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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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深度學(xué)習(xí)入門課程學(xué)習(xí)筆記03 損失函數(shù)

深度學(xué)習(xí)入門課程學(xué)習(xí)筆記03 損失函數(shù)
2018-04-02
深度學(xué)習(xí)入門課程學(xué)習(xí)筆記03 損失函數(shù) 前向傳播之-損失函數(shù) 損失函數(shù)：在前面一節(jié)咱們介紹了得分函數(shù)，就是給定一個(gè)輸入，對(duì)于所有類別都要給出這個(gè)輸入屬于該類別的一個(gè)分值，如上圖所示，對(duì)于每一 ...

【CDA干貨】解析 loss.backward ()：深度學(xué)習(xí)中梯度匯總與同步的自動(dòng)觸發(fā)核心

【CDA干貨】解析 loss.backward ()：深度學(xué)習(xí)中梯度匯總與同步的自動(dòng)觸發(fā)核心
2025-09-02
解析 loss.backward ()：深度學(xué)習(xí)中梯度匯總與同步的自動(dòng)觸發(fā)核心 在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練流程中，loss.backward()是連接 “前向計(jì)算” 與 “參數(shù)更新” 的關(guān)鍵橋梁。它不僅負(fù)責(zé)觸發(fā)梯度的反向傳播計(jì)算，在分布式訓(xùn)練場(chǎng) ...

【CDA干貨】機(jī)器學(xué)習(xí)中的參數(shù)優(yōu)化：以預(yù)測(cè)結(jié)果為核心的閉環(huán)調(diào)優(yōu)路徑

【CDA干貨】機(jī)器學(xué)習(xí)中的參數(shù)優(yōu)化：以預(yù)測(cè)結(jié)果為核心的閉環(huán)調(diào)優(yōu)路徑
2025-08-29
機(jī)器學(xué)習(xí)中的參數(shù)優(yōu)化：以預(yù)測(cè)結(jié)果為核心的閉環(huán)調(diào)優(yōu)路徑 在機(jī)器學(xué)習(xí)模型落地中，“參數(shù)” 是連接 “數(shù)據(jù)” 與 “預(yù)測(cè)結(jié)果” 的關(guān)鍵橋梁 —— 模型參數(shù)的合理性直接決定預(yù)測(cè)精度，而預(yù)測(cè)結(jié)果則是檢驗(yàn)參數(shù)有效性的唯一 ...

【CDA干貨】解析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中 Softmax 函數(shù)的核心作用

【CDA干貨】解析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中 Softmax 函數(shù)的核心作用
2025-07-29
解析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中 Softmax 函數(shù)的核心作用 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程中，激活函數(shù)扮演著至關(guān)重要的角色，它們?yōu)榫W(wǎng)絡(luò)賦予了非線性能力，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠處理復(fù)雜的任務(wù)。而 Softmax 函數(shù)作為一種常用的激活函數(shù)，在神經(jīng)網(wǎng) ...
隨機(jī)森林 vs XGBoost vs 決策樹：算法選擇中的
2025-03-03
當(dāng)你在凌晨三點(diǎn)盯著電腦屏幕，面對(duì)滿屏的模型評(píng)估指標(biāo)時(shí)，是否也曾被這三個(gè)名字折磨得頭暈?zāi)垦?？在機(jī)器學(xué)習(xí)的世界里，決策樹、隨機(jī)森林和XGBoost就像武俠小說里的三大門派，各自擁有獨(dú)特的武學(xué)秘籍。今天我們就來揭 ...
模型過擬合的優(yōu)化解決方案
2024-12-06
理解模型過擬合 模型過擬合是指機(jī)器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出色，但在新數(shù)據(jù)或未見過的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳的現(xiàn)象。這通常是因?yàn)槟Ｐ瓦^于復(fù)雜，捕捉到了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲而非內(nèi)在模式，導(dǎo)致泛化能力下降。 簡(jiǎn)化模型復(fù)雜 ...
如何利用集成學(xué)習(xí)優(yōu)化模型性能
2024-12-06
數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域中，集成學(xué)習(xí)是一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，它通過結(jié)合多個(gè)模型的力量，提升整體預(yù)測(cè)性能和穩(wěn)定性。這種方法利用多個(gè)個(gè)體學(xué)習(xí)器的智慧，以改善模型的準(zhǔn)確度、泛化能力和魯棒性。我們將深入探討幾種常見的集成學(xué)習(xí)方法 ...

如何有效處理數(shù)據(jù)異常值

如何有效處理數(shù)據(jù)異常值
2024-12-05
在數(shù)據(jù)分析和建模過程中，處理數(shù)據(jù)中的異常值至關(guān)重要，因?yàn)檫@些異常值可能對(duì)最終結(jié)果產(chǎn)生顯著影響。識(shí)別、刪除或替換異常值是關(guān)鍵步驟，而保留某些異常值以增強(qiáng)模型魯棒性也同樣重要。本文將介紹一些有效處理數(shù)據(jù)異 ...
什么是過擬合和欠擬合？如何避免它們？
2024-04-23
過擬合和欠擬合是機(jī)器學(xué)習(xí)中常見的問題，它們影響模型的泛化能力。過擬合指的是模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在未見過的測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳；而欠擬合則表示模型未能充分捕捉到數(shù)據(jù)的特征，無法在訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù) ...
如何評(píng)估人工智能模型的準(zhǔn)確性和效果？
2024-03-13
評(píng)估人工智能模型的準(zhǔn)確性和效果是關(guān)鍵的步驟，可以幫助我們了解模型的性能、優(yōu)化算法以及提供改進(jìn)的方向。本文將介紹一些常用的方法和技術(shù)來評(píng)估人工智能模型的準(zhǔn)確性和效果。 一個(gè)常見的評(píng)估指標(biāo)是準(zhǔn)確率（Accura ...
如何解決機(jī)器學(xué)習(xí)模型中的過擬合問題？
2024-03-12
過擬合是機(jī)器學(xué)習(xí)中常見的問題，它指的是模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出良好的性能，但在未見過的測(cè)試數(shù)據(jù)上卻表現(xiàn)不佳。本文將介紹一些常用的方法來解決機(jī)器學(xué)習(xí)模型中的過擬合問題，包括增加數(shù)據(jù)集大小、特征選擇、正則 ...
機(jī)器學(xué)習(xí)算法中常用的優(yōu)化方法有哪些？
2024-02-23
在機(jī)器學(xué)習(xí)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(dá)到最優(yōu)化的技術(shù)。這些方法可以幫助我們解決復(fù)雜的優(yōu)化問題并提高模型的準(zhǔn)確性和效率。下面將介紹一些常用的機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化方法。 梯度下降法（Gradient ...
如何調(diào)參以優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能？
2023-12-11
調(diào)參是機(jī)器學(xué)習(xí)中優(yōu)化模型性能的重要步驟。通過調(diào)整模型的超參數(shù)，我們可以尋找最佳組合來提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和泛化能力。以下是一些優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能的常用調(diào)參方法。 了解超參數(shù)：首先，要理解不同算法和模型的 ...
如何在R中實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？
2023-10-11
深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種在許多領(lǐng)域取得突破性成果的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。它能夠通過模擬人腦神經(jīng)元之間的連接方式，從大量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和提取特征，進(jìn)而完成任務(wù)如圖像識(shí)別、自然語言處理等。在R語言中，有幾個(gè)流行的包 ...
有哪些機(jī)器學(xué)習(xí)算法適合分類問題？
2023-10-10
當(dāng)涉及到分類問題時(shí)，有許多機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以用于解決和預(yù)測(cè)不同類別的數(shù)據(jù)。這些算法可根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)、計(jì)算效率、模型復(fù)雜度等因素來選擇。以下是一些適合分類問題的常見機(jī)器學(xué)習(xí)算法。 邏輯回歸（Logistic Regr ...
數(shù)據(jù)挖掘算法中常見的分類有哪些？
2023-09-28
在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中，有許多常見的分類算法被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析、模式發(fā)現(xiàn)和預(yù)測(cè)等任務(wù)。以下是一些常見的數(shù)據(jù)挖掘分類算法： 決策樹（Decision Trees）：決策樹是一種基于樹狀結(jié)構(gòu)的分類算法，可以通過對(duì)輸入數(shù)據(jù) ...
如何在R中實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？
2023-09-07
深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種在許多領(lǐng)域取得突破性成果的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。它能夠通過模擬人腦神經(jīng)元之間的連接方式，從大量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和提取特征，進(jìn)而完成任務(wù)如圖像識(shí)別、自然語言處理等。在R語言中，有幾個(gè)流行的包可 ...
如何解決圖像處理中的過擬合問題？
2023-08-21
在圖像處理領(lǐng)域，過擬合是一個(gè)普遍存在的問題。當(dāng)模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在測(cè)試集上表現(xiàn)不佳時(shí)，就出現(xiàn)了過擬合現(xiàn)象。本文將介紹一些常用的方法來解決圖像處理中的過擬合問題。 引言： 隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的不 ...
如何解決機(jī)器學(xué)習(xí)中的過擬合問題？
2023-08-21
在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，過擬合是一個(gè)常見而嚴(yán)重的問題。當(dāng)模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出色，但在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)糟糕時(shí)，我們就可以說該模型過擬合了。過擬合會(huì)導(dǎo)致泛化能力差，即無法對(duì)未見過的數(shù)據(jù)做出準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。本文將介紹一些常 ...
如何處理機(jī)器學(xué)習(xí)中的過擬合問題？
2023-08-18
在機(jī)器學(xué)習(xí)中，過擬合是一個(gè)常見但令人頭痛的問題，它會(huì)導(dǎo)致模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出色，但在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。本文將討論過擬合的原因，并提供一些常用的方法來解決這個(gè)問題。 增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量 過擬合通常發(fā)生在 ...

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