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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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如何利用opencv完成手勢(shì)識(shí)別算法的實(shí)現(xiàn)？
2023-03-31
OpenCV是一種流行的計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)，可以用來(lái)實(shí)現(xiàn)各種圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用程序。在本文中，我們將討論如何使用OpenCV實(shí)現(xiàn)手勢(shì)識(shí)別算法。 手勢(shì)識(shí)別是指通過(guò)電腦攝像頭拍攝的人手圖像，分析手部動(dòng)作并進(jìn)行相應(yīng)控制 ...
CRF和LSTM 模型在序列標(biāo)注上的優(yōu)劣？
2023-03-31
序列標(biāo)注是一種重要的自然語(yǔ)言處理任務(wù)，通常用于實(shí)體識(shí)別、命名實(shí)體識(shí)別、分詞、詞性標(biāo)注等。在序列標(biāo)注中，CRF和LSTM是兩種常用的模型，本文將比較它們?cè)谛蛄袠?biāo)注上的優(yōu)劣。 一、CRF 條件隨機(jī)場(chǎng)（CRF）是一種無(wú)向 ...

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

pytorch里要加載的數(shù)據(jù)超過(guò)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(lái)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(wèn)題。在本文中，我們將討論 ...
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(lèi)職業(yè)，主要負(fù)責(zé)對(duì)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(jiàn)。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)分析師所需技能有哪些
2023-03-30
隨著數(shù)據(jù)科學(xué)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)分析師這一角色也變得越來(lái)越重要。作為數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)人士，數(shù)據(jù)分析師需要具備廣泛的知識(shí)和技能，以便能夠有效地分析和挖掘數(shù)據(jù)中的價(jià)值。本文將從數(shù)據(jù)分析師所需的技能方面 ...
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(lái)，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 ...
怎么理解TensorFlow中的Dense?
2023-03-29
在 TensorFlow 中，Dense 是一種常用的層類(lèi)型，用于構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的全連接層。它是一個(gè)密集連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層，每個(gè)神經(jīng)元與上一層的所有神經(jīng)元相連。本文將從以下幾個(gè)方面來(lái)解釋 TensorFlow 中的 Dense 層。 神經(jīng) ...
TensorFlow 和keras有什么區(qū)別？
2023-03-28
TensorFlow和Keras都是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的流行框架。它們都被廣泛用于深度學(xué)習(xí)任務(wù)，例如圖像分類(lèi)、自然語(yǔ)言處理和推薦系統(tǒng)等。雖然它們都有相似的目標(biāo)，即使讓機(jī)器學(xué)習(xí)更加容易和高效，但是它們之間確實(shí)存在一些區(qū)別 ...

pytorch自定義loss,如何進(jìn)行后向傳播loss.backward()?

pytorch自定義loss,如何進(jìn)行后向傳播loss.backward()?
2023-03-28
PyTorch是一種開(kāi)源的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，它提供了建立深度學(xué)習(xí)模型以及訓(xùn)練和評(píng)估這些模型所需的工具。在PyTorch中，我們可以使用自定義損失函數(shù)來(lái)優(yōu)化模型。使用自定義損失函數(shù)時(shí)，我們需要確保能夠?qū)υ摀p失進(jìn)行反向傳 ...
數(shù)據(jù)分析師實(shí)操什么內(nèi)容
2023-03-28
數(shù)據(jù)分析是一個(gè)不斷發(fā)展和演變的領(lǐng)域，隨著數(shù)據(jù)量的爆炸式增長(zhǎng)，對(duì)數(shù)據(jù)分析師的能力提出了更高的要求。作為數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的專(zhuān)家，數(shù)據(jù)分析師需要具備扎實(shí)的數(shù)據(jù)分析技能和相關(guān)的建模技能，才能夠在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域中取 ...
數(shù)據(jù)分析師需要學(xué)哪些內(nèi)容
2023-03-28
數(shù)據(jù)分析師是一個(gè)關(guān)鍵的職業(yè)，因?yàn)樗麄兛梢允褂酶鞣N工具和技術(shù)來(lái)分析和挖掘數(shù)據(jù)，為企業(yè)的決策提供支持。在當(dāng)今快速發(fā)展的數(shù)字時(shí)代，數(shù)據(jù)分析師的需求量也在不斷增加，特別是在機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)的推動(dòng)下，數(shù) ...

Python庫(kù)Numpy里ndarray.ndim 是什么意思？

Python庫(kù)Numpy里ndarray.ndim 是什么意思？
2023-03-27
Numpy是Python中一個(gè)通用的數(shù)值計(jì)算庫(kù)，它主要用于處理多維數(shù)組數(shù)據(jù)。在這個(gè)庫(kù)里，ndarray是我們最常使用的一個(gè)類(lèi)，它表示一種多維數(shù)組對(duì)象。ndarray.ndim就是描述這個(gè)多維數(shù)組對(duì)象的維度數(shù)。 通俗地說(shuō)，ndarray可以 ...
為什么lstm在時(shí)序預(yù)測(cè)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(shí)序預(yù)測(cè)任務(wù)。它可以捕獲長(zhǎng)期依賴(lài)性，因?yàn)樗哂袃?nèi)存單元來(lái)記住過(guò)去的信息。然而，在實(shí)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(jì)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(jī)制，用于跟蹤和修改計(jì)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(duì)于調(diào)試和可視化非常有用。本文將介紹鉤子的作用、類(lèi) ...

在 Caffe 中如何計(jì)算卷積？

在 Caffe 中如何計(jì)算卷積？
2023-03-27
Caffe是一個(gè)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(jìn)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(yùn)算 ...
keras比tensorflow差在哪里？
2023-03-23
Keras是一個(gè)高級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API，它為深度學(xué)習(xí)提供了一種簡(jiǎn)單而有效的方式。TensorFlow是一個(gè)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(kù)。雖然兩者都是用于深度學(xué)習(xí)的強(qiáng)大工具，但它們之間有一些區(qū)別。 靈活 ...
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(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)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(gè)離散變量映射成一個(gè)連續(xù)向量，從而便于 ...
Transformer是否適合用于做非NLP領(lǐng)域的時(shí)間序列預(yù)測(cè)問(wèn)題？
2023-03-22
Transformer是一種廣泛應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理（NLP）領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)模型，其在機(jī)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(lái)越多的研究表明Transformer也可以應(yīng)用于非NLP領(lǐng)域中 ...

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

時(shí)間序列預(yù)測(cè)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(shí)間序列預(yù)測(cè)是一項(xiàng)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(lái)，一維CNN-LSTM結(jié)構(gòu)已成為時(shí)間序列預(yù)測(cè)中最受歡迎的模型之一，因?yàn)樗梢酝瑫r(shí)利用CNN和LSTM的優(yōu)點(diǎn)。在本文中，我們將探討如 ...
蘋(píng)果 M1 芯片的神經(jīng)單元可否用于訓(xùn)練 Pytorch 深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型？
2023-03-22
蘋(píng)果于2020年發(fā)布了自家研發(fā)的M1芯片，它是一款基于ARM架構(gòu)的芯片，能夠?yàn)镸ac電腦帶來(lái)更高的性能和效率。其中一個(gè)引人注目的特點(diǎn)就是M1芯片搭載了神經(jīng)單元（Neural Engine），這是一種專(zhuān)門(mén)用于機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)的硬件 ...

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