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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(); // 調用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1：配置參數(shù) // 參數(shù)2：回調，回調的第一個參數(shù)驗證碼對象，之后可以使用它調用相應的接口 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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如何理解卷積神經網(wǎng)絡多個卷積核?

如何理解卷積神經網(wǎng)絡多個卷積核?
2023-04-19
卷積神經網(wǎng)絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種經典的深度學習模型，廣泛應用于圖像識別、目標檢測等領域。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) ...
卷積神經網(wǎng)絡訓練圖像的時候，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
卷積神經網(wǎng)絡（Convolutional Neural Network，CNN）是現(xiàn)代深度學習中最為常用的一種模型，在圖像處理、語音識別等領域取得了很多重要的成果。在卷積神經網(wǎng)絡的訓練過程中，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習架構，用于自然語言處理領域的序列任務。雖然這兩種架構都可以被用來解決類似機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)缺點和應用場景。 LSTM LSTM（長短期記憶網(wǎng)絡 ...
如何向一個什么都不懂的人通俗詳細地解釋卷積神經網(wǎng)絡CNN的原理？
2023-04-11
卷積神經網(wǎng)絡（CNN）是一種在計算機視覺和圖像識別中廣泛使用的深度學習模型，它可以對數(shù)字圖像進行分類、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)學和物 ...
怎么用神經網(wǎng)絡建立預測模型？
2023-04-10
神經網(wǎng)絡是一種能夠建立預測模型的強大工具，它可以通過對數(shù)據(jù)的學習和分析來預測未來事件的發(fā)生情況。在本文中，我們將探討如何使用神經網(wǎng)絡來建立預測模型，從而提高我們制定決策的準確性和效率。 收集數(shù)據(jù) 首先 ...
卷積神經網(wǎng)絡中的1*1卷積究竟有什么用？
2023-04-10
卷積神經網(wǎng)絡（CNN）是一種廣泛用于圖像分類、目標檢測和圖像分割等計算機視覺任務的深度學習模型。在這些任務中，卷積層是CNN的核心組成部分，其中卷積操作是一種有效的特征提取和空間信息建模技術。在卷積層中，1* ...

為什么NLP模型訓練1~3個epoch就可以收斂，但是CV模型很多需要訓練十幾甚至上百個epoch？

為什么NLP模型訓練1~3個epoch就可以收斂，但是CV模型很多需要訓練十幾甚至上百個epoch？
2023-04-07
NLP和CV都是機器學習領域中的重要分支，但在訓練模型時存在一些差異。NLP模型通常只需1~3個epoch就可以達到收斂，而CV模型則需要更多的epoch才能收斂。這種差異主要是因為兩者處理數(shù)據(jù)的方式不同。 首先，NLP模 ...
深度學習卷積神經網(wǎng)絡提取的特征是什么？
2023-04-07
深度學習卷積神經網(wǎng)絡(CNN)是一種強大的機器學習算法，已經被廣泛應用于計算機視覺、語音識別和自然語言處理等領域。CNN在圖像分類和目標檢測等任務中表現(xiàn)出色，其中最重要的原因就是其能夠從原始像素數(shù)據(jù)中提取出高 ...

如何進行多變量LSTM時間序列預測未來一周的數(shù)據(jù)？

如何進行多變量LSTM時間序列預測未來一周的數(shù)據(jù)？
2023-04-07
隨著時間序列分析的普及，LSTM 成為了深度學習中最常用的工具之一。它以其優(yōu)異的性能和對數(shù)據(jù)的自適應特征提取而聞名。然而，在實際應用中，我們通常需要通過多變量來預測未來時間序列數(shù)據(jù)。本文將介紹如何使用多 ...
如何利用opencv完成手勢識別算法的實現(xiàn)？
2023-03-31
OpenCV是一種流行的計算機視覺庫，可以用來實現(xiàn)各種圖像處理和計算機視覺應用程序。在本文中，我們將討論如何使用OpenCV實現(xiàn)手勢識別算法。 手勢識別是指通過電腦攝像頭拍攝的人手圖像，分析手部動作并進行相應控制 ...

如何理解卷積神經網(wǎng)絡中的卷積？

如何理解卷積神經網(wǎng)絡中的卷積？
2023-03-31
卷積神經網(wǎng)絡（Convolutional Neural Network，簡稱CNN）是一類常用于圖像識別、語音識別等領域的深度學習模型。其中最重要的部分就是卷積操作。那么，什么是卷積操作呢？ 在介紹卷積之前，我們需要先了解一下信號處 ...
卷積神經網(wǎng)絡提取圖像特征時具有旋轉不變性嗎？
2023-03-22
卷積神經網(wǎng)絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種非常強大的圖像處理和分類工具。在許多實際應用中，我們需要對圖像進行旋轉、縮放、平移等操作，并期望神經網(wǎng)絡能夠對這些變化保持不變性。本文將探討卷積 ...
如何實現(xiàn)用遺傳算法或神經網(wǎng)絡進行因子挖掘？
2023-03-22
因子挖掘是指從數(shù)據(jù)中尋找影響目標變量的關鍵因素，它在金融、醫(yī)學、生物等領域都有廣泛的應用。遺傳算法和神經網(wǎng)絡是兩種常用的因子挖掘方法。本文將介紹如何使用這兩種方法進行因子挖掘，并對其優(yōu)缺點進行分析。 ...
基于深度卷積神經網(wǎng)絡進行人臉識別的原理是什么？
2023-03-22
人臉識別是一種常見的生物特征識別技術，它通過計算機視覺技術來識別人臉并將其與已知的人臉進行比對，從而實現(xiàn)身份驗證或識別。在過去幾年中，深度卷積神經網(wǎng)絡（CNN）已經成為人臉識別領域取得重要進展的核心技術 ...
哪位高手能解釋一下卷積神經網(wǎng)絡的卷積核？
2023-03-22
卷積神經網(wǎng)絡是一種深度學習模型，其核心組成部分之一就是卷積層。在卷積層中，卷積核扮演著至關重要的角色，它是用于特征提取的基本操作單元。 卷積核是一個小矩陣，通常為正方形，其大小由用戶定義。卷積核通過移 ...

什么是 end-to-end 神經網(wǎng)絡？

什么是 end-to-end 神經網(wǎng)絡？
2023-03-22
端到端（end-to-end）神經網(wǎng)絡是一種廣泛應用于機器學習和人工智能領域的模型架構。它是一種能夠直接從原始數(shù)據(jù)中提取特征并輸出最終結果的模型，不需要顯式地進行手動特征提取或分步驟處理。 在傳統(tǒng)的機器學習方法 ...

十年芳華，逐夢前行 | 記錄我的數(shù)據(jù)科學家成長之路

十年芳華，逐夢前行 | 記錄我的數(shù)據(jù)科學家成長之路
2021-12-13
作者：Roll 本文為「心中有數(shù)」CDA征文作品 小學時， 老師經常問：“你長大以后想當什么？” 我說，我想當一名科學家。 工作后， 領導經常問：“你的職業(yè)規(guī)劃是什么？” ...

數(shù)據(jù)科學家的武器庫（數(shù)理統(tǒng)計技術）

數(shù)據(jù)科學家的武器庫（數(shù)理統(tǒng)計技術）
2021-09-06

智能“三反”模型開發(fā)

智能“三反”模型開發(fā)
2021-09-06
道——三類行為者的成本——收益分析 這次我們聊聊“違規(guī)識別”模型，在有的行里也被稱為“三反”模型。這類模型的一個共同特點是獲得明確標簽（Y）的成本很高、主要特征提取自交易（有動帳）和行為（無動帳） ...

CDA LEVEL 1 考試，知識點《機器學習基本概念》

CDA LEVEL 1 考試，知識點《機器學習基本概念》
2024-10-04
機器學習研究如何讓計算機不需要明確的程序也能具備學習能力。(—— Arthur Samuel,1959) 二、模型構建流程 既然我們機器學習是借助數(shù)學模型理解數(shù)學，那么最重要的原材料就是數(shù)據(jù)了。獲取數(shù)據(jù) ...

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