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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(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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如何形象的解釋為什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)越多效果越好?
2023-03-22
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模仿人類神經(jīng)系統(tǒng)的一種機(jī)器學(xué)習(xí)模型。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和算法的不斷進(jìn)步,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)也越來越復(fù)雜。其中一個(gè)重要的因素就是層數(shù)的增加。在這篇文章中,我們將探討為什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)越多效果越好。 首 ...
哪位高手能解釋一下卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積核?
2023-03-22
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種深度學(xué)習(xí)模型,其核心組成部分之一就是卷積層。在卷積層中,卷積核扮演著至關(guān)重要的角色,它是用于特征提取的基本操作單元。 卷積核是一個(gè)小矩陣,通常為正方形,其大小由用戶定義。卷積核通過移 ...

Pytorch如何自定義損失函數(shù)(Loss Function)?

Pytorch如何自定義損失函數(shù)(Loss Function)?
2023-03-22
PyTorch是一個(gè)開源的Python深度學(xué)習(xí)框架,提供了許多預(yù)定義的損失函數(shù)。但有時(shí)候,我們需要根據(jù)自己的任務(wù)和數(shù)據(jù)集來自定義損失函數(shù)。這篇文章將介紹如何在PyTorch中自定義損失函數(shù)。 一、什么是Loss Function ...
梯度下降法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易收斂到局部最優(yōu),為什么應(yīng)用廣泛?
2023-03-22
梯度下降法是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最為常用的優(yōu)化算法,它的主要思想是通過不斷迭代來調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù),從而使得損失函數(shù)逐漸逼近全局最小值。然而,由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中存在大量的非凸性和高維度特征,因此梯度下降法容易收 ...

PyTorch中在反向傳播前為什么要手動(dòng)將梯度清零?

PyTorch中在反向傳播前為什么要手動(dòng)將梯度清零?
2023-03-22
在使用PyTorch進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練時(shí),我們通常需要手動(dòng)將梯度清零。這是因?yàn)镻yTorch中的自動(dòng)求導(dǎo)機(jī)制(Autograd)會(huì)自動(dòng)計(jì)算每個(gè)張量的梯度,并將其累加到張量的.grad屬性中。如果不手動(dòng)將梯度清零,那么每次反向 ...
Pytorch有什么節(jié)省顯存的小技巧?
2023-03-22
PyTorch是一個(gè)非常流行的深度學(xué)習(xí)框架,它提供了豐富的函數(shù)庫和工具包來簡化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)過程。然而,在訓(xùn)練大型模型或處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí),顯存消耗可能會(huì)成為問題。本文將分享一些PyTorch中節(jié)省顯存的小技巧。 ...
tensorflow里面name_scope, variable_scope等如何理解?
2023-03-20
TensorFlow是一個(gè)廣泛使用的開源機(jī)器學(xué)習(xí)框架,它提供了許多工具和API,使得深度學(xué)習(xí)變得更加容易。其中包含名為name_scope和variable_scope的兩種上下文管理器,用于幫助開發(fā)人員組織TensorFlow圖中的操作并確保 ...
LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入輸出究竟是怎樣的?
2023-03-15
LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種常用于序列數(shù)據(jù)建模的深度學(xué)習(xí)模型,其全稱為長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Long Short-Term Memory Network)。與傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,LSTM網(wǎng)絡(luò)具有更好的長期依賴性和記憶能力,因此能夠有效地處理時(shí)間序 ...

使用pytorch時(shí),訓(xùn)練集數(shù)據(jù)太多達(dá)到上千萬張,Dataloader加載很慢怎么辦?

使用pytorch時(shí),訓(xùn)練集數(shù)據(jù)太多達(dá)到上千萬張,Dataloader加載很慢怎么辦?
2023-03-14
隨著深度學(xué)習(xí)模型的日益復(fù)雜,訓(xùn)練集數(shù)據(jù)規(guī)模也越來越大。對(duì)于使用PyTorch進(jìn)行訓(xùn)練的用戶來說,一個(gè)常見的問題是當(dāng)訓(xùn)練集數(shù)據(jù)量過大時(shí),Dataloader加載速度變得很慢,這會(huì)顯著影響模型的訓(xùn)練效率和性能。 那么當(dāng)我 ...
大數(shù)據(jù)工程師的必備技能有哪些
2022-11-07
1、大數(shù)據(jù)平臺(tái) 目前很火,數(shù)據(jù)源頭,各種炫酷新技術(shù),搭建Hadoop、Hive、Spark、Kylin、Druid、Beam~,前提是你要懂Java,很多平臺(tái)都是用Java開發(fā)的。 目前很多企業(yè)都把數(shù)據(jù)采集下來了,對(duì)于傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù) ...

數(shù)據(jù)分析之?dāng)?shù)據(jù)挖掘入門指南

數(shù)據(jù)分析之?dāng)?shù)據(jù)挖掘入門指南
2022-10-25
數(shù)據(jù)分析 探索性數(shù)據(jù)分析(Exploratory Data Analysis,EDA)是指對(duì)已有數(shù)據(jù)在盡量少的先驗(yàn)假設(shè)下通過作圖、制表、方程擬合、計(jì)算特征量等手段探索數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和規(guī)律的一種數(shù)據(jù)分析方法。 常用的第三方庫 ...

數(shù)據(jù)分析師之?dāng)?shù)據(jù)挖掘入門

數(shù)據(jù)分析師之?dāng)?shù)據(jù)挖掘入門
2022-10-19
數(shù)據(jù)分析 探索性數(shù)據(jù)分析(Exploratory Data Analysis,EDA)是指對(duì)已有數(shù)據(jù)在盡量少的先驗(yàn)假設(shè)下通過作圖、制表、方程擬合、計(jì)算特征量等手段探索數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和規(guī)律的一種數(shù)據(jù)分析方法。 常用的第三方庫 ...

數(shù)據(jù)分析師證書報(bào)考資格_CDA數(shù)據(jù)分析師報(bào)考條件

數(shù)據(jù)分析師證書報(bào)考資格_CDA數(shù)據(jù)分析師報(bào)考條件
2024-08-13
PART 8 數(shù)據(jù)管理(5%) CDA LEVEL II CDA Level II 包含以下科目:《數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)處理》、《統(tǒng)計(jì)分析》、《商業(yè)策略分析》、《數(shù)據(jù)治理》 PART 1 數(shù)據(jù)采集與處理(占比9%) PART 2 指標(biāo)體系(占比3%) PART 3 數(shù) ...

盤點(diǎn) | 每個(gè)數(shù)據(jù)分析師都應(yīng)該了解的6個(gè)預(yù)測模型

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2022-08-09
CDA數(shù)據(jù)分析師 出品 作者:Ivo Bernardo 編譯:Mika 數(shù)據(jù)分析模型有不同的特點(diǎn)和技術(shù),值得注意的是,大多數(shù)高級(jí)的模型都基于幾個(gè)基本原理。 當(dāng)你想開啟數(shù) ...

高效構(gòu)建基于Python的商品評(píng)論文本挖掘網(wǎng)頁APP

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2022-06-28
CDA數(shù)據(jù)分析師 出品 作者:CDALevel Ⅰ持證人 崗位:數(shù)據(jù)分析師 行業(yè):大數(shù)據(jù) 背景 電子商務(wù)行業(yè)在近幾年發(fā)展得極為迅猛,很多在傳統(tǒng)行業(yè)就業(yè)但是薪資不理想的都在網(wǎng)電子商務(wù)行業(yè)去轉(zhuǎn)。這種趨 ...

2022年你應(yīng)該知道的十大Python庫

2022年你應(yīng)該知道的十大Python庫
2022-06-20
CDA數(shù)據(jù)分析師 出品 作者:Terence Shin 編譯:Mika 學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析絕非易事,有無數(shù)種工具和資源可供使用。因此,有時(shí)會(huì)讓我們很難弄清楚該學(xué)習(xí)什么技能,該使用哪種工具。 在本文中,我們就來給大 ...

2024 年 CDA 認(rèn)證遍布全國 70 個(gè)城市,250+ 考點(diǎn),專屬考位提前預(yù)約

2024 年 CDA 認(rèn)證遍布全國 70 個(gè)城市,250+ 考點(diǎn),專屬考位提前預(yù)約
2024-08-15
cda認(rèn)證考試正在如火如荼的進(jìn)行中,需要參加考試的同學(xué)可以點(diǎn)擊下方鏈接報(bào)名:我要報(bào)名 報(bào)名方式 我要報(bào)名 報(bào)名費(fèi)用 各地考試地點(diǎn) Level Ⅲ:中國區(qū)30所城市,北京/上海/天津/重慶/成都/深圳/ ...

解讀 | 數(shù)據(jù)人需要掌握的5個(gè)商業(yè)技能

解讀 | 數(shù)據(jù)人需要掌握的5個(gè)商業(yè)技能
2022-05-07
CDA數(shù)據(jù)分析師 出品 作者:徐楊老師 編輯:Mika 各位小伙伴大家好!我是徐楊老師,好久不見! 今天給大家?guī)?個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家需要的商業(yè)技能,聊聊商業(yè)與數(shù)據(jù)科學(xué)兩者如何攜手并進(jìn)。 這時(shí)候有同 ...

從審核專員成功轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)分析師

從審核專員成功轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)分析師
2022-04-22
我從17年畢業(yè)后,一直在字節(jié)跳動(dòng)西安做審核。做了兩年多的審核工作,我對(duì)這個(gè)工作失去了熱情。字節(jié)的視頻審核和文字審核并非完全使用機(jī)器,采取的是雙重審核,先機(jī)器審核篩選后再做人工審核的方法。工作的時(shí)候,我們需 ...

當(dāng)機(jī)器學(xué)習(xí)遇到數(shù)據(jù)量不夠時(shí),這幾個(gè)Python技巧為你化解難題

當(dāng)機(jī)器學(xué)習(xí)遇到數(shù)據(jù)量不夠時(shí),這幾個(gè)Python技巧為你化解難題
2022-06-01
作者:俊欣 有時(shí)候我們?cè)谶M(jìn)行模型的訓(xùn)練與優(yōu)化的時(shí)候,是需要基于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)集來操作的,要是數(shù)據(jù)量比較充足的情況下倒是還好說,但是要是遇到數(shù)據(jù)量不夠的情況,該怎么辦呢?今天小編就給大家來介紹幾個(gè)方法 ...

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