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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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CNN、RNN、GAN都是什么?終于有人講明白了

CNN、RNN、GAN都是什么?終于有人講明白了
2020-07-23
導(dǎo)讀:深度學(xué)習(xí)已經(jīng)存在了幾十年,不同的結(jié)構(gòu)和架構(gòu)針對(duì)不同的用例而進(jìn)行演變。其中一些是基于我們對(duì)大腦的想法,另一些是基于大腦的實(shí)際工作。本文將簡單介紹幾個(gè)業(yè)界目前使用的先進(jìn)的架構(gòu)。 作者:謝林·托馬 ...

過擬合是如何產(chǎn)生的?有什么好的解決方法?

過擬合是如何產(chǎn)生的?有什么好的解決方法?
2020-07-23
在機(jī)器學(xué)習(xí)中,相對(duì)于欠擬合,過擬合出現(xiàn)的頻次更高。這是因?yàn)椋僭O(shè)某一數(shù)據(jù)集其對(duì)應(yīng)的模型為‘真’模型,我們通常是采用提高模型的復(fù)雜度的方法,來避免欠擬合現(xiàn)象的產(chǎn)生,但與此同時(shí),我們又很難把網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)成和 ...

正則化---提高深度學(xué)習(xí)模型的泛化能力

正則化---提高深度學(xué)習(xí)模型的泛化能力
2020-07-23
前面文章小編簡單給大家介紹了泛化能力的一些基礎(chǔ)知識(shí),今天給大家?guī)淼氖翘岣吣P头夯芰Φ姆椒?-正則化。 一、首先來回顧一下什么是泛化能力 泛化能力(generalization ability),百科給出的定義是:機(jī)器 ...

深度學(xué)習(xí)中如何實(shí)現(xiàn)Keras模型加載和保存?

深度學(xué)習(xí)中如何實(shí)現(xiàn)Keras模型加載和保存?
2020-07-22
Keras 是源于 Theano 或 者TensorFlow 的一個(gè)深度學(xué)習(xí)框架,它的設(shè)計(jì)來源于Torch,編程語言使用的是 Python ,是一個(gè)擁有強(qiáng)大功能、內(nèi)容抽象,而且高度模塊化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫。 今天小編給大家分享的就是Kera ...

業(yè)務(wù)分析模型,該怎么搭建

業(yè)務(wù)分析模型,該怎么搭建
2020-07-22
文章來源: 接地氣學(xué)堂 作者:接地氣的陳老師 很多同學(xué)最怕聽“建模型”仨字。尤其是建立“業(yè)務(wù)分析模型”。往往自己辛辛苦苦搞得LR、SVM、CNN被業(yè)務(wù)方狂噴:你這都是啥東西!脫離業(yè)務(wù)!不切實(shí)際! ...

PyTorch是什么?如何進(jìn)行安裝?

PyTorch是什么?如何進(jìn)行安裝?
2020-07-14
PyTorch是什么?單從字面上,我們就能很容易看出來,與Python和Torch有關(guān)。PyTorch是使用Python作為編程語言,可以說是Torch的Python版,是由Torch7團(tuán)隊(duì)開發(fā)的,一種開源的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架,專門用于 GPU 加速的深度神 ...

RNN和CNN的區(qū)別表現(xiàn)在哪些方面?

RNN和CNN的區(qū)別表現(xiàn)在哪些方面?
2020-07-13
RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)),和CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))是深度學(xué)習(xí)經(jīng)常進(jìn)行比較的兩個(gè)概念,下面小編整理了RNN和CNN的一些區(qū)別,希望對(duì)大家有所幫助。 1.從應(yīng)用方面來看CNN主要用于圖像識(shí)別比較多,而RNN被用于語言處理多一些 ...

深度學(xué)習(xí)中LSTM的核心思想是什么?

深度學(xué)習(xí)中LSTM的核心思想是什么?
2020-07-13
LSTM全稱為:long short term memory,也叫作長短期記憶人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),本質(zhì)上是一種時(shí)間循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。LSTM是為了解決一般的RNN長期依賴問題而被專門設(shè)計(jì)出來的。所有的RNN都具有一種重復(fù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊的鏈?zhǔn)叫问健?...
應(yīng)該怎樣理解深度學(xué)習(xí)Caffe?
2020-07-13
Caffe是深度學(xué)習(xí)框架中經(jīng)常遇到的,那么到底Caffe是什么?我們又應(yīng)該怎樣理解呢?下面,小編對(duì)于Caffe做了一個(gè)簡單的介紹,希望對(duì)大家有所幫助。 一、Caffe基本概念 Caffe全稱為:Convolutional Architecture ...

如何快速簡單地入門Keras?

如何快速簡單地入門Keras?
2020-07-13
Keras 是基于 Theano 或 者TensorFlow 的一個(gè)深度學(xué)習(xí)框架,其設(shè)計(jì)源于Torch,編程語言用 Python ,是一個(gè)功能強(qiáng)大、內(nèi)容抽象,高度模塊化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫,能夠支持 GPU 和 CPU。目前tensorflow已經(jīng)將keras合并到了 ...

終于有人把數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能講明白了

終于有人把數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能講明白了
2020-07-10
作者:Alex Castrounis 來源:大數(shù)據(jù)DT(ID:hzdashuju) 內(nèi)容摘編自《AI戰(zhàn)略:更好的人類體驗(yàn)與企業(yè)成功框架》 導(dǎo)讀:本文討論與人工智能相關(guān)的概念和技術(shù),包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)和大數(shù)據(jù)。還 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中感知機(jī)是什么?如何實(shí)現(xiàn)?

機(jī)器學(xué)習(xí)中感知機(jī)是什么?如何實(shí)現(xiàn)?
2020-07-10
感知機(jī)(Perceptron)或者叫做感知器,是Frank Rosenblatt在1957年就職于Cornell航空實(shí)驗(yàn)室(Cornell Aeronautical Laboratory)時(shí)所發(fā)明的一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最基礎(chǔ)的模型,被譽(yù)為機(jī)器學(xué)習(xí)的敲門磚。 ...

python數(shù)據(jù)挖掘常用工具有哪幾種?

python數(shù)據(jù)挖掘常用工具有哪幾種?
2020-07-10
python有強(qiáng)大的第三方庫,廣泛用于數(shù)據(jù)分析,數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域,下面小編整理了python數(shù)據(jù)挖掘的一些常用庫,希望對(duì)各位小伙伴學(xué)習(xí)python數(shù)據(jù)挖掘有所幫助。 1. Numpy 能夠提供數(shù)組支持,進(jìn)行 ...

OpenCV入門及應(yīng)用案例:手把手教你做DNN圖像分類

OpenCV入門及應(yīng)用案例:手把手教你做DNN圖像分類
2020-07-09
作者:吳至文 郭葉軍 宗煒 李鵬 趙娟 來源:大數(shù)據(jù)DT(ID:hzdashuju) 內(nèi)容摘編自《OpenCV深度學(xué)習(xí)應(yīng)用與性能優(yōu)化實(shí)踐》 導(dǎo)讀:本文將介紹OpenCV的源碼結(jié)構(gòu)、OpenCV深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的典型流程,以及深度學(xué)習(xí) ...

過擬合(over-fitting)出現(xiàn)的原因及相應(yīng)的解決方法

過擬合(over-fitting)出現(xiàn)的原因及相應(yīng)的解決方法
2020-07-08
過擬合(over-fitting)是指機(jī)器學(xué)習(xí)模型或者是深度學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練樣本中表現(xiàn)得過于優(yōu)越,導(dǎo)致在驗(yàn)證數(shù)據(jù)集以及測(cè)試數(shù)據(jù)集中表現(xiàn)不佳。也就是referstoa模型對(duì)于訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合程度過高的情況。 通過學(xué)習(xí)曲線來理解 ...

如何理解欠擬合?常用的處理方法有哪些?

如何理解欠擬合?常用的處理方法有哪些?
2020-07-08
一、欠擬合概念及理解 機(jī)器學(xué)習(xí)中欠擬合是一個(gè)常見的問題,簡單來說就是模型在訓(xùn)練和預(yù)測(cè)時(shí)表現(xiàn)都欠佳的情況。一個(gè)欠擬合的機(jī)器學(xué)習(xí)模型不是一個(gè)良好的模型并且在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不好這是顯而易見的。 圖 ...

支持向量機(jī)SVM 概念及特征介紹

支持向量機(jī)SVM 概念及特征介紹
2020-07-03
支持向量機(jī)SVM(Support Vector Machine),是常見的一種判別方法。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,是有監(jiān)督學(xué)習(xí)模型,通常用來進(jìn)行模式識(shí)別、分類及回歸分析,主要針對(duì)小樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)、分類和預(yù)測(cè),類似的根據(jù)樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)的 ...

PCA降維原理(主成分分析)的數(shù)學(xué)理論

PCA降維原理(主成分分析)的數(shù)學(xué)理論
2020-07-03
在機(jī)器學(xué)習(xí)中,有成千上萬甚至幾十萬的維度的數(shù)據(jù)需要處理,這種情況下機(jī)器學(xué)習(xí)的資源消耗是不可接受的,并且很大程度上影響著算法的復(fù)雜度,因此對(duì)數(shù)據(jù)降維是必要的。PCA(Principal Component Analysis)是一種常 ...
簡單理解文本挖掘的定義與過程
2020-07-02
文本挖掘是抽取有效、新穎、有用、可理解的、散布在文本文件中的有價(jià)值知識(shí),并且利用這些知識(shí)更好地組織信息的過程。 文本挖掘指的是從文本數(shù)據(jù)中獲取有價(jià)值的信息和知識(shí),它是數(shù)據(jù)挖掘中的一種方法,主要用途 ...

 這幾個(gè)常用的python庫你需要知道

這幾個(gè)常用的python庫你需要知道
2020-07-02
python可以說是近幾年最火熱、最實(shí)用的、最容易上手的工具之一了。功能強(qiáng)大、應(yīng)用廣泛,可以幫你搜集工作數(shù)據(jù),還能幫你下載音樂,電影,于是就掀起了一波學(xué)習(xí)python的大潮,小編也毫不猶豫的加入了。但是對(duì)于向小 ...

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