集數(shù)據(jù)做十折交叉驗(yàn)證?
2023-04-03
PyTorch是一種流行的深度學(xué)習(xí)框架，它提供了許多方便的工具來(lái)處理數(shù)據(jù)集并構(gòu)建模型。在深度學(xué)習(xí)中，我們通常需要對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉驗(yàn)證，以評(píng)估模型的性能和確定超參數(shù)的最佳值。本文將介紹如何使用PyTorch實(shí)現(xiàn)10折 ...

為什么Pytorch中的Tensor只有四位小數(shù)呢？

為什么Pytorch中的Tensor只有四位小數(shù)呢？
2023-04-03
PyTorch是一種廣泛使用的深度學(xué)習(xí)框架，它支持各種張量操作和模型構(gòu)建。在PyTorch中，張量（Tensor）是一種多維數(shù)組，是存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)的核心結(jié)構(gòu)。然而，一些用戶可能會(huì)注意到，在PyTorch中創(chuàng)建的張量默認(rèn)只顯示 ...

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

為什么CNN中的注意力機(jī)制都是加在提取特征的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中？
2023-04-03
在深度學(xué)習(xí)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種可以自動(dòng)從原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征的強(qiáng)大工具。然而，在某些情況下，我們需要更加準(zhǔn)確地捕獲輸入數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵信息，以便更好地完成任務(wù)，比如 ...
圖像識(shí)別實(shí)現(xiàn) cnn lstm（Crnn）,詳見(jiàn)描述?
2023-04-03
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）是兩種廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別和自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)模型。一種結(jié)合了這兩種模型的網(wǎng)絡(luò)稱為卷積循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CRNN）。本文將介紹CRNN的基本原理和實(shí)現(xiàn)過(guò)程。 一、CR ...
什么是二值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的前景如何？
2023-04-03
二值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Binarized Neural Networks，簡(jiǎn)稱BNN）是一種使用二進(jìn)制權(quán)重和激活函數(shù)來(lái)進(jìn)行計(jì)算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。相較于傳統(tǒng)的浮點(diǎn)數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它大大減少了模型的存儲(chǔ)需求和計(jì)算復(fù)雜度。 在BNN模型中，每個(gè)權(quán)重和激 ...

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的全連接層的缺點(diǎn)與優(yōu)點(diǎn)是什么?

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的全連接層的缺點(diǎn)與優(yōu)點(diǎn)是什么?
2023-04-03
全連接層是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一種常見(jiàn)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(gè)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(diǎn)包括它的靈活性和表達(dá)能力，但其缺點(diǎn)包括參數(shù)量大和容易過(guò)擬合 ...
如何評(píng)價(jià)球面卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Spherical CNNs)？
2023-03-31
球面卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Spherical CNNs）是一種用于處理球形數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型，在近年來(lái)獲得了不少關(guān)注。它可以被應(yīng)用在諸如全球氣候預(yù)測(cè)、天體物理學(xué)、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和分子結(jié)構(gòu)等領(lǐng)域。 首先，球面卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠有 ...

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) ...

一文讀懂企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力框架

一文讀懂企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力框架
2023-03-31
數(shù)字化轉(zhuǎn)型究竟是什么？ 首先我們還是摘錄下百度詞條上對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一個(gè)簡(jiǎn)單說(shuō)明如下： 數(shù)字化轉(zhuǎn)型是建立在數(shù)字化轉(zhuǎn)換和數(shù)字化升級(jí)基礎(chǔ)上， 進(jìn)一步觸及公司核心業(yè)務(wù)，以新建一種商業(yè)模式為目標(biāo)的 ...

一文讀懂企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力框架

一文讀懂企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能力框架
2023-03-31
數(shù)字化轉(zhuǎn)型究竟是什么？ 首先我們還是摘錄下百度詞條上對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一個(gè)簡(jiǎn)單說(shuō)明如下： 數(shù)字化轉(zhuǎn)型是建立在數(shù)字化轉(zhuǎn)換和數(shù)字化升級(jí)基礎(chǔ)上， 進(jìn)一步觸及公司核心業(yè)務(wù)，以新建一種商業(yè)模式為目標(biāo)的高層次轉(zhuǎn)型。 ...

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