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') } 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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【CDA干貨】機(jī)器學(xué)習(xí)解決實(shí)際問題的核心關(guān)鍵：從業(yè)務(wù)到落地的全流程解析: 2025-09-09; 機(jī)器學(xué)習(xí)解決實(shí)際問題的核心關(guān)鍵：從業(yè)務(wù)到落地的全流程解析在人工智能技術(shù)落地的浪潮中，機(jī)器學(xué)習(xí)作為核心工具，已廣泛應(yīng)用于推薦系統(tǒng)、金融風(fēng)控、工業(yè)質(zhì)檢、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域。然而，并非所有機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目都能實(shí)現(xiàn) ...

【CDA干貨】密集連接卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DenseNet）：最后歸一化的技術(shù)價(jià)值與實(shí)踐: 2025-09-04; 在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的發(fā)展歷程中，解決 “梯度消失”“特征復(fù)用不足”“模型參數(shù)冗余” 一直是核心命題。2017 年提出的密集連接卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DenseNet），通過 “密集塊（Dense Block）” 中相鄰層的全連接設(shè)計(jì) ...

【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: 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 LSTM 訓(xùn)練后輸出不確定：成因與破解之道: 2025-07-29; 解析 LSTM 訓(xùn)練后輸出不確定：成因與破解之道在深度學(xué)習(xí)處理序列數(shù)據(jù)的領(lǐng)域，長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）憑借其捕捉長(zhǎng)距離依賴關(guān)系的獨(dú)特能力，成為自然語言處理、時(shí)間序列預(yù)測(cè)、語音識(shí)別等任務(wù)的核心工具。然而，在實(shí) ...

【CDA干貨】LSTM 模型輸入長(zhǎng)度選擇技巧：提升序列建模效能的關(guān)鍵: 2025-07-11; LSTM 模型輸入長(zhǎng)度選擇技巧：提升序列建模效能的關(guān)鍵? 在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）家族中，長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）憑借其解決長(zhǎng)序列依賴問題的獨(dú)特能力，成為處理時(shí)間序列、自然語言等序列數(shù)據(jù)的核心模型。而輸入長(zhǎng)度作 ...

【CDA干貨】LSTM 輸出不確定的成因、影響與應(yīng)對(duì)策略: 2025-07-07; LSTM 輸出不確定的成因、影響與應(yīng)對(duì)策略? 長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）作為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的一種變體，憑借獨(dú)特的門控機(jī)制，在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)和自然語言處理等領(lǐng)域展現(xiàn)出強(qiáng)大的能力。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，LSTM 模 ...

【CDA干貨】LSTM 為何會(huì)產(chǎn)生誤差？深入剖析其背后的原因: 2025-06-27; LSTM 為何會(huì)產(chǎn)生誤差？深入剖析其背后的原因? ? 在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，LSTM（Long Short-Term Memory）網(wǎng)絡(luò)憑借其獨(dú)特的記憶單元設(shè)計(jì)，有效解決了傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）中梯度消失和梯度爆炸的問題，在處理時(shí)間序列數(shù) ...

【CDA干貨】評(píng)估模型預(yù)測(cè)為正時(shí)的準(zhǔn)確性: 2025-06-25; 評(píng)估模型預(yù)測(cè)為正時(shí)的準(zhǔn)確性? ? 在機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域，模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性是衡量其性能優(yōu)劣的核心指標(biāo)。尤其是當(dāng)模型預(yù)測(cè)結(jié)果為正時(shí)，評(píng)估其準(zhǔn)確性不僅關(guān)乎模型在實(shí)際應(yīng)用中的可靠性，更直接影響基于該模型所做 ...

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 ...

數(shù)據(jù)分析模型的錯(cuò)誤分析與修正: 2024-12-06; 數(shù)據(jù)分析模型的構(gòu)建是一個(gè)錯(cuò)綜復(fù)雜的過程，涉及數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、誤差分析和優(yōu)化等多個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。在這篇文章中，我們將深入探討常見的問題及解決方案，以及如何通過錯(cuò)誤分析不斷完善模型。數(shù)據(jù)問題數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)分 ...

圖像識(shí)別模型的優(yōu)化最佳實(shí)踐: 2024-12-06; 在機(jī)器學(xué)習(xí)中，特征重要性可視化是一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，用于評(píng)估和展示特征對(duì)模型預(yù)測(cè)結(jié)果的影響程度。通過合理利用這些技巧和方法，研究人員和工程師能夠更好地優(yōu)化圖像識(shí)別模型，提高其性能和準(zhǔn)確性。條形圖與水平條形 ...

交叉熵?fù)p失函數(shù)的梯度下降算法: 2024-12-05; 在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，交叉熵?fù)p失函數(shù)扮演著關(guān)鍵角色，特別是在分類問題中。它不僅被廣泛運(yùn)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程，而且通過衡量模型預(yù)測(cè)的概率分布與實(shí)際標(biāo)簽分布之間的差異，指導(dǎo)著模型參數(shù)的優(yōu)化路徑。交 ...

數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握哪些深度學(xué)習(xí)技能？: 2024-06-04; 作為數(shù)據(jù)科學(xué)家，深度學(xué)習(xí)是必不可少的技能之一。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個(gè)子領(lǐng)域，通過建立和訓(xùn)練多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來模擬人類大腦的工作原理。在數(shù)據(jù)科學(xué)的實(shí)踐中，掌握深度學(xué)習(xí)技能對(duì)于處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)和解決現(xiàn)實(shí)世 ...

如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行預(yù)測(cè)性建模？: 2024-03-22; 在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，數(shù)據(jù)成為了企業(yè)和組織最重要的資產(chǎn)之一。通過分析這些海量的數(shù)據(jù)，我們可以獲取有價(jià)值的洞察，并進(jìn)行預(yù)測(cè)性建模以作出智能決策。機(jī)器學(xué)習(xí)算法是實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性建模的重要工具之一。本文將介紹使用機(jī) ...

如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行預(yù)測(cè)和分類？: 2024-03-22; 機(jī)器學(xué)習(xí)算法是一種通過數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)并構(gòu)建模型，從而實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)和分類的技術(shù)。在過去幾年里，隨著數(shù)據(jù)的快速增長(zhǎng)和計(jì)算能力的提升，機(jī)器學(xué)習(xí)算法在各個(gè)領(lǐng)域展示出了巨大的潛力。本文將介紹如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行預(yù)測(cè) ...

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 ...

如何衡量一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能表現(xiàn)？: 2024-03-04; 隨著機(jī)器學(xué)習(xí)在各個(gè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，對(duì)于衡量模型性能的需求也日益增長(zhǎng)。在開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)，了解如何準(zhǔn)確、全面地評(píng)估模型的性能表現(xiàn)至關(guān)重要。本文將介紹一些常見的機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能評(píng)估指標(biāo)和方法，幫助讀者 ...

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 ...

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