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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(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(shuō)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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SQL Server為什么日志文件越來(lái)越大?
2023-04-23
SQL Server是一種關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng),它的日志文件記錄了數(shù)據(jù)庫(kù)的所有更改操作。如果不及時(shí)維護(hù)和管理,日志文件大小可能會(huì)慢慢增長(zhǎng),導(dǎo)致磁盤空間不足、性能下降等問題。 造成SQL Server日志文件增大的主要原因 ...
為什么用 kafka 做日志采集,而不是rocketmq?
2023-04-13
Kafka和RocketMQ都是消息中間件系統(tǒng),常見于大規(guī)模分布式系統(tǒng)中。它們的共同點(diǎn)在于可以實(shí)現(xiàn)異步通信,解耦系統(tǒng)各個(gè)組件之間的依賴,并且支持高并發(fā),高可用的消息傳遞。 然而,在日志采集這個(gè)特定的場(chǎng)景下,我們更傾 ...
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(yǔ)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(lái)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(chǎng)景。 LSTM LSTM(長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò) ...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的1*1卷積究竟有什么用?
2023-04-10
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是一種廣泛用于圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)和圖像分割等計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)的深度學(xué)習(xí)模型。在這些任務(wù)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(shù)。在卷積層中,1* ...
activemq和kafka有什么區(qū)別?
2023-04-07
ActiveMQ和Kafka都是常用的開源消息隊(duì)列軟件,它們?cè)谠O(shè)計(jì)上有許多不同之處。在本文中,我將介紹這兩種消息隊(duì)列系統(tǒng)的區(qū)別,并探討它們各自的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。 ActiveMQ是一種基于JMS(Java Message Service)規(guī)范的消息 ...
scrapy在爬網(wǎng)頁(yè)的時(shí)候是自動(dòng)采用多線程的嗎?
2023-04-07
Scrapy是一個(gè)用于Python編程語(yǔ)言的開源網(wǎng)絡(luò)爬蟲框架。在對(duì)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行抓取時(shí),Scrapy會(huì)自動(dòng)采用異步I/O和多線程技術(shù),以提高爬取效率。在本文中,我們將就Scrapy的多線程實(shí)現(xiàn)進(jìn)行詳細(xì)介紹,并探討其優(yōu)缺點(diǎn)。 Scrapy使用 ...
kafka topic數(shù)據(jù)如何寫入hdfs?
2023-04-04
Apache Kafka是一種分布式流處理平臺(tái),它可以將大量數(shù)據(jù)以流的形式傳輸和處理。Hadoop Distributed File System(HDFS)是Apache Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的一個(gè)分布式文件系統(tǒng),它在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。本文將探討如 ...
catboost原理介紹,與lightgbm和xgboost比較優(yōu)劣?
2023-04-03
CatBoost是一種基于梯度提升樹的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,它在處理分類和回歸問題時(shí)都具有優(yōu)秀的性能。CatBoost最初由Yandex團(tuán)隊(duì)開發(fā),在2017年推出,并迅速受到了廣泛關(guān)注和應(yīng)用。 CatBoost與LightGBM和XGBoost都屬于GBDT(Gr ...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的樣本為何要增加噪聲?
2023-04-03
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模仿生物神經(jīng)系統(tǒng)運(yùn)作的計(jì)算模型,它可以通過(guò)學(xué)習(xí)和調(diào)整自身參數(shù)來(lái)解決各種復(fù)雜問題。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,樣本是非常重要的,因?yàn)樗鼈兪巧窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的基礎(chǔ)。實(shí)際上,在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程中,加入噪聲是一 ...

如何限制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出值的范圍?

如何限制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出值的范圍?
2023-03-31
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Network)是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,它可以對(duì)各種類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)。在許多應(yīng)用程序中,我們需要將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出值限制在特定范圍內(nèi),例如0到1之間或-1到1之間。這篇文章將介紹幾種限制 ...

python matplotlib 如何使x,y軸的單位長(zhǎng)度相等呢?

python matplotlib 如何使x,y軸的單位長(zhǎng)度相等呢?
2023-03-28
在使用Python的matplotlib庫(kù)繪制圖形時(shí),我們常常需要控制坐標(biāo)軸的單位長(zhǎng)度。當(dāng)x和y軸的比例不同,圖形可能會(huì)被拉伸或者壓縮,從而失真。本文將介紹如何通過(guò)設(shè)置坐標(biāo)軸的縱橫比例,使得x和y軸的單位長(zhǎng)度相等。 ...
matplotlib.pyplot.imshow如何顯示灰度圖?
2023-03-23
matplotlib.pyplot.imshow是一個(gè)Python庫(kù)中的函數(shù),用于在matplotlib中顯示圖像。它可以用于顯示彩色或灰度圖像,具體取決于輸入圖像的格式。在本文中,我們將重點(diǎn)介紹如何使用該函數(shù)來(lái)顯示灰度圖像。 首先,讓我們 ...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取圖像特征時(shí)具有旋轉(zhuǎn)不變性嗎?
2023-03-22
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)是一種非常強(qiáng)大的圖像處理和分類工具。在許多實(shí)際應(yīng)用中,我們需要對(duì)圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、縮放、平移等操作,并期望神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)@些變化保持不變性。本文將探討卷積 ...
Linux 下 zip 文件解壓亂碼如何解決?
2023-03-22
在 Linux 系統(tǒng)中,由于不同的編碼方式或字符集的差異,可能會(huì)導(dǎo)致解壓縮 zip 文件時(shí)出現(xiàn)亂碼。本文將介紹如何解決這個(gè)問題。 1. 檢查文件編碼 首先,需要檢查文件編碼。可以通過(guò)以下命令查看 zip 文件的編碼格式: f ...
深度學(xué)習(xí)pytorch訓(xùn)練時(shí)候?yàn)槭裁碐PU占比很低?
2023-03-21
深度學(xué)習(xí)在過(guò)去幾年中已經(jīng)成為了計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的一個(gè)熱門話題。隨著越來(lái)越多的研究者和工程師對(duì)深度學(xué)習(xí)進(jìn)行探索,并且采用PyTorch等流行的深度學(xué)習(xí)框架,GPU也成為了訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型時(shí)主要的計(jì)算資源。然而,在實(shí) ...

使用pytorch時(shí),訓(xùn)練集數(shù)據(jù)太多達(dá)到上千萬(wàn)張,Dataloader加載很慢怎么辦?

使用pytorch時(shí),訓(xùn)練集數(shù)據(jù)太多達(dá)到上千萬(wàn)張,Dataloader加載很慢怎么辦?
2023-03-14
隨著深度學(xué)習(xí)模型的日益復(fù)雜,訓(xùn)練集數(shù)據(jù)規(guī)模也越來(lái)越大。對(duì)于使用PyTorch進(jìn)行訓(xùn)練的用戶來(lái)說(shuō),一個(gè)常見的問題是當(dāng)訓(xùn)練集數(shù)據(jù)量過(guò)大時(shí),Dataloader加載速度變得很慢,這會(huì)顯著影響模型的訓(xùn)練效率和性能。 那么當(dāng)我 ...

數(shù)據(jù)分析之?dāng)?shù)據(jù)挖掘入門指南

數(shù)據(jù)分析之?dāng)?shù)據(jù)挖掘入門指南
2022-10-25
數(shù)據(jù)分析 探索性數(shù)據(jù)分析(Exploratory Data Analysis,EDA)是指對(duì)已有數(shù)據(jù)在盡量少的先驗(yàn)假設(shè)下通過(guò)作圖、制表、方程擬合、計(jì)算特征量等手段探索數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和規(guī)律的一種數(shù)據(jù)分析方法。 常用的第三方庫(kù) ...

數(shù)據(jù)分析師之?dāng)?shù)據(jù)挖掘入門

數(shù)據(jù)分析師之?dāng)?shù)據(jù)挖掘入門
2022-10-19
數(shù)據(jù)分析 探索性數(shù)據(jù)分析(Exploratory Data Analysis,EDA)是指對(duì)已有數(shù)據(jù)在盡量少的先驗(yàn)假設(shè)下通過(guò)作圖、制表、方程擬合、計(jì)算特征量等手段探索數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和規(guī)律的一種數(shù)據(jù)分析方法。 常用的第三方庫(kù) ...

Hadoop招聘面試常見的問題和答案詳解

Hadoop招聘面試常見的問題和答案詳解
2022-10-18
Q1.什么是 Hadoop? Hadoop 是一個(gè)開源軟件框架,用于存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù),并發(fā)處理/查詢?cè)诰哂卸鄠€(gè)商用硬件(即低成本硬件)節(jié)點(diǎn)的集群上的那些數(shù)據(jù)??傊琀adoop 包括以下內(nèi)容: HDFS(Hadoop Distributed File Sys ...

實(shí)戰(zhàn) | 如何用 Python 自動(dòng)化監(jiān)控文件夾完成服務(wù)部署

實(shí)戰(zhàn) | 如何用 Python 自動(dòng)化監(jiān)控文件夾完成服務(wù)部署
2022-07-06
作者:星安果 來(lái)源:AirPython 最近在部署前端項(xiàng)目的時(shí)候,需要先將前端項(xiàng)目壓縮包通過(guò)堡壘機(jī)上傳到應(yīng)用服務(wù)器的 /tmp 目錄下,然后進(jìn)入應(yīng)用服務(wù)器中,使用 mv 命令將壓縮文件移動(dòng)到 Nginx 項(xiàng)目設(shè)定目錄,最 ...

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