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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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AdaGCN:將傳統(tǒng)方法 AdaBoost 用于深度圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),效果會(huì)如何(CDA干貨內(nèi)容分享)

AdaGCN:將傳統(tǒng)方法AdaBoost用于深度圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),效果會(huì)如何(CDA干貨內(nèi)容分享)
2022-01-14
來(lái)源:機(jī)器學(xué)習(xí)與知識(shí)圖譜 Github:https://github.com/datake/AdaGCN 深度圖模型仍是一個(gè)有待研究的問(wèn)題,關(guān)鍵之處在于如何有效地匯聚來(lái)自多跳鄰居節(jié)點(diǎn)的特征信息。在本文中,通過(guò)將AdaBoost融入到 ...
如何利用集成學(xué)習(xí)優(yōu)化模型性能
2024-12-06
數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域中,集成學(xué)習(xí)是一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù),它通過(guò)結(jié)合多個(gè)模型的力量,提升整體預(yù)測(cè)性能和穩(wěn)定性。這種方法利用多個(gè)個(gè)體學(xué)習(xí)器的智慧,以改善模型的準(zhǔn)確度、泛化能力和魯棒性。我們將深入探討幾種常見的集成學(xué)習(xí)方法 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)算法中常見的分類模型有哪些?

機(jī)器學(xué)習(xí)算法中常見的分類模型有哪些?
2024-02-23
在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,分類是一種常見的任務(wù),旨在將輸入數(shù)據(jù)劃分為不同的類別。為此,有許多不同的分類模型可供選擇,每個(gè)模型都有其特定的優(yōu)勢(shì)和適用場(chǎng)景。以下是常見的一些分類模型: 邏輯回歸(Logistic ...
【北京正宏置業(yè)集團(tuán)有限公司】招聘數(shù)據(jù)分析師
2018-07-23
【北京正宏置業(yè)集團(tuán)有限公司】招聘數(shù)據(jù)分析師 北京正宏置業(yè)集團(tuán),注冊(cè)資金2.7億元人民幣,是一家集房地產(chǎn)開發(fā)、建筑工程、鋼材貿(mào)易、模板生產(chǎn)租賃于一體的大型企業(yè)集團(tuán),其工程項(xiàng)目遍及國(guó)內(nèi)青島、大連、南通、北京等 ...
機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)習(xí)路線圖
2018-07-04
機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)習(xí)路線圖 說(shuō)起機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘,當(dāng)然兩者并不完全等同。如果想簡(jiǎn)單的理清二者的關(guān)系,不妨這樣來(lái)理解,機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域 = 數(shù)據(jù)挖掘。同理,如果將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用在圖像處理 ...
R語(yǔ)言之決策樹和隨機(jī)森林
2018-06-16
R語(yǔ)言之決策樹和隨機(jī)森林 總結(jié)決策樹之前先總結(jié)一下特征的生成和選擇,因?yàn)闆Q策樹就是一種內(nèi)嵌型的特征選擇過(guò)程,它的特征選擇和算法是融合在一起的,不需要額外的特征選擇。 一、特征生成: 特征生成是 ...

大數(shù)據(jù)時(shí)代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)時(shí)代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用
2018-06-05
大數(shù)據(jù)時(shí)代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用 隨著社會(huì)信息化的迅速發(fā)展,無(wú)論是數(shù)據(jù)的變化速率,還是數(shù)據(jù)的新增種類都在不斷更新,數(shù)據(jù)研究變得越來(lái)越復(fù)雜,這意味著“大數(shù)據(jù)時(shí)代”到來(lái)。2011年,互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心(internet ...
機(jī)器學(xué)習(xí)中的非均衡分類問(wèn)題
2018-04-09
機(jī)器學(xué)習(xí)中的非均衡分類問(wèn)題 非均衡分類問(wèn)題是指在分類器訓(xùn)練時(shí),正例數(shù)目和反例數(shù)目不相等(相差很大),或者錯(cuò)分正反例導(dǎo)致的代價(jià)不同(可從代價(jià)矩陣觀測(cè))時(shí)存在的問(wèn)題。 而大多數(shù)情況下,不同類別的分類 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的常見問(wèn)題—損失函數(shù)

機(jī)器學(xué)習(xí)中的常見問(wèn)題—損失函數(shù)
2017-03-28
機(jī)器學(xué)習(xí)中的常見問(wèn)題—損失函數(shù) 一、分類算法中的損失函數(shù) 在分類算法中,損失函數(shù)通??梢员硎境蓳p失項(xiàng)和正則項(xiàng)的和,即有如下的形式: 其中,L(mi(w))為損失項(xiàng),R(w)為正則項(xiàng)。mi的具體形式如下 ...
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