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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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基于 隨機梯度下降 的矩陣分解推薦算法

基于隨機梯度下降的矩陣分解推薦算法
2018-03-24
基于隨機梯度下降的矩陣分解推薦算法 SVD是矩陣分解常用的方法,其原理為:矩陣M可以寫成矩陣A、B與C相乘得到,而B可以與A或者C合并,就變成了兩個元素M1與M2的矩陣相乘可以得到M。 矩陣分解推薦的思想就是基于 ...

批量梯度下降與 隨機梯度下降

批量梯度下降與隨機梯度下降
2017-03-15
批量梯度下降與隨機梯度下降 下面的h(x)是要擬合的函數(shù),J(theta)損失函數(shù),theta是參數(shù),要迭代求解的值,theta求解出來了那最終要擬合的函數(shù)h(theta)就出來了。其中m是訓練集的記錄條數(shù),j是參數(shù)的個數(shù)。 ...

【CDA干貨】LSTM 輸出不確定的成因、影響與應對策略

【CDA干貨】LSTM 輸出不確定的成因、影響與應對策略
2025-07-07
LSTM 輸出不確定的成因、影響與應對策略? 長短期記憶網(wǎng)絡(LSTM)作為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN)的一種變體,憑借獨特的門控機制,在處理時間序列數(shù)據(jù)和自然語言處理等領域展現(xiàn)出強大的能力。然而,在實際應用中,LSTM 模 ...
交叉熵損失函數(shù)的梯度下降算法
2024-12-05
在機器學習和深度學習領域,交叉熵損失函數(shù)扮演著關鍵角色,特別是在分類問題中。它不僅被廣泛運用于神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練過程,而且通過衡量模型預測的概率分布與實際標簽分布之間的差異,指導著模型參數(shù)的優(yōu)化路徑。 交 ...
機器學習算法中常用的優(yōu)化方法有哪些?
2024-02-23
在機器學習中,優(yōu)化方法是為了找到參數(shù)的最佳值以使模型性能達到最優(yōu)化的技術。這些方法可以幫助我們解決復雜的優(yōu)化問題并提高模型的準確性和效率。下面將介紹一些常用的機器學習優(yōu)化方法。 梯度下降法(Gradient ...
中級數(shù)據(jù)科學家如何提高模型精度?
2023-10-14
提高模型精度是中級數(shù)據(jù)科學家在工作中非常重要的任務之一。通過優(yōu)化模型,我們可以更好地理解和預測數(shù)據(jù),并為業(yè)務決策提供更準確的指導。下面將介紹一些方法,幫助中級數(shù)據(jù)科學家提高模型精度。 數(shù)據(jù)質(zhì)量與特征 ...
數(shù)據(jù)分析中如何處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集?
2023-09-25
處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集是現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析中的一項重要任務。隨著技術的進步,我們可以輕松地收集和存儲大量數(shù)據(jù),但是如何高效地處理這些數(shù)據(jù)仍然是一個挑戰(zhàn)。在本文中,我將介紹一些常用的方法和技術,幫助您處理大規(guī)模數(shù)據(jù) ...
如何在數(shù)據(jù)分析中處理大規(guī)模數(shù)據(jù)?
2023-09-07
在當今數(shù)字化時代,大規(guī)模數(shù)據(jù)成為了許多領域的常態(tài)。從社交媒體到物聯(lián)網(wǎng)設備以及傳感器,我們都能夠收集到龐大的數(shù)據(jù)集。然而,如何高效地處理和分析這些海量數(shù)據(jù)成為了數(shù)據(jù)科學家和分析師們面臨的重要挑戰(zhàn)之一。本 ...
如何用深度學習技術預測設備故障?
2023-09-04
在現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中,設備故障可能導致生產(chǎn)線停滯、成本增加以及損失產(chǎn)能等一系列問題。因此,準確地預測設備故障并采取適當?shù)木S護措施至關重要。近年來,深度學習技術的快速發(fā)展為設備故障預測提供了新的解決方案。 ...
如何管理和處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集?
2023-07-04
管理和處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集是當今數(shù)據(jù)驅(qū)動世界中的重要課題。隨著技術進步和互聯(lián)網(wǎng)的普及,各種組織和企業(yè)都能夠輕松地收集和存儲大量數(shù)據(jù)。然而,管理和處理這些龐大數(shù)據(jù)集需要一定的策略和工具。在本文中,將探討如何 ...
如何高效地處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集?
2023-07-04
高效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集是現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析和機器學習的關鍵挑戰(zhàn)之一。隨著數(shù)據(jù)量的快速增長,傳統(tǒng)的處理方法往往無法滿足需求。為了充分利用大規(guī)模數(shù)據(jù)集的潛力,以下是一些高效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的方法。 首先,使用合適 ...
如何預測患者病情發(fā)展趨勢?
2023-06-28
在醫(yī)療領域,預測患者病情發(fā)展趨勢是一個非常重要的任務。通過準確地預測病情發(fā)展,醫(yī)生能夠采取更好的治療決策,從而提高治療效果和患者的生存率。本文將介紹一些常用的方法和技術,幫助醫(yī)生預測患者病情發(fā)展趨勢。 ...
如何選擇適當?shù)乃惴ǎ?/dt>
2023-06-15
選擇適當?shù)乃惴ㄊ菙?shù)據(jù)科學和機器學習中至關重要的一個步驟。它決定了我們最終將使用哪種方法來分析和處理數(shù)據(jù),以及對模型進行訓練和預測。在本文中,我們將介紹如何選擇適當?shù)乃惴?,并提供一些常見的算法選擇標準。 ...
tensorflow中的tensorboard可視化中的準確率損失率曲線,為什么有類似毛刺一樣?
2023-04-13
TensorBoard 是 Tensorflow 提供的一個可視化工具,可以方便地展示模型訓練和評估的各種指標,如準確率和損失率等。在 TensorBoard 中,我們經(jīng)常會看到一些圖表中出現(xiàn)類似毛刺一樣的波形,這是為什么呢? 首先,需要 ...
深度神經(jīng)網(wǎng)絡是如何訓練的?
2023-04-11
深度神經(jīng)網(wǎng)絡是一種強大的機器學習模型,可以用于各種任務,例如圖像分類、語音識別和自然語言處理。但是,訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡可以是一個復雜的過程,需要考慮許多因素,例如網(wǎng)絡結(jié)構、損失函數(shù)和優(yōu)化算法。 網(wǎng)絡結(jié)構 ...

為什么訓練好的lstm模型每次輸出的結(jié)果不一樣?

為什么訓練好的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(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。訓練好的LSTM模型在使用時,每次輸出的結(jié)果可能 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡訓練結(jié)果不穩(wěn)定可能是什么原因?有什么解決辦法?

神經(jīng)網(wǎng)絡訓練結(jié)果不穩(wěn)定可能是什么原因?有什么解決辦法?
2023-04-03
神經(jīng)網(wǎng)絡是一種強大的機器學習模型,可用于各種任務。然而,在訓練神經(jīng)網(wǎng)絡時,我們可能會遇到結(jié)果不穩(wěn)定的情況,這意味著在同樣的數(shù)據(jù)集和超參數(shù)下,神經(jīng)網(wǎng)絡的性能可能會有很大的差異。本文將探討神經(jīng)網(wǎng)絡訓練結(jié) ...
sklearn 中的模型對于大數(shù)據(jù)集如何處理?
2023-03-31
Scikit-learn (sklearn) 是一個廣泛使用的 Python 機器學習庫,提供了許多現(xiàn)成的算法和工具來解決各種任務。在處理大型數(shù)據(jù)集時,sklearn 提供了一些有用的方法和技術來減輕計算負擔并提高效率。 當面對大型數(shù)據(jù)集時 ...
如果一個神經(jīng)網(wǎng)絡的總loss=loss1+loss2,那么這個網(wǎng)絡是如何反向傳遞更新loss1的呢?
2023-03-31
在神經(jīng)網(wǎng)絡中,我們通常使用反向傳播算法來訓練模型。該算法的目的是通過計算誤差函數(shù)關于參數(shù)梯度來更新網(wǎng)絡參數(shù),以最小化誤差。 在一個神經(jīng)網(wǎng)絡總loss=loss1+loss2的情況下,我們需要確定如何反向傳播和更新loss1 ...
如何用神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)連續(xù)型變量的回歸預測?
2023-03-22
神經(jīng)網(wǎng)絡是一種強大的機器學習工具,已被廣泛應用于各種預測和分類問題。其中一個常見的應用是使用神經(jīng)網(wǎng)絡進行連續(xù)型變量的回歸預測。本文將介紹如何使用神經(jīng)網(wǎng)絡完成這個任務。 數(shù)據(jù)準備 首先,我們需要準備數(shù)據(jù) ...
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