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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)的第一個參數(shù)驗證碼對象,之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)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(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時表示是新驗證碼的宕機(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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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別是什么?
2023-03-22
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Network,DNN)是兩種常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。它們有許多共同點,但在某些方面也有區(qū)別。 首先,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要用于圖像識別和計算機(jī) ...

PyTorch中在反向傳播前為什么要手動將梯度清零?

PyTorch中在反向傳播前為什么要手動將梯度清零?
2023-03-22
在使用PyTorch進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練時,我們通常需要手動將梯度清零。這是因為PyTorch中的自動求導(dǎo)機(jī)制(Autograd)會自動計算每個張量的梯度,并將其累加到張量的.grad屬性中。如果不手動將梯度清零,那么每次反向 ...

什么是數(shù)據(jù)科學(xué)

什么是數(shù)據(jù)科學(xué)
2022-10-18
什么是數(shù)據(jù)科學(xué)?它和已有的信息科學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等學(xué)科有什么不同?作為一門新興的學(xué)科,數(shù)據(jù)科學(xué)依賴兩個因素:一是數(shù)據(jù)的廣泛性和多樣性;二是數(shù)據(jù)研究的共性?,F(xiàn)代社會的各行各業(yè)都充滿了數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù) ...

深度學(xué)習(xí)損失函數(shù)

深度學(xué)習(xí)損失函數(shù)
2018-08-24
深度學(xué)習(xí)損失函數(shù) 在利用深度學(xué)習(xí)模型解決有監(jiān)督問題時,比如分類、回歸、去噪等,我們一般的思路如下: 1、信息流forward propagation,直到輸出端; 2、定義損失函數(shù)L(x, y | theta); ...
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念梳理與實例演示
2018-08-17
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念梳理與實例演示 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模仿生物神經(jīng)元的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,數(shù)據(jù)從輸入層進(jìn)入并流經(jīng)激活閾值的多個節(jié)點。 遞歸性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一種能夠?qū)χ拜斎霐?shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)部存儲記憶的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),所以他們能 ...

數(shù)據(jù)科學(xué)目標(biāo)、挑戰(zhàn)以及門派

數(shù)據(jù)科學(xué)目標(biāo)、挑戰(zhàn)以及門派
2018-06-07
數(shù)據(jù)科學(xué)目標(biāo)、挑戰(zhàn)以及門派 隨著云計算和人工智能的發(fā)展,數(shù)據(jù)科學(xué)這門新的綜合學(xué)科被越來越多的人所熟知,業(yè)界也普遍看好其在未來的發(fā)展前景。體現(xiàn)在就業(yè)市場上,與這個行業(yè)相關(guān)的數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)工程師成為 ...

深度學(xué)習(xí)已成功應(yīng)用于這三大領(lǐng)域

深度學(xué)習(xí)已成功應(yīng)用于這三大領(lǐng)域
2017-11-20
深度學(xué)習(xí)已成功應(yīng)用于這三大領(lǐng)域 在本章中,我們將介紹如何使用深度學(xué)習(xí)來解決計算機(jī)視覺、語音識別、自然語言處理以及其他商業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用。首先我們將討論在許多最重要的AI 應(yīng)用中所需的大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實 ...

數(shù)據(jù)科學(xué)的基本內(nèi)容

數(shù)據(jù)科學(xué)的基本內(nèi)容
2017-10-31
數(shù)據(jù)科學(xué)的基本內(nèi)容 什么是數(shù)據(jù)科學(xué)?它和已有的信息科學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等學(xué)科有什么不同?作為一門新興的學(xué)科,數(shù)據(jù)科學(xué)依賴兩個因素:一是數(shù)據(jù)的廣泛性和多樣性;二是數(shù)據(jù)研究的共性?,F(xiàn)代社會的各行各業(yè)都 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)常用算法(LDA,CNN,LR)原理簡述

機(jī)器學(xué)習(xí)常用算法(LDA,CNN,LR)原理簡述
2017-03-14
機(jī)器學(xué)習(xí)常用算法(LDA,CNN,LR)原理簡述 1.LDA LDA是一種三層貝葉斯模型,三層分別為:文檔層、主題層和詞層。該模型基于如下假設(shè): 1)整個文檔集合中存在k個互相獨立的主題; 2)每一個主題是詞上的多項 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

機(jī)器學(xué)習(xí)中使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2017-03-14
機(jī)器學(xué)習(xí)中使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 這一小節(jié)介紹隨機(jī)梯度下降法(stochastic gradient descent)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的使用,這里首先回顧了第三講中介紹的線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差曲面(error surface),如下圖所示。線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對 ...
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