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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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機器學習和深度學習的區(qū)別是什么?
2023-08-15
機器學習和深度學習是兩個在人工智能領域中被廣泛應用的概念,它們具有一些共同點,但也存在一些關鍵區(qū)別。 機器學習是一種通過讓計算機系統(tǒng)從數(shù)據(jù)中學習和改進性能的方法。它基于統(tǒng)計學和模式識別等領域的理論,通 ...

算法和模型之間有何區(qū)別和聯(lián)系?

算法和模型之間有何區(qū)別和聯(lián)系?
2023-08-08
算法和模型是機器學習領域中兩個重要的概念,它們在數(shù)據(jù)分析、預測和決策等任務中起著關鍵作用。雖然它們有不同的定義和功能,但在實際應用中常常緊密聯(lián)系在一起。 讓我們來看看算法的定義。算法是一組嚴格定義 ...

如何解決過擬合或欠擬合的問題?

如何解決過擬合或欠擬合的問題?
2023-07-21
解決過擬合或欠擬合的問題 過擬合和欠擬合是機器學習中常見的問題,它們可能導致模型在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。這篇文章將介紹一些解決過擬合和欠擬合問題的方法。 一、過擬合的解決方法: 數(shù)據(jù)集擴充 ...
如何避免機器學習模型過擬合?
2023-07-03
標題:機器學習模型過擬合的預防與應對策略 導言: 在機器學習領域,過擬合是一個常見的問題,它指的是模型在訓練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出色,但在新數(shù)據(jù)上的泛化能力較差。過擬合可能導致模型過度依賴噪聲或不相關的特征,從而 ...
有哪些常用的機器學習算法?
2023-06-30
機器學習是計算機科學中的一個分支,它利用統(tǒng)計學、人工智能和計算機科學等領域的知識和技術,通過訓練模型從數(shù)據(jù)中提取有用的信息。機器學習算法可以大致分為三類:監(jiān)督學習、非監(jiān)督學習和半監(jiān)督學習。在本文中,我 ...

如何評估預測模型的準確性?

如何評估預測模型的準確性?
2023-06-20
評估預測模型的準確性是機器學習和數(shù)據(jù)科學中至關重要的一步。在實際應用中,如果模型的預測準確性較低,它可能會給業(yè)務帶來嚴重的后果。 以下是幾種常見的方法,可以用來評估預測模型的準確性: 留出法 ...
如何評估統(tǒng)計模型的準確性?
2023-06-20
統(tǒng)計模型的準確性是指該模型能夠在給定的數(shù)據(jù)集上生成準確的預測結(jié)果。在實際應用中,評估一個統(tǒng)計模型的準確性非常重要,因為它能夠幫助我們確定該模型是否可以被信任,并且是否適合用于實際決策。 以下是一些評估 ...
如何解釋和評估模型的性能?
2023-06-20
為了解釋和評估模型的性能,我們需要首先了解什么是模型以及它的工作原理。在機器學習中,一個模型是一個數(shù)學函數(shù),它根據(jù)一組輸入數(shù)據(jù)來預測輸出結(jié)果。當建立一個模型時,我們通常會選擇一個算法,并使用訓練數(shù)據(jù)來 ...
如何解決數(shù)據(jù)不平衡問題?
2023-06-15
數(shù)據(jù)不平衡是指在某個分類問題中,不同類別的樣本數(shù)量嚴重失衡。這種情況會對機器學習模型造成一定挑戰(zhàn),因為模型傾向于將大數(shù)目類別作為主要預測。解決數(shù)據(jù)不平衡問題是一個非常重要的機器學習任務,它可以幫助提高 ...
如何處理不平衡數(shù)據(jù)集?
2023-06-15
不平衡數(shù)據(jù)集是指在分類問題中,某些類別的樣本數(shù)量遠遠少于其他類別的樣本數(shù)量。這種情況可能會導致機器學習模型的訓練和評估出現(xiàn)偏差,從而影響其性能和準確性。因此,在處理不平衡數(shù)據(jù)集時,需要采取一系列的方法 ...
XGBoost做分類問題時每一輪迭代擬合的是什么?
2023-04-18
XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)是一種強大的集成學習算法,常用于解決分類和回歸問題。它是一種基于決策樹的機器學習算法,在解決分類問題時,每一輪迭代擬合的是殘差。本文將對XGBoost分類問題中每一輪迭代 ...
神經(jīng)網(wǎng)絡訓練時間主要耗時在于前向還是梯度反傳?
2023-04-18
神經(jīng)網(wǎng)絡是一種基于人工神經(jīng)元相互連接的計算模型。它可以用于各種任務,如圖像或語音識別、自然語言處理、游戲AI等。訓練神經(jīng)網(wǎng)絡是使其能夠執(zhí)行所需任務的一個重要步驟。在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時,神經(jīng)網(wǎng)絡訓練時間可 ...
神經(jīng)網(wǎng)絡的經(jīng)典結(jié)構是怎么設計出來的?
2023-04-18
神經(jīng)網(wǎng)絡是一種模擬大腦神經(jīng)元之間相互作用的計算模型,它可以對輸入數(shù)據(jù)進行高效的分類、識別、預測等任務。神經(jīng)網(wǎng)絡的設計源于對生物神經(jīng)元與神經(jīng)系統(tǒng)運作的研究,而其經(jīng)典結(jié)構則是通過不斷的實驗和優(yōu)化得來的。 ...
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 ...
為什么xgboost泰勒二階展開后效果就比較好了呢?
2023-04-13
XGBoost是一種基于決策樹的集成學習算法,用于解決分類和回歸問題。它在許多數(shù)據(jù)科學競賽中表現(xiàn)優(yōu)異,并被廣泛應用于各種領域,如金融、醫(yī)療、電子商務等。 在XGBoost中,每個樹的構建都是基于殘差的。因此,如果我 ...

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 ...

pytorch中多分類的focal loss應該怎么寫?

pytorch中多分類的focal loss應該怎么寫?
2023-04-12
PyTorch是一種廣泛使用的深度學習框架,它提供了豐富的工具和函數(shù)來幫助我們構建和訓練深度學習模型。在PyTorch中,多分類問題是一個常見的應用場景。為了優(yōu)化多分類任務,我們需要選擇合適的損失函數(shù)。在本篇文章 ...
如何繪制caffe訓練過程中的loss和accurary的曲線??
2023-04-11
Caffe是一種流行的深度學習框架,可用于訓練各種神經(jīng)網(wǎng)絡。在Caffe訓練過程中,我們通常會關注損失函數(shù)和準確率(accuracy)等指標,并希望將其可視化為曲線以便更好地了解模型的性能變化。本文將介紹如何使用Python ...
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 ...

為什么用Keras搭建的LSTM訓練的準確率和驗證的準確率都極低?

為什么用Keras搭建的LSTM訓練的準確率和驗證的準確率都極低?
2023-04-11
Keras是一個高級神經(jīng)網(wǎng)絡API,它簡化了深度學習模型的構建和訓練過程。其中,LSTM(Long Short-Term Memory)是一種常用的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(RNN),適用于時序數(shù)據(jù)處理。然而,在使用Keras搭建LSTM模型進行訓練時,有時會 ...

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