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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(yàn)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(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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在 Pandas DataFrame 中如何歸一化某列?
2023-04-10
Pandas是一種用于數(shù)據(jù)分析和處理的常用Python庫。在Pandas DataFrame中,歸一化某列可以將該列的值從原始比例縮放到0到1之間的標(biāo)準(zhǔn)比例,使其更容易與其他列進(jìn)行比較和分析。本文將介紹如何對Pandas DataFrame中的某 ...

LSTM 中為什么要用 tanh 激活函數(shù)?tanh 激活函數(shù)的作用及優(yōu)勢在哪里?

LSTM 中為什么要用 tanh 激活函數(shù)?tanh 激活函數(shù)的作用及優(yōu)勢在哪里?
2023-04-07
LSTM是一種常用的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),它可以有效地解決傳統(tǒng)RNN中長序列訓(xùn)練過程中產(chǎn)生的梯度消失和梯度爆炸問題。LSTM通過使用門控機(jī)制來控制信息的流動,其中tanh激活函數(shù)扮演了重要角色。 tanh激活函數(shù)是一種 ...
相比Tensorflow2和PyTorch,TensorFlow1.x版本有什么弊端?
2023-04-07
TensorFlow 1.x版本是Google發(fā)布的第一個深度學(xué)習(xí)框架,它在2015年推出后,迅速成為了業(yè)界最受歡迎的深度學(xué)習(xí)框架之一。然而,TensorFlow 1.x版本也存在一些弊端,這些弊端在TensorFlow 2.0和PyTorch等新一代深度學(xué) ...
深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)框架里,神經(jīng)元數(shù)量怎么確定?
2023-04-07
在深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)框架中,確定神經(jīng)元數(shù)量是一個重要的設(shè)計(jì)決策。神經(jīng)元數(shù)量越多,模型的能力和復(fù)雜度就越高,但同時也會增加計(jì)算和存儲資源的需求,可能導(dǎo)致過擬合等問題。因此,正確地確定神經(jīng)元數(shù)量對于設(shè)計(jì)高效和準(zhǔn) ...
為什么 A40 GPU Pytorch 無法并行訓(xùn)練?
2023-04-07
在過去的幾年中,深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域取得了顯著的發(fā)展。為了更好地利用硬件資源來訓(xùn)練復(fù)雜的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),大量的工作已經(jīng)被投入到并行化訓(xùn)練算法和框架的研究中。然而,一些GPU在使用PyTorch等庫時可能會遇到無法有效并行 ...
TensorFlow和spark的ml以及python的scikit-learn 三者的區(qū)別是什么?
2023-04-07
TensorFlow, Spark的ML和Python的Scikit-learn是三種不同的機(jī)器學(xué)習(xí)工具,它們各自有其獨(dú)特的特點(diǎn)和優(yōu)勢。以下是它們之間的主要區(qū)別。 TensorFlow TensorFlow是由Google開發(fā)的一個基于圖形計(jì)算的深度學(xué)習(xí)框架。它 ...
pytorch中model.eval()會對哪些函數(shù)有影響?
2023-04-07
PyTorch是一個廣泛使用的深度學(xué)習(xí)框架,提供了豐富的工具和函數(shù)來構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。其中,model.eval()是一個重要的函數(shù),用于將模型轉(zhuǎn)換為評估模式。該函數(shù)會影響到模型中的一些關(guān)鍵函數(shù),如前向傳 ...

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()是用于多分類問題的常用損失函數(shù)之一。它可以結(jié)合權(quán)重參數(shù)對樣本進(jìn)行加權(quán)處理,以應(yīng)對數(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是一個流行的深度學(xué)習(xí)框架,它提供了許多工具來幫助研究人員和開發(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)時部署上使用,因?yàn)樗谟?jì)算上的速度相對較慢。為了加速 PyTorch 模型的推理,可以使用 NVIDIA 的 TensorRT 庫。TensorRT 旨在優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模 ...
數(shù)據(jù)分析師文科生如何?
2023-04-07
數(shù)據(jù)分析師是一個非常有前途的職業(yè),需要具備多方面的能力和知識。數(shù)據(jù)分析師的主要工作是利用數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)問題、提供洞察、支持決策、優(yōu)化流程等。為了做好這些工作,數(shù)據(jù)分析師需要掌握以下幾個方面的技能: ...
文科生如何做數(shù)據(jù)分析師?
2023-04-07
文科生如何做數(shù)據(jù)分析師?這是一個很好的問題,因?yàn)閿?shù)據(jù)分析師是一個非常有前途的職業(yè),需要具備多方面的能力和知識。數(shù)據(jù)分析師的主要工作是利用數(shù)據(jù)來發(fā)現(xiàn)問題、提供洞察、支持決策、優(yōu)化流程等。為了做好這些工 ...

lstm做時間序列預(yù)測時間序列長度應(yīng)該怎么設(shè)置?

lstm做時間序列預(yù)測時間序列長度應(yīng)該怎么設(shè)置?
2023-04-06
LSTM(Long Short-Term Memory)是一種常用于時間序列預(yù)測的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在使用LSTM進(jìn)行時間序列預(yù)測時,要考慮到輸入序列和輸出序列的長度問題。因?yàn)長STM是一種逐步處理序列數(shù)據(jù)的模型,輸入序列的長度會直接影 ...

lstm能同時預(yù)測多個變量嗎?

lstm能同時預(yù)測多個變量嗎?
2023-04-04
長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Long Short-Term Memory,LSTM)是一種常用的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Network,RNN),主要應(yīng)用于序列數(shù)據(jù)的建模和預(yù)測。在實(shí)際應(yīng)用中,LSTM 能夠同時預(yù)測多個變量。 為了更好地理解 L ...
LSTM的cell個數(shù)是如何設(shè)置?
2023-04-04
LSTM(長短時記憶網(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,其中一個重要的超參數(shù)是LSTM中cell(記憶單元)的個數(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),例如自然語言翻譯,語音識別和對話系統(tǒng)等。在Seq2Seq模型中,輸入序列經(jīng)過編碼 ...
TensorFlow 相較于 Caffe 的優(yōu)勢在哪?
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)表面上看起來相似,它們之間有著重要的區(qū)別。 一、deconvolution Deconv ...

為什么訓(xùn)練好的lstm模型每次輸出的結(jié)果不一樣?

為什么訓(xùn)練好的lstm模型每次輸出的結(jié)果不一樣?
2023-04-03
LSTM(Long Short-Term Memory)模型是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Network,RNN),其能夠處理序列數(shù)據(jù)并在某種程度上解決梯度消失和梯度爆炸問題。訓(xùn)練好的LSTM模型在使用時,每次輸出的結(jié)果可能 ...
圖像識別實(shí)現(xiàn) cnn lstm(Crnn),詳見描述?
2023-04-03
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和長短時記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)是兩種廣泛應(yīng)用于圖像識別和自然語言處理領(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)過程。 一、CR ...

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