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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(gè)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(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)說明請參見: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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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中卷積核是如何學(xué)習(xí)到特征的?
2023-03-31
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network, CNN)是一種深度學(xué)習(xí)模型,用于圖像處理、語音識(shí)別等領(lǐng)域。卷積核(Convolutional Kernel)是CNN中的一個(gè)核心概念,它能夠?qū)W習(xí)到圖像中的特征,并將這些特征映射到下一層。 ...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于小目標(biāo)檢測嗎?
2023-03-31
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,CNN)是一種廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)模型。CNN通過不斷堆疊卷積層、池化層和全連接層等組件,可以自動(dòng)從原始圖像中提取出有意義的特征,從而實(shí)現(xiàn)諸如圖像 ...

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以沒有池化層嗎?

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以沒有池化層嗎?
2023-03-31
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)是一種常用的深度學(xué)習(xí)算法,廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理等領(lǐng)域。池化層(Pooling Layer)是CNN中常用的一種層次結(jié)構(gòu),可以降低數(shù)據(jù)的空間維度,提高模 ...

如何理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積?

如何理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積?
2023-03-31
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,簡稱CNN)是一類常用于圖像識(shí)別、語音識(shí)別等領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)模型。其中最重要的部分就是卷積操作。那么,什么是卷積操作呢? 在介紹卷積之前,我們需要先了解一下信號(hào)處 ...

脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和非脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各有什么優(yōu)缺點(diǎn)?

脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和非脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各有什么優(yōu)缺點(diǎn)?
2023-03-31
脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和非脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是兩種常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這兩種模型各有優(yōu)缺點(diǎn),下面將詳細(xì)介紹。 脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Spiking Neural Network,SNN)是一種生物靈感網(wǎng)絡(luò),其最基本的功能單元是脈沖神經(jīng)元。在SNN中 ...

pytorch里要加載的數(shù)據(jù)超過內(nèi)存大小應(yīng)該怎么解決?

pytorch里要加載的數(shù)據(jù)超過內(nèi)存大小應(yīng)該怎么解決?
2023-03-31
PyTorch是一種非常流行的深度學(xué)習(xí)框架,它提供了許多強(qiáng)大而靈活的工具來幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家和機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)者構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但在處理大型數(shù)據(jù)集或模型時(shí),PyTorch可能會(huì)面臨內(nèi)存不足的問題。在本文中,我們將討論 ...
數(shù)據(jù)分析師哪個(gè)網(wǎng)校好一點(diǎn)?
2023-03-31
數(shù)據(jù)分析師是一個(gè)在當(dāng)今社會(huì)越來越受歡迎和重視的職業(yè),它需要掌握數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能的前沿技術(shù)和應(yīng)用,能夠從海量的數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息,為企業(yè)和組織提供決策支持和業(yè)務(wù)優(yōu)化。數(shù)據(jù)分析師的需求量遠(yuǎn)大于供給 ...
數(shù)據(jù)分析師哪個(gè)網(wǎng)校好些?
2023-03-31
目前市場上有幾個(gè)知名的數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)課程,如拉鉤、網(wǎng)易云課堂、騰訊小灶能力派、知乎數(shù)據(jù)分析訓(xùn)練營和職問、CDA數(shù)據(jù)分析師等。這些課程各有優(yōu)缺點(diǎn),需要根據(jù)您的基礎(chǔ)、目標(biāo)、預(yù)算和時(shí)間等因素進(jìn)行選擇。 &nb ...
數(shù)據(jù)分析師考試是什么內(nèi)容?
2023-03-31
在數(shù)字經(jīng)濟(jì)和人工智能時(shí)代,數(shù)據(jù)分析師成為了一個(gè)熱門且重要的職業(yè)。數(shù)據(jù)分析師可以利用數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù),為企業(yè)和機(jī)構(gòu)提供有價(jià)值的洞察和決策支持。因此,越來越多的人想要成為一名優(yōu)秀的 ...
數(shù)據(jù)分析師考證考什么內(nèi)容?
2023-03-31
數(shù)據(jù)分析師考證是指CDA數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證考試,即Certified Data Analyst Certificate,是一套科學(xué)化、專業(yè)化、國際化的人才考核標(biāo)準(zhǔn),共分為CDA LEVEL I,LEVEL II,LEVEL III三個(gè)等級,涉及行業(yè)包括互聯(lián)網(wǎng)、咨詢、 ...
考數(shù)據(jù)分析師要學(xué)什么內(nèi)容?
2023-03-31
數(shù)據(jù)分析師是在不同行業(yè)中,專門從事行業(yè)數(shù)據(jù)搜集、整理、分析,并依據(jù)數(shù)據(jù)做出行業(yè)研究、評估和預(yù)測的專業(yè)人員。數(shù)據(jù)分析師需要掌握數(shù)據(jù)分析的基本概念、方法和流程,以及數(shù)據(jù)分析的常用工具和技術(shù),還需要具 ...
cda數(shù)據(jù)分析師教程如何收費(fèi)
2023-03-31
CDA 是一套科學(xué)化,專業(yè)化,國際化的人才考核標(biāo)準(zhǔn),共分為CDA LEVELⅠ ,LEVEL Ⅱ,LEVEL Ⅲ三個(gè)等級,涉及行業(yè)包括互聯(lián)網(wǎng)、金融、咨詢、電信、零售、醫(yī)療、旅游等,涉及崗位包括大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù) ...
怎么能成為數(shù)據(jù)分析師
2023-03-31
數(shù)據(jù)分析師是當(dāng)今社會(huì)中不可或缺的一類職業(yè),主要負(fù)責(zé)對各種數(shù)據(jù)進(jìn)行收集、整理、分析和挖掘,以便能夠從中得出有用的信息和洞見。如何成為一名數(shù)據(jù)分析師?以下是一些建議:   一、數(shù)據(jù)分析師的能力 ...
數(shù)據(jù)分析師的技能有哪些
2023-03-30
隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,數(shù)據(jù)分析師這一職業(yè)也逐漸得到了人們的關(guān)注。作為一個(gè)數(shù)據(jù)分析師,需要具備全方位的技能,以便能夠有效地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和可視化。本文將從數(shù)據(jù)分析師的定義、日常工作、技能、培訓(xùn)和認(rèn)證等方 ...
快手如何做數(shù)據(jù)分析師教程
2023-03-30
在數(shù)字化時(shí)代,數(shù)據(jù)分析的重要性越來越凸顯,對于快手這樣的互聯(lián)網(wǎng)公司而言,數(shù)據(jù)分析更是至關(guān)重要。本文將從快手做數(shù)據(jù)分析師的背景、要求、問題和建議等方面進(jìn)行探討。 一、快手做數(shù)據(jù)分析師的背景 ...

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積層后一定要跟激活函數(shù)嗎?

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積層后一定要跟激活函數(shù)嗎?
2023-03-30
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network, CNN)是一種用于圖像、音頻等數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型。CNN中的卷積層(Convolutional Layer)是其中最重要的組成部分之一,它通過應(yīng)用卷積核(Kernel)來提取圖像中的特征。 ...
成為數(shù)據(jù)分析師需要學(xué)什么
2023-03-30
隨著科技的不斷進(jìn)步,數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為現(xiàn)代社會(huì)不可或缺的一部分。作為一個(gè)數(shù)據(jù)分析師,不僅需要掌握數(shù)據(jù)分析技術(shù),還需要具備分析數(shù)據(jù)背后的意義和趨勢的能力。本文將從數(shù)據(jù)分析師的重要性、成為數(shù)據(jù)分析師所需要 ...

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)loss突然增大是什么原因?

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)loss突然增大是什么原因?
2023-03-30
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是一種常用的深度學(xué)習(xí)模型,廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理和語音識(shí)別等領(lǐng)域。在訓(xùn)練CNN時(shí),我們通常使用反向傳播算法來更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù),并通過監(jiān)控?fù)p失函數(shù)的變化來評估模型的性能。在訓(xùn)練 ...
如何將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在一維時(shí)間序列數(shù)據(jù)上?
2023-03-30
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)模型,通常用于處理圖像數(shù)據(jù),但它也可以應(yīng)用于一維時(shí)間序列數(shù)據(jù)。在本文中,我們將探討如何將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于一維時(shí)間序列數(shù)據(jù),并介紹一些常見的技術(shù)和方法。 什么是一維時(shí)間 ...
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何在自然語言處理中應(yīng)用?
2023-03-29
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種新興的深度學(xué)習(xí)模型,其可以有效地捕捉非線性關(guān)系和復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。近年來,圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自然語言處理領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用,特別是在文本分類、命名實(shí)體識(shí)別、情感分析等任務(wù)中取得了很好的效果。 ...

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