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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(yàn)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(yàn)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(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)說明請參見:http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計(jì)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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python numpy scipy 如何GPU并行計(jì)算?
2023-04-23
Python是一種高級編程語言,旨在提供易于使用的語法和自然的語言功能。NumPy和SciPy是兩個流行的Python庫,它們提供了高效的數(shù)學(xué)計(jì)算、科學(xué)計(jì)算和工程計(jì)算功能。 GPU并行計(jì)算是一種利用圖形處理器(GPU)進(jìn)行計(jì)算的 ...

PowerBI 如何實(shí)現(xiàn)去重后計(jì)數(shù)?

PowerBI 如何實(shí)現(xiàn)去重后計(jì)數(shù)?
2023-04-23
Power BI 是一款功能強(qiáng)大的商業(yè)智能工具,它提供了豐富的數(shù)據(jù)分析和可視化功能,可以幫助用戶更好地理解和利用數(shù)據(jù)。在實(shí)際應(yīng)用中,常常需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行去重后計(jì)數(shù)的操作,以便更好地把握數(shù)據(jù)的特征和趨勢。本文將 ...

如何理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多個卷積核?

如何理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多個卷積核?
2023-04-19
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)是一種經(jīng)典的深度學(xué)習(xí)模型,廣泛應(yīng)用于圖像識別、目標(biāo)檢測等領(lǐng)域。在CNN中,卷積核(Convolutional Kernel)是一個非常重要的組成部分,它通過卷積操作對輸入數(shù) ...

SPSS中進(jìn)行K均值聚類分析,怎么確定分幾類比較好?

SPSS中進(jìn)行K均值聚類分析,怎么確定分幾類比較好?
2023-04-19
在進(jìn)行K均值聚類分析時,如何確定最優(yōu)的分類數(shù)是一個非常重要的問題。一般來說,確定分類數(shù)需要考慮數(shù)據(jù)的特征和研究目的。下面將介紹一些常用的方法來確定最優(yōu)的分類數(shù)。 肘部法(Elbow Method) 肘部 ...
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否優(yōu)于logistic回歸?
2023-04-19
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和logistic回歸是兩種常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,它們都被廣泛應(yīng)用于分類問題。雖然這兩種算法都有其獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)和適用范圍,但在許多情況下,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比logistic回歸更為優(yōu)越。 首先,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以處理非線 ...
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(qiáng)大的集成學(xué)習(xí)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(jī)器學(xué)習(xí)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 ...

用spss進(jìn)行主成分分析,需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化嗎?

用spss進(jìn)行主成分分析,需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化嗎?
2023-04-18
主成分分析是一種常用的多元統(tǒng)計(jì)方法,它可以幫助我們減少數(shù)據(jù)維度、提取主要特征和結(jié)構(gòu),并將其轉(zhuǎn)換為新的變量。在進(jìn)行主成分分析時,一個重要的問題是是否需要對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。 首先,讓我們了解一下什 ...
caffe框架中 LRN層有什么作用。改變各個參數(shù)會有怎么的效果。求大神指點(diǎn)?
2023-04-18
LRN層全稱為Local Response Normalization層,在caffe框架中是一種常用的正則化技術(shù),它可以增強(qiáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化性能和抗干擾能力。本文將對LRN層的作用、參數(shù)以及改變參數(shù)的效果進(jìn)行詳細(xì)解析。 LRN層的作用 在深度 ...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)典結(jié)構(gòu)是怎么設(shè)計(jì)出來的?
2023-04-18
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬大腦神經(jīng)元之間相互作用的計(jì)算模型,它可以對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行高效的分類、識別、預(yù)測等任務(wù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)源于對生物神經(jīng)元與神經(jīng)系統(tǒng)運(yùn)作的研究,而其經(jīng)典結(jié)構(gòu)則是通過不斷的實(shí)驗(yàn)和優(yōu)化得來的。 ...
tensorflow中的tensorboard可視化中的準(zhǔn)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(xùn)練和評估的各種指標(biāo),如準(zhǔn)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 ...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練圖像的時候,像素值都是大于0的,那么激活函數(shù)relu還有什么作用呢?
2023-04-13
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)是現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)中最為常用的一種模型,在圖像處理、語音識別等領(lǐng)域取得了很多重要的成果。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程中,激活函數(shù)是一個非常重要的組成部分,其中R ...
LSTM與seq2seq有什么區(qū)別嗎?
2023-04-12
LSTM和Seq2Seq是兩種常見的深度學(xué)習(xí)架構(gòu),用于自然語言處理領(lǐng)域的序列任務(wù)。雖然這兩種架構(gòu)都可以被用來解決類似機(jī)器翻譯或文本摘要之類的問題,但它們各自具有不同的優(yōu)缺點(diǎn)和應(yīng)用場景。 LSTM LSTM(長短期記憶網(wǎng)絡(luò) ...

在SPSS中,年齡是定距變量、定序變量還是定比變量

在SPSS中,年齡是定距變量、定序變量還是定比變量
2023-04-12
在SPSS中,年齡通常被編碼為一個數(shù)值變量,表示被研究對象的年齡。在統(tǒng)計(jì)學(xué)中,我們使用四種測量尺度來描述變量:名義、順序、定距和定比。這些測量尺度用于描述變量的不同特征和性質(zhì),從而幫助研究者選擇正確的數(shù) ...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么要進(jìn)行歸一化的數(shù)據(jù)預(yù)處理工作?
2023-04-12
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (Convolutional Neural Networks, CNNs) 是一種廣泛應(yīng)用于圖像識別、語音處理、自然語言處理等領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)模型。在使用CNNs進(jìn)行分類或回歸任務(wù)之前,通常需要對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。其中一個重要的 ...

如何利用OpenCV識別圖像中的矩形區(qū)域?

如何利用OpenCV識別圖像中的矩形區(qū)域?
2023-04-12
OpenCV是一個強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)視覺庫,它提供了各種功能,包括圖像處理、特征檢測以及目標(biāo)識別等。在本文中,我們將探討如何使用OpenCV識別圖像中的矩形區(qū)域。 步驟1:讀取圖像 首先,我們需要從文件或攝像頭中 ...
LSTM的一個batch到底是怎么進(jìn)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的?
2023-04-12
LSTM(長短期記憶)是一種常用的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,廣泛應(yīng)用于自然語言處理、語音識別、時間序列預(yù)測等領(lǐng)域。在使用LSTM模型時,輸入數(shù)據(jù)通常按照batch方式加載到模型中進(jìn)行訓(xùn)練。下面將詳細(xì)介紹一個batch如何進(jìn)入LS ...
如何向一個什么都不懂的人通俗詳細(xì)地解釋卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN的原理?
2023-04-11
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是一種在計(jì)算機(jī)視覺和圖像識別中廣泛使用的深度學(xué)習(xí)模型,它可以對數(shù)字圖像進(jìn)行分類、分割和特征提取。下面我將嘗試以通俗易懂的方式解釋CNN的原理。 首先,我們需要了解什么是卷積。在數(shù)學(xué)和物 ...

為什么用Keras搭建的LSTM訓(xùn)練的準(zhǔn)確率和驗(yàn)證的準(zhǔn)確率都極低?

為什么用Keras搭建的LSTM訓(xùn)練的準(zhǔn)確率和驗(yàn)證的準(zhǔn)確率都極低?
2023-04-11
Keras是一個高級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API,它簡化了深度學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建和訓(xùn)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(luò)(RNN),適用于時序數(shù)據(jù)處理。然而,在使用Keras搭建LSTM模型進(jìn)行訓(xùn)練時,有時會 ...
決策樹作為一種分類方法為什么可以用于預(yù)測?
2023-04-11
決策樹是一種常見的分類方法,它通過將數(shù)據(jù)集分成小的子集來構(gòu)建分類模型。決策樹的主要思想是基于一系列規(guī)則(即節(jié)點(diǎn))來預(yù)測輸出值。在決策樹中,每個節(jié)點(diǎn)代表一個屬性或特征,每個邊代表該屬性可能的值,而每個葉 ...
如何用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測一副小圖在大圖中的坐標(biāo)位置??
2023-04-11
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)工具,其廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中。其中一個常見的計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)是定位物體的坐標(biāo)位置。我將討論如何使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來檢測一副小圖在大圖中的坐標(biāo)位置。 首先,在解決該問題之前,需 ...

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