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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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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器學習算法,它在處理分類和回歸問題時都具有優(yōu)秀的性能。CatBoost最初由Yandex團隊開發(fā),在2017年推出,并迅速受到了廣泛關注和應用。 CatBoost與LightGBM和XGBoost都屬于GBDT(Gr ...

用了更多特征,為什么xgboost效果反而變差了?

用了更多特征,為什么xgboost效果反而變差了?
2023-04-03
XGBoost是一種流行的算法,常用于解決回歸問題和分類問題。它通過集成多個決策樹來提高模型的精度和泛化能力。盡管有時候添加更多的特征可能會改善模型的性能,但有時候它可能會導致模型的性能反而變差。在本文中 ...
一個神經網(wǎng)絡可以有兩個損失函數(shù)嗎?
2023-04-03
神經網(wǎng)絡是一種模擬人類神經系統(tǒng)的計算模型,可以自動學習輸入和輸出之間的關系。在訓練神經網(wǎng)絡時,通常需要定義一個損失函數(shù)來評估模型的性能,并通過調整模型參數(shù)來最小化損失函數(shù)。但是,有時候我們可能需要考慮 ...

神經網(wǎng)絡loss值很小,但實際預測結果差很大,有什么原因?

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

神經網(wǎng)絡訓練結果不穩(wěn)定可能是什么原因?有什么解決辦法?

神經網(wǎng)絡訓練結果不穩(wěn)定可能是什么原因?有什么解決辦法?
2023-04-03
神經網(wǎng)絡是一種強大的機器學習模型,可用于各種任務。然而,在訓練神經網(wǎng)絡時,我們可能會遇到結果不穩(wěn)定的情況,這意味著在同樣的數(shù)據(jù)集和超參數(shù)下,神經網(wǎng)絡的性能可能會有很大的差異。本文將探討神經網(wǎng)絡訓練結 ...

深度學習中神經網(wǎng)絡的層數(shù)越多越好嗎?

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

深度神經網(wǎng)絡中的全連接層的缺點與優(yōu)點是什么?

深度神經網(wǎng)絡中的全連接層的缺點與優(yōu)點是什么?
2023-04-03
全連接層是深度神經網(wǎng)絡中的一種常見的層類型,也被稱為密集層或者全連接層。在全連接層中,每個神經元都與前一層中的所有神經元相連。全連接層的優(yōu)點包括它的靈活性和表達能力,但其缺點包括參數(shù)量大和容易過擬合 ...

如何確定神經網(wǎng)絡的最佳層數(shù)與神經元個數(shù)?

如何確定神經網(wǎng)絡的最佳層數(shù)與神經元個數(shù)?
2023-03-31
神經網(wǎng)絡的層數(shù)和神經元個數(shù)是決定其性能和復雜度的重要參數(shù)。然而,確定最佳的層數(shù)和神經元個數(shù)并非易事。在本文中,我們將介紹一些常用的方法來確定神經網(wǎng)絡的最佳層數(shù)和神經元個數(shù)。 神經網(wǎng)絡層數(shù)的確定 ...
對于一個準確率不高的神經網(wǎng)絡模型,應該從哪些方面去優(yōu)化?
2023-03-31
神經網(wǎng)絡模型是一種機器學習算法,用于解決許多現(xiàn)實世界的問題。然而,即使使用最先進的技術和算法構建的神經網(wǎng)絡模型也可能存在準確率不高的問題。在這種情況下,我們需要考慮從哪些方面去優(yōu)化。在本文中,我將分享 ...
神經網(wǎng)絡損失函數(shù)由多部分組成怎么設置權重?
2023-03-31
神經網(wǎng)絡的損失函數(shù)通常由多個部分組成,每個部分對應著不同的訓練目標。例如,在圖像分類中,我們可能希望最小化分類錯誤率和正則化項,因為過擬合會導致模型在測試集上表現(xiàn)不佳。在語音識別中,我們還可以添加協(xié)同 ...
如果一個神經網(wǎng)絡的總loss=loss1+loss2,那么這個網(wǎng)絡是如何反向傳遞更新loss1的呢?
2023-03-31
在神經網(wǎng)絡中,我們通常使用反向傳播算法來訓練模型。該算法的目的是通過計算誤差函數(shù)關于參數(shù)梯度來更新網(wǎng)絡參數(shù),以最小化誤差。 在一個神經網(wǎng)絡總loss=loss1+loss2的情況下,我們需要確定如何反向傳播和更新loss1 ...
為什么神經網(wǎng)絡具有泛化能力?
2023-03-30
神經網(wǎng)絡是一種計算模型,它通過學習輸入數(shù)據(jù)的特征,自動提取和表達數(shù)據(jù)中的規(guī)律,并能夠推廣到未見過的數(shù)據(jù)中。這種能力被稱為泛化能力。 神經網(wǎng)絡的泛化能力可以歸結為以下幾個原因: 模型參數(shù)的優(yōu)化 神經網(wǎng)絡 ...

卷積神經網(wǎng)絡訓練時loss突然增大是什么原因?

卷積神經網(wǎng)絡訓練時loss突然增大是什么原因?
2023-03-30
卷積神經網(wǎng)絡(CNN)是一種常用的深度學習模型,廣泛應用于計算機視覺、自然語言處理和語音識別等領域。在訓練CNN時,我們通常使用反向傳播算法來更新網(wǎng)絡參數(shù),并通過監(jiān)控損失函數(shù)的變化來評估模型的性能。在訓練 ...

訓練神經網(wǎng)絡時,訓練集loss下降,但是驗證集loss一直不下降,這怎么解決呢?

訓練神經網(wǎng)絡時,訓練集loss下降,但是驗證集loss一直不下降,這怎么解決呢?
2023-03-30
在機器學習中,訓練神經網(wǎng)絡是一個非常重要的任務。通常,我們會將數(shù)據(jù)集分成訓練集和驗證集,用于訓練和測試我們的模型。在訓練神經網(wǎng)絡時,我們希望看到訓練集的損失值(loss)不斷下降,這表明隨著時間的推移, ...
為什么神經網(wǎng)絡會存在災難性遺忘(catastrophic forgetting)這個問題?
2023-03-29
神經網(wǎng)絡是一種模擬生物神經系統(tǒng)的計算模型,它具有自適應性和學習能力,可以通過學習來提高其對特定任務或數(shù)據(jù)的準確性和泛化能力。但是,在神經網(wǎng)絡中存在一個嚴重的問題,那就是災難性遺忘。 災難性遺忘是指神經 ...
圖神經網(wǎng)絡如何在自然語言處理中應用?
2023-03-29
圖神經網(wǎng)絡是一種新興的深度學習模型,其可以有效地捕捉非線性關系和復雜數(shù)據(jù)結構。近年來,圖神經網(wǎng)絡在自然語言處理領域中得到了廣泛應用,特別是在文本分類、命名實體識別、情感分析等任務中取得了很好的效果。 ...

LSTM模型后增加Dense(全連接)層的目的是什么?

LSTM模型后增加Dense(全連接)層的目的是什么?
2023-03-28
LSTM模型是一種用于處理時序數(shù)據(jù)的深度學習模型,它能夠有效地捕捉時間上的依賴關系。然而,在一些應用場景中,單純使用LSTM模型可能無法達到預期的效果,這時候可以考慮在LSTM模型后增加Dense(全連接)層來進一 ...
如何判斷深度神經網(wǎng)絡是否過擬合?
2023-03-27
深度神經網(wǎng)絡是一種強大的機器學習工具,可以用于各種應用,包括圖像識別、自然語言處理和推薦系統(tǒng)等。但是,當訓練數(shù)據(jù)過少或模型過于復雜時,可能會導致過擬合問題。本文將介紹如何判斷深度神經網(wǎng)絡是否過擬合。 ...
圖神經網(wǎng)絡(GNN)現(xiàn)在可以研究的方向有哪些呢?
2023-03-27
圖神經網(wǎng)絡(GNN)是近年來機器學習領域中備受關注的一種新型神經網(wǎng)絡結構。它主要用于處理圖數(shù)據(jù),并且在社交網(wǎng)絡、生物信息學和交通路網(wǎng)等領域有著廣泛的應用。目前,GNN的研究方向涵蓋了多個領域,本文將從以下幾 ...
LSTM里Embedding Layer的作用是什么?
2023-03-22
LSTM是一種經典的循環(huán)神經網(wǎng)絡,已經廣泛應用于自然語言處理、語音識別、圖像生成等領域。在LSTM中,Embedding Layer(嵌入層)是非常重要的一部分,它可以將輸入序列中的每個離散變量映射成一個連續(xù)向量,從而便于 ...
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