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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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lstm做時(shí)間序列預(yù)測(cè)時(shí)間序列長(zhǎng)度應(yīng)該怎么設(shè)置？

lstm做時(shí)間序列預(yù)測(cè)時(shí)間序列長(zhǎng)度應(yīng)該怎么設(shè)置？
2023-04-06
LSTM（Long Short-Term Memory）是一種常用于時(shí)間序列預(yù)測(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在使用LSTM進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)時(shí)，要考慮到輸入序列和輸出序列的長(zhǎng)度問題。因?yàn)長(zhǎng)STM是一種逐步處理序列數(shù)據(jù)的模型，輸入序列的長(zhǎng)度會(huì)直接影 ...
怎么用pytorch對(duì)訓(xùn)練集數(shù)據(jù)做十折交叉驗(yàn)證?
2023-04-03
PyTorch是一種流行的深度學(xué)習(xí)框架，它提供了許多方便的工具來處理數(shù)據(jù)集并構(gòu)建模型。在深度學(xué)習(xí)中，我們通常需要對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉驗(yàn)證，以評(píng)估模型的性能和確定超參數(shù)的最佳值。本文將介紹如何使用PyTorch實(shí)現(xiàn)10折 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)loss值很小，但實(shí)際預(yù)測(cè)結(jié)果差很大，有什么原因？

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)loss值很小，但實(shí)際預(yù)測(cè)結(jié)果差很大，有什么原因？
2023-04-03
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)運(yùn)作的計(jì)算模型，可以完成很多復(fù)雜的任務(wù)，如圖像識(shí)別、語音識(shí)別和自然語言處理等。在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，最重要的指標(biāo)是損失函數(shù)（loss function），用于衡量模型預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)值之 ...
如何理解決策樹的損失函數(shù)?
2023-03-31
決策樹是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種強(qiáng)大的非線性分類和回歸模型。在訓(xùn)練決策樹模型時(shí)，需要選擇合適的損失函數(shù)來度量模型預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)標(biāo)簽之間的差異。本文將詳細(xì)介紹決策樹的損失函數(shù)以及其解釋。 一、決策樹模型簡(jiǎn)介 決策樹 ...

訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，訓(xùn)練集loss下降，但是驗(yàn)證集loss一直不下降，這怎么解決呢？

訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，訓(xùn)練集loss下降，但是驗(yàn)證集loss一直不下降，這怎么解決呢？
2023-03-30
在機(jī)器學(xué)習(xí)中，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)非常重要的任務(wù)。通常，我們會(huì)將數(shù)據(jù)集分成訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，用于訓(xùn)練和測(cè)試我們的模型。在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，我們希望看到訓(xùn)練集的損失值（loss）不斷下降，這表明隨著時(shí)間的推移， ...

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

使用pytorch時(shí)，訓(xùn)練集數(shù)據(jù)太多達(dá)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(duì)于使用PyTorch進(jìn)行訓(xùn)練的用戶來說，一個(gè)常見的問題是當(dāng)訓(xùn)練集數(shù)據(jù)量過大時(shí)，Dataloader加載速度變得很慢，這會(huì)顯著影響模型的訓(xùn)練效率和性能。 那么當(dāng)我 ...

4000字歸納總結(jié) Pandas+Sklearn 帶你做數(shù)據(jù)預(yù)處理

4000字歸納總結(jié) Pandas+Sklearn 帶你做數(shù)據(jù)預(yù)處理
2021-11-24
作者：俊欣 來源：關(guān)于數(shù)據(jù)分析與可視化 今天我們就來講講數(shù)據(jù)預(yù)處理過程當(dāng)中的一些要點(diǎn)與難點(diǎn)。我們大致會(huì)提到數(shù)據(jù)預(yù)處理中的 加載數(shù)據(jù) 處理缺失值如何處理 ...
訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集的意義
2018-03-28
訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集的意義 在有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)中，經(jīng)常會(huì)說到訓(xùn)練集（train)、驗(yàn)證集（validation）和測(cè)試集（test），這三個(gè)集合的區(qū)分可能會(huì)讓人糊涂，特別是，有些讀者搞不清楚驗(yàn)證集和測(cè)試集有什么區(qū)別 ...

Python實(shí)現(xiàn)的隨機(jī)森林算法與簡(jiǎn)單總結(jié)

Python實(shí)現(xiàn)的隨機(jī)森林算法與簡(jiǎn)單總結(jié)
2018-02-15
Python實(shí)現(xiàn)的隨機(jī)森林算法與簡(jiǎn)單總結(jié) 本文實(shí)例講述了Python實(shí)現(xiàn)的隨機(jī)森林算法。分享給大家供大家參考，具體如下： 隨機(jī)森林是數(shù)據(jù)挖掘中非常常用的分類預(yù)測(cè)算法，以分類或回歸的決策樹為基分類器。算法 ...
SPSS分類分析：最近鄰元素分析
2017-11-15
SPSS分類分析：最近鄰元素分析 一、最近鄰元素分析（分析-分類-最近鄰元素） 1、概念：根據(jù)個(gè)案間的相似性來對(duì)個(gè)案進(jìn)行分類。類似個(gè)案相互靠近，而不同個(gè)案相互遠(yuǎn)離。因此，通過兩個(gè)個(gè)案之間的距離 ...
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