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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(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 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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數(shù)據(jù)競賽的常見類型有哪些？
2023-06-29
數(shù)據(jù)競賽是指通過對一組提供的數(shù)據(jù)樣本進行分析，并基于此構(gòu)建一個能夠預(yù)測或分類新數(shù)據(jù)樣本的模型的比賽。這種競賽為數(shù)據(jù)科學(xué)家、機器學(xué)習(xí)工程師和統(tǒng)計學(xué)家等專業(yè)人士提供了展示他們技能的平臺。在本文中，我們將探 ...
人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域有哪些？
2023-06-17
人工智能是一種模擬人類智能的技術(shù)，它可以執(zhí)行自主決策、自動化任務(wù)和通過機器學(xué)習(xí)提高準(zhǔn)確性等操作。近年來，人工智能已經(jīng)在許多領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了廣泛應(yīng)用。接下來，將介紹人工智能在以下各個領(lǐng)域中的應(yīng)用。 醫(yī)療健康 ...
人工智能的核心概念是什么？
2023-06-17
人工智能是一種使計算機系統(tǒng)擁有類似于人類的智能行為和思維能力的技術(shù)。它涉及到各種領(lǐng)域，包括計算機視覺、自然語言處理、機器學(xué)習(xí)等。雖然人工智能覆蓋了廣泛的范圍，但其核心概念可以歸納為以下幾點。 機器學(xué) ...
常見的數(shù)據(jù)挖掘算法有哪些？
2023-06-17
數(shù)據(jù)挖掘是一種通過自動或半自動方法從大量數(shù)據(jù)中提取出有用的信息和知識的過程。這項技術(shù)已經(jīng)在商業(yè)、科學(xué)、醫(yī)療等多個領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。為了實現(xiàn)這個目標(biāo)，人們發(fā)明了許多數(shù)據(jù)挖掘算法。下面我們將介紹一些常見的 ...
數(shù)據(jù)挖掘有哪些常用算法？
2023-06-17
數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏模式、關(guān)系和規(guī)律的一種技術(shù)。在實際應(yīng)用中，不同的數(shù)據(jù)挖掘算法被用來解決各種不同的問題。下面將介紹一些常用的數(shù)據(jù)挖掘算法及其應(yīng)用。 決策樹算法 決策樹算法是一種非常常用的分 ...
如何預(yù)測未來的流行病情？
2023-06-15
隨著科技的不斷進步和數(shù)據(jù)處理能力的提高，預(yù)測未來的流行病情已經(jīng)成為可能。通過收集和分析大量的數(shù)據(jù)，我們可以使用機器學(xué)習(xí)算法和統(tǒng)計模型來預(yù)測流行病的趨勢和傳播方式，以便及時采取措施來應(yīng)對疫情。 一些關(guān)鍵 ...
如何處理大規(guī)模數(shù)據(jù)？
2023-06-15
隨著數(shù)碼技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為當(dāng)今社會中最重要的資源之一。越來越多的組織和企業(yè)需要處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)，以從中提取有價值的信息和見解。然而，如何處理這種海量數(shù)據(jù)并不是一個簡單的任務(wù)。在本文中，將探討如何 ...
數(shù)據(jù)分析師應(yīng)具備什么技能
2023-05-15
隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，數(shù)據(jù)分析師成為越來越受歡迎的職業(yè)。然而，作為一名優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師需要具備哪些技能？本文將圍繞這一問題展開討論。 作為一名數(shù)據(jù)分析師，需要掌握多方面的技能，以便能夠更好地理解和 ...
用SQL 做數(shù)據(jù)清洗與用Python做數(shù)據(jù)清洗的利弊分別是什么？哪種方法處理更簡單？
2023-05-12
數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析中最重要、最繁瑣和最具挑戰(zhàn)性的任務(wù)之一。在實踐中，數(shù)據(jù)清洗涉及多個步驟，包括缺失值填充、去重、異常值處理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等等。SQL 和 Python 都是常用的數(shù)據(jù)清洗工具，下面將從利弊以及處理簡易 ...
應(yīng)統(tǒng)碩士，從事數(shù)據(jù)分析的話，先學(xué)sql 還是python呢？
2023-04-23
對于應(yīng)統(tǒng)碩士從事數(shù)據(jù)分析，究竟是先學(xué)習(xí)SQL還是Python這一問題，事實上并不存在唯一的答案。不過我們可以從以下幾方面來分析并提供一些幫助。 SQL和Python的區(qū)別 首先，需要了解的是SQL和Python二者有著本質(zhì)的不 ...

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) ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的concat為什么可以實現(xiàn)特征融合？

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的concat為什么可以實現(xiàn)特征融合？
2023-04-12
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的concat操作是一種常見的特征融合方法，它能夠?qū)⒉煌瑢哟位騺碓吹奶卣餍畔⒔Y(jié)合起來，從而提高模型的性能和表現(xiàn)。在這篇文章中，我們將探討concat操作的原理和應(yīng)用，并解釋為什么它能夠?qū)崿F(xiàn)特征融合。 ...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么要進行歸一化的數(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進行分類或回歸任務(wù)之前，通常需要對輸入數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。其中一個重要的 ...
如何向一個什么都不懂的人通俗詳細地解釋卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN的原理？
2023-04-11
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種在計算機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 ...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么要加一層降采樣層呢？
2023-04-10
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種用于圖像識別、語音識別等領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)模型。在CNN中，卷積層和池化層是兩個最為常用的層次。池化層也被稱為降采樣層，它的主要作用是將輸入數(shù)據(jù)的空間維 ...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，步長為2的卷積層可以代替池化層嗎？
2023-04-10
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network, CNN)是一種基于卷積運算的深度學(xué)習(xí)模型，廣泛應(yīng)用于圖像識別、語音識別和自然語言處理等領(lǐng)域。在CNN中，池化層(Pooling layer)通常用于減小特征圖的尺寸和參數(shù)數(shù)量，并 ...

如何將卡爾曼濾波與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行結(jié)合？？

如何將卡爾曼濾波與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行結(jié)合？？
2023-04-07
卡爾曼濾波和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是兩種不同的模型，卡爾曼濾波主要用于估計狀態(tài)變量的值，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是一種強大的模式識別工具。然而，將它們結(jié)合起來可以利用它們各自的優(yōu)點，并提高預(yù)測、估計和控制的準(zhǔn)確性。 在開始 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)loss值很小，但實際預(yù)測結(jié)果差很大，有什么原因？

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)loss值很小，但實際預(yù)測結(jié)果差很大，有什么原因？
2023-04-03
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)運作的計算模型，可以完成很多復(fù)雜的任務(wù)，如圖像識別、語音識別和自然語言處理等。在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，最重要的指標(biāo)是損失函數(shù)（loss function），用于衡量模型預(yù)測結(jié)果與真實值之 ...

深度學(xué)習(xí)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)越多越好嗎？

深度學(xué)習(xí)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)越多越好嗎？
2023-04-03
深度學(xué)習(xí)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)越多是否越好？這是一個常見的問題。簡單來說，增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度會增加其表示能力和擬合能力，但同時也可能會導(dǎo)致梯度消失、過擬合等問題。因此，我們需要根據(jù)具體情況權(quán)衡利弊。 首 ...

如何理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積？

如何理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積？
2023-03-31
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，簡稱CNN）是一類常用于圖像識別、語音識別等領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)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 ...
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