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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(jiàn)：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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如何構(gòu)建高效的機(jī)器學(xué)習(xí)模型？
2023-07-04
構(gòu)建高效的機(jī)器學(xué)習(xí)模型需要考慮多個(gè)方面，包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、特征工程、模型選擇與調(diào)優(yōu)等環(huán)節(jié)。下面將介紹一些關(guān)鍵步驟來(lái)實(shí)現(xiàn)高效的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。 第一步是數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)而言，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是至關(guān)重要的 ...
如何預(yù)測(cè)患者病情發(fā)展趨勢(shì)？
2023-06-28
在醫(yī)療領(lǐng)域，預(yù)測(cè)患者病情發(fā)展趨勢(shì)是一個(gè)非常重要的任務(wù)。通過(guò)準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)病情發(fā)展，醫(yī)生能夠采取更好的治療決策，從而提高治療效果和患者的生存率。本文將介紹一些常用的方法和技術(shù)，幫助醫(yī)生預(yù)測(cè)患者病情發(fā)展趨勢(shì)。 ...
如何評(píng)估統(tǒng)計(jì)模型的準(zhǔn)確性？
2023-06-20
統(tǒng)計(jì)模型的準(zhǔn)確性是指該模型能夠在給定的數(shù)據(jù)集上生成準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)結(jié)果。在實(shí)際應(yīng)用中，評(píng)估一個(gè)統(tǒng)計(jì)模型的準(zhǔn)確性非常重要，因?yàn)樗軌驇椭覀兇_定該模型是否可以被信任，并且是否適合用于實(shí)際決策。 以下是一些評(píng)估 ...
如何解釋和評(píng)估模型的性能？
2023-06-20
為了解釋和評(píng)估模型的性能，我們需要首先了解什么是模型以及它的工作原理。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，一個(gè)模型是一個(gè)數(shù)學(xué)函數(shù)，它根據(jù)一組輸入數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)輸出結(jié)果。當(dāng)建立一個(gè)模型時(shí)，我們通常會(huì)選擇一個(gè)算法，并使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái) ...
人工智能的核心概念是什么？
2023-06-17
人工智能是一種使計(jì)算機(jī)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(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、機(jī)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(diǎn)。 機(jī)器學(xué) ...
如何使用算法來(lái)預(yù)測(cè)結(jié)果？
2023-06-15
預(yù)測(cè)未來(lái)結(jié)果是許多實(shí)際問(wèn)題的主要目標(biāo)，如股票市場(chǎng)、天氣預(yù)報(bào)、交通流量和疾病傳播。在過(guò)去的幾十年中，人們使用了各種算法來(lái)嘗試解決這些問(wèn)題。隨著技術(shù)的飛速發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)算法也開(kāi)始成為預(yù)測(cè)分析的主要工具之一 ...
如何評(píng)估模型的預(yù)測(cè)性能？
2023-06-15
在機(jī)器學(xué)習(xí)中，評(píng)估模型的預(yù)測(cè)性能是非常重要的。因此，本文將簡(jiǎn)要介紹一些用于評(píng)估模型預(yù)測(cè)性能的常見(jiàn)指標(biāo)和方法。 數(shù)據(jù)集劃分 首先要想到的是，評(píng)估模型預(yù)測(cè)性能需要使用數(shù)據(jù)集進(jìn)行測(cè)試操作。為了避免模型對(duì)已知數(shù) ...
如何評(píng)估分類模型的性能？
2023-06-15
分類模型是一種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，它可以將輸入數(shù)據(jù)分成不同的類別。在許多實(shí)際應(yīng)用中，正確分類的準(zhǔn)確率對(duì)于模型的性能至關(guān)重要。因此，評(píng)估分類模型的性能是非常必要的。 在評(píng)估分類模型性能時(shí)，通常采用以下指 ...
如何預(yù)測(cè)患者治療結(jié)果？
2023-06-15
預(yù)測(cè)患者治療結(jié)果是醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中非常重要的任務(wù)。在臨床實(shí)踐中，醫(yī)生需要根據(jù)患者的病情、診斷結(jié)果和治療方案等信息來(lái)做出決策，以期望最大化患者的治療效果。但是，由于人類的認(rèn)知能力和經(jīng)驗(yàn)有限，醫(yī)生往往無(wú)法準(zhǔn)確地 ...
如何處理不平衡數(shù)據(jù)集？
2023-06-15
不平衡數(shù)據(jù)集是指在分類問(wèn)題中，某些類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于其他類別的樣本數(shù)量。這種情況可能會(huì)導(dǎo)致機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和評(píng)估出現(xiàn)偏差，從而影響其性能和準(zhǔn)確性。因此，在處理不平衡數(shù)據(jù)集時(shí)，需要采取一系列的方法 ...
什么是機(jī)器學(xué)習(xí)模型？
2023-06-15
機(jī)器學(xué)習(xí)模型是一種計(jì)算機(jī)程序，它能夠自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并能用于分類、預(yù)測(cè)和決策等任務(wù)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，機(jī)器學(xué)習(xí)模型就是將輸入數(shù)據(jù)映射到輸出結(jié)果的一個(gè)函數(shù)。 機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí) ...
如何評(píng)估模型的性能？
2023-06-15
在機(jī)器學(xué)習(xí)中，模型的性能評(píng)估是非常重要的一步。通過(guò)對(duì)模型性能的評(píng)估，我們可以了解模型的表現(xiàn)如何，并且可以根據(jù)這些表現(xiàn)來(lái)確定是否需要對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化或調(diào)整。本文將介紹如何評(píng)估模型性能以及評(píng)估時(shí)需要注意的事 ...
spss的logistic虛擬變量回歸結(jié)果怎么解讀？
2023-05-31
SPSS是一款常用的統(tǒng)計(jì)分析軟件，可以進(jìn)行多種類型的數(shù)據(jù)分析，包括邏輯回歸。邏輯回歸是一種廣泛應(yīng)用于分類問(wèn)題的統(tǒng)計(jì)方法，例如預(yù)測(cè)一個(gè)人是否會(huì)購(gòu)買(mǎi)某個(gè)產(chǎn)品，或者預(yù)測(cè)一個(gè)醫(yī)療診斷的結(jié)果。在邏輯回歸中，虛擬變量 ...
大數(shù)據(jù)分析師需要掌握什么？
2023-05-24
隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)分析日益成為重要的產(chǎn)業(yè)和領(lǐng)域。作為從事大數(shù)據(jù)分析的專業(yè)人員，大數(shù)據(jù)分析師需要具備哪些技能和知識(shí)呢？本文將就此問(wèn)題進(jìn)行探討。 一、數(shù)據(jù)處理 ...
XGBoost做分類問(wèn)題時(shí)每一輪迭代擬合的是什么？
2023-04-18
XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一種強(qiáng)大的集成學(xué)習(xí)算法，常用于解決分類和回歸問(wèn)題。它是一種基于決策樹(shù)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在解決分類問(wèn)題時(shí)，每一輪迭代擬合的是殘差。本文將對(duì)XGBoost分類問(wèn)題中每一輪迭代 ...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練圖像的時(shí)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)中最為常用的一種模型，在圖像處理、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域取得了很多重要的成果。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程中，激活函數(shù)是一個(gè)非常重要的組成部分，其中R ...

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

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的concat為什么可以實(shí)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(jiàn)的特征融合方法，它能夠?qū)⒉煌瑢哟位騺?lái)源的特征信息結(jié)合起來(lái)，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(jìn)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(shí)別、語(yǔ)音處理、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)模型。在使用CNNs進(jìn)行分類或回歸任務(wù)之前，通常需要對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。其中一個(gè)重要的 ...
如何繪制caffe訓(xùn)練過(guò)程中的loss和accurary的曲線？？
2023-04-11
Caffe是一種流行的深度學(xué)習(xí)框架，可用于訓(xùn)練各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在Caffe訓(xùn)練過(guò)程中，我們通常會(huì)關(guān)注損失函數(shù)和準(zhǔn)確率（accuracy）等指標(biāo)，并希望將其可視化為曲線以便更好地了解模型的性能變化。本文將介紹如何使用Python ...
如何用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)一副小圖在大圖中的坐標(biāo)位置？?
2023-04-11
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)工具，其廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)中。其中一個(gè)常見(jiàn)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)是定位物體的坐標(biāo)位置。我將討論如何使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)檢測(cè)一副小圖在大圖中的坐標(biāo)位置。 首先，在解決該問(wèn)題之前，需 ...

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