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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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怎么理解tensorflow中tf.train.shuffle_batch()函數(shù)？
2023-04-13
TensorFlow是一種流行的深度學習框架，它提供了許多函數(shù)和工具來優(yōu)化模型的訓練過程。其中一個非常有用的函數(shù)是tf.train.shuffle_batch()，它可以幫助我們更好地利用數(shù)據(jù)集，以提高模型的準確性和魯棒性。 首先，讓 ...

BP神經(jīng)網(wǎng)絡里的訓練次數(shù)，訓練目標，學習速率怎么確定？

BP神經(jīng)網(wǎng)絡里的訓練次數(shù)，訓練目標，學習速率怎么確定？
2023-04-13
BP神經(jīng)網(wǎng)絡是一種常見的人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型，用于解決分類、回歸和聚類等問題。在BP神經(jīng)網(wǎng)絡中，訓練次數(shù)、訓練目標和學習速率是三個重要的超參數(shù)，對模型的性能和訓練效率有著至關重要的影響。本文將從理論和實踐兩 ...
LSTM的一個batch到底是怎么進入神經(jīng)網(wǎng)絡的？
2023-04-12
LSTM（長短期記憶）是一種常用的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡模型，廣泛應用于自然語言處理、語音識別、時間序列預測等領域。在使用LSTM模型時，輸入數(shù)據(jù)通常按照batch方式加載到模型中進行訓練。下面將詳細介紹一個batch如何進入LS ...
pytorch 如何實現(xiàn)梯度累積？
2023-04-11
PyTorch是一個非常流行的深度學習框架，它提供了一種直觀且易于使用的方法來構建、訓練和部署神經(jīng)網(wǎng)絡模型。在深度學習中，梯度下降法是最基本的優(yōu)化算法之一，而梯度累積則是一種可以提高梯度下降的效果的技術。在 ...
CNN神經(jīng)網(wǎng)絡和BP神經(jīng)網(wǎng)絡訓練準確率很快就收斂為1，一般會是什么原因？
2023-04-11
CNN神經(jīng)網(wǎng)絡和BP神經(jīng)網(wǎng)絡都是深度學習中常用的神經(jīng)網(wǎng)絡模型。在訓練這些模型時，我們通常會關注訓練的準確率，即模型對于訓練數(shù)據(jù)的預測精度。然而，有時候我們會發(fā)現(xiàn)，在訓練一段時間后，模型的準確率會很快地收斂 ...
怎么用神經(jīng)網(wǎng)絡建立預測模型？
2023-04-10
神經(jīng)網(wǎng)絡是一種能夠建立預測模型的強大工具，它可以通過對數(shù)據(jù)的學習和分析來預測未來事件的發(fā)生情況。在本文中，我們將探討如何使用神經(jīng)網(wǎng)絡來建立預測模型，從而提高我們制定決策的準確性和效率。 收集數(shù)據(jù) 首先 ...
既然單層神經(jīng)網(wǎng)絡已經(jīng)可以近似任何函數(shù)，為什么還要多層神經(jīng)網(wǎng)絡呢？
2023-04-10
單層神經(jīng)網(wǎng)絡是一種簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，由一個輸入層和一個輸出層組成。盡管它們可以用于某些簡單的任務，但對于更復雜的問題，多層神經(jīng)網(wǎng)絡通常比單層神經(jīng)網(wǎng)絡具有更好的表現(xiàn)力。 首先，雖然單層神經(jīng)網(wǎng)絡可以近似 ...
GRU和LSTM在各種使用場景應該如何選擇？
2023-04-10
在自然語言處理領域中，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）是一種被廣泛使用的模型。其中，長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）和門控循環(huán)單元（GRU）是兩種流行的變體。這兩種模型在各種應用場景中都有所表現(xiàn)，但它們的優(yōu)點和缺點也不盡相同。 ...

請問pycharm運行程序出現(xiàn)Using tensorflow backend是怎么回事？

請問pycharm運行程序出現(xiàn)Using tensorflow backend是怎么回事？
2023-04-10
當你在PyCharm中運行一個使用TensorFlow的Python程序時，有時會看到一條消息"Using TensorFlow backend"。這是因為在程序中使用了Keras庫，而Keras默認使用TensorFlow作為后端引擎。這條消息實際上只是告訴你當前 ...
如何用BP神經(jīng)網(wǎng)絡做時間序列預測?
2023-04-10
BP神經(jīng)網(wǎng)絡是一種常見的人工神經(jīng)網(wǎng)絡，可以用于時間序列預測。時間序列預測是指根據(jù)歷史數(shù)據(jù)對未來的趨勢進行預測，這在商業(yè)、金融和天氣預報等領域非常有用。在本文中，我將介紹如何使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行時間序列預測 ...
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)布的第一個深度學習框架，它在2015年推出后，迅速成為了業(yè)界最受歡迎的深度學習框架之一。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 ...
神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練中要計算驗證集的損失函數(shù)嗎？
2023-04-07
在神經(jīng)網(wǎng)絡訓練過程中，驗證集是用于評估模型性能的重要數(shù)據(jù)集之一。通常情況下，我們會使用驗證集來監(jiān)控模型的訓練和調(diào)優(yōu)，并計算驗證集的損失函數(shù)來評估模型的泛化能力。 在深度學習中，神經(jīng)網(wǎng)絡模型的訓練一般通 ...

如何將卡爾曼濾波與神經(jīng)網(wǎng)絡進行結合？？

如何將卡爾曼濾波與神經(jīng)網(wǎng)絡進行結合？？
2023-04-07
卡爾曼濾波和神經(jīng)網(wǎng)絡是兩種不同的模型，卡爾曼濾波主要用于估計狀態(tài)變量的值，而神經(jīng)網(wǎng)絡則是一種強大的模式識別工具。然而，將它們結合起來可以利用它們各自的優(yōu)點，并提高預測、估計和控制的準確性。 在開始 ...
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習框架，提供了豐富的工具和函數(shù)來構建和訓練神經(jīng)網(wǎng)絡模型。其中，model.eval()是一個重要的函數(shù)，用于將模型轉換為評估模式。該函數(shù)會影響到模型中的一些關鍵函數(shù)，如前向傳 ...

lstm做時間序列預測時間序列長度應該怎么設置？

lstm做時間序列預測時間序列長度應該怎么設置？
2023-04-06
LSTM（Long Short-Term Memory）是一種常用于時間序列預測的神經(jīng)網(wǎng)絡模型。在使用LSTM進行時間序列預測時，要考慮到輸入序列和輸出序列的長度問題。因為LSTM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 ...
TensorFlow 相較于 Caffe 的優(yōu)勢在哪?
2023-04-03
TensorFlow和Caffe都是深度學習領域中常用的框架之一，它們都可以用來構建深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型，訓練和部署模型。但是，兩者在實現(xiàn)和應用上存在一些區(qū)別。在本文中，我們將重點比較TensorFlow和Caffe的優(yōu)劣，并介紹兩種 ...
神經(jīng)網(wǎng)絡解偏微分方程的原理是什么？
2023-04-03
神經(jīng)網(wǎng)絡是一種強大的機器學習工具，能夠用于許多不同的應用程序，包括解決偏微分方程。在過去幾年中，人們已經(jīng)開始探索使用神經(jīng)網(wǎng)絡來解決偏微分方程的問題。這是因為神經(jīng)網(wǎng)絡有很好的表示能力，并且可以使用反向傳 ...
什么是二值神經(jīng)網(wǎng)絡，它的前景如何？
2023-04-03
二值神經(jīng)網(wǎng)絡（Binarized Neural Networks，簡稱BNN）是一種使用二進制權重和激活函數(shù)來進行計算的神經(jīng)網(wǎng)絡模型。相較于傳統(tǒng)的浮點數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡，它大大減少了模型的存儲需求和計算復雜度。 在BNN模型中，每個權重和激 ...
如何用神經(jīng)網(wǎng)絡進行時間序列預測？
2023-03-31
神經(jīng)網(wǎng)絡在時間序列數(shù)據(jù)預測中具有廣泛的應用，它可以通過學習時間序列數(shù)據(jù)的結構、規(guī)律和趨勢來進行預測。本文將介紹如何利用神經(jīng)網(wǎng)絡進行時間序列預測。 時間序列數(shù)據(jù) 時間序列是一組按照時間順序排列的數(shù)據(jù)點， ...

脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡和非脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡各有什么優(yōu)缺點？

脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡和非脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡各有什么優(yōu)缺點？
2023-03-31
脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡和非脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡是兩種常見的神經(jīng)網(wǎng)絡模型。這兩種模型各有優(yōu)缺點，下面將詳細介紹。 脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡（Spiking Neural Network，SNN）是一種生物靈感網(wǎng)絡，其最基本的功能單元是脈沖神經(jīng)元。在SNN中 ...
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