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數(shù)字化人才認證
') } 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(), // 加隨機數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進行初始化 // 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 new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機時表示是新驗證碼的宕機 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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為什么lstm在時序預(yù)測上表現(xiàn)不及傳統(tǒng)算法?
2023-03-27
LSTM是一種遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通常被用于時序預(yù)測任務(wù)。它可以捕獲長期依賴性,因為它具有內(nèi)存單元來記住過去的信息。然而,在實踐中,我們發(fā)現(xiàn)在某些情況下,LSTM要比傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計學(xué)方法的算法表現(xiàn)差。 在本文中,我 ...
pytorch中的鉤子(Hook)有何作用?
2023-03-27
PyTorch中的鉤子(Hook)是一種可以在網(wǎng)絡(luò)中插入自定義代碼的機制,用于跟蹤和修改計算圖中的中間變量。鉤子允許用戶在模型訓(xùn)練期間獲取有關(guān)模型狀態(tài)的信息,這對于調(diào)試和可視化非常有用。本文將介紹鉤子的作用、類 ...

在 Caffe 中如何計算卷積?

在 Caffe 中如何計算卷積?
2023-03-27
Caffe是一個深度學(xué)習(xí)框架,它支持多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練和推斷。其中最基本的操作之一就是卷積(Convolution)。在本文中,我將介紹如何在Caffe中進行卷積操作。 首先,我們需要了解卷積的定義。卷積是一種數(shù)學(xué)運算 ...
keras比tensorflow差在哪里?
2023-03-23
Keras是一個高級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API,它為深度學(xué)習(xí)提供了一種簡單而有效的方式。TensorFlow是一個流行的深度學(xué)習(xí)框架,它提供了底層API和許多工具和庫。雖然兩者都是用于深度學(xué)習(xí)的強大工具,但它們之間有一些區(qū)別。 靈活 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最后一層需要激活函數(shù)嗎?

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最后一層需要激活函數(shù)嗎?
2023-03-23
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中是一種非常重要的模型,它可以通過處理大量數(shù)據(jù)來實現(xiàn)各種任務(wù),如圖像識別、語音識別、自然語言處理等。每個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都由多個層組成,其中最后一層通常被稱為輸出層。但是,許多人對于最 ...
FPGA為什么適合做神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算加速?
2023-03-23
FPGA(Field Programmable Gate Array)是一種靈活的硬件加速器,與傳統(tǒng)的CPU和GPU相比,它可以提供更高效的計算加速。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種廣泛應(yīng)用于人工智能領(lǐng)域的技術(shù),其基于大量的矩陣運算和向量乘法來進行計算,這 ...
LSTM里Embedding Layer的作用是什么?
2023-03-22
LSTM是一種經(jīng)典的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),已經(jīng)廣泛應(yīng)用于自然語言處理、語音識別、圖像生成等領(lǐng)域。在LSTM中,Embedding Layer(嵌入層)是非常重要的一部分,它可以將輸入序列中的每個離散變量映射成一個連續(xù)向量,從而便于 ...
Transformer是否適合用于做非NLP領(lǐng)域的時間序列預(yù)測問題?
2023-03-22
Transformer是一種廣泛應(yīng)用于自然語言處理(NLP)領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)模型,其在機器翻譯、情感分析等任務(wù)中取得了顯著的成果。然而,隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展,越來越多的研究表明Transformer也可以應(yīng)用于非NLP領(lǐng)域中 ...

pytorch如何設(shè)置batch-size和num_workers,避免超顯存, 并提高實驗速度?

pytorch如何設(shè)置batch-size和num_workers,避免超顯存, 并提高實驗速度?
2023-03-22
PyTorch 是一個廣泛使用的深度學(xué)習(xí)框架,在使用過程中,設(shè)置 Batch Size 和 Num Workers 是非常重要的。Batch Size 與 Num Workers 的設(shè)置關(guān)系到 GPU 內(nèi)存的使用和訓(xùn)練速度。 在 PyTorch 中,通過 DataLoader ...

時間序列預(yù)測很火的一維CNN LSTM結(jié)構(gòu),CNN和LSTM之間該如何連接?

時間序列預(yù)測很火的一維CNN LSTM結(jié)構(gòu),CNN和LSTM之間該如何連接?
2023-03-22
時間序列預(yù)測是一項重要的任務(wù),許多研究人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家都致力于提高其準(zhǔn)確性。近年來,一維CNN-LSTM結(jié)構(gòu)已成為時間序列預(yù)測中最受歡迎的模型之一,因為它可以同時利用CNN和LSTM的優(yōu)點。在本文中,我們將探討如 ...
基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行人臉識別的原理是什么?
2023-03-22
人臉識別是一種常見的生物特征識別技術(shù),它通過計算機視覺技術(shù)來識別人臉并將其與已知的人臉進行比對,從而實現(xiàn)身份驗證或識別。在過去幾年中,深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)已經(jīng)成為人臉識別領(lǐng)域取得重要進展的核心技術(shù) ...
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)的一種機器學(xué)習(xí)模型。隨著計算機技術(shù)和算法的不斷進步,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)也越來越復(fù)雜。其中一個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將梯度清零?

PyTorch中在反向傳播前為什么要手動將梯度清零?
2023-03-22
在使用PyTorch進行深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練時,我們通常需要手動將梯度清零。這是因為PyTorch中的自動求導(dǎo)機制(Autograd)會自動計算每個張量的梯度,并將其累加到張量的.grad屬性中。如果不手動將梯度清零,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,顯存消耗可能會成為問題。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是一個廣泛使用的開源機器學(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間序 ...

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

使用pytorch時,訓(xùn)練集數(shù)據(jù)太多達到上千萬張,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。對于使用PyTorch進行訓(xùn)練的用戶來說,一個常見的問題是當(dāng)訓(xùn)練集數(shù)據(jù)量過大時,Dataloader加載速度變得很慢,這會顯著影響模型的訓(xùn)練效率和性能。 那么當(dāng)我 ...

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