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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(diào)用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1：配置參數(shù) // 參數(shù)2：回調(diào)，回調(diào)的第一個參數(shù)驗證碼對象，之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)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(wù)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(chǎn)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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AdaGCN：將傳統(tǒng)方法 AdaBoost 用于深度圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，效果會如何（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)，效果會如何（CDA干貨內(nèi)容分享）
2022-01-14
來源：機器學(xué)習(xí)與知識圖譜 Github：https://github.com/datake/AdaGCN 深度圖模型仍是一個有待研究的問題，關(guān)鍵之處在于如何有效地匯聚來自多跳鄰居節(jié)點的特征信息。在本文中，通過將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)是一項關(guān)鍵技術(shù)，它通過結(jié)合多個模型的力量，提升整體預(yù)測性能和穩(wěn)定性。這種方法利用多個個體學(xué)習(xí)器的智慧，以改善模型的準確度、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 ...

機器學(xué)習(xí)算法中常見的分類模型有哪些？

機器學(xué)習(xí)算法中常見的分類模型有哪些？
2024-02-23
在機器學(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，每個模型都有其特定的優(yōu)勢和適用場景。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)集團有限公司】招聘數(shù)據(jù)分析師 北京正宏置業(yè)集團，注冊資金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，其工程項目遍及國內(nèi)青島、大連、南通、北京等 ...
機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)習(xí)路線圖
2018-07-04
機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)習(xí)路線圖 說起機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘，當然兩者并不完全等同。如果想簡單的理清二者的關(guān)系，不妨這樣來理解，機器學(xué)習(xí)應(yīng)用在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域 = 數(shù)據(jù)挖掘。同理，如果將機器學(xué)習(xí)應(yīng)用在圖像處理 ...
R語言之決策樹和隨機森林
2018-06-16
R語言之決策樹和隨機森林 總結(jié)決策樹之前先總結(jié)一下特征的生成和選擇，因為決策樹就是一種內(nèi)嵌型的特征選擇過程，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)時代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)時代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用
2018-06-05
大數(shù)據(jù)時代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用 隨著社會信息化的迅速發(fā)展，無論是數(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)研究變得越來越復(fù)雜，這意味著“大數(shù)據(jù)時代”到來。2011年，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心（internet ...
機器學(xué)習(xí)中的非均衡分類問題
2018-04-09
機器學(xué)習(xí)中的非均衡分類問題 非均衡分類問題是指在分類器訓(xùn)練時，正例數(shù)目和反例數(shù)目不相等（相差很大），或者錯分正反例導(dǎo)致的代價不同（可從代價矩陣觀測）時存在的問題。 而大多數(shù)情況下，不同類別的分類 ...

機器學(xué)習(xí)中的常見問題—損失函數(shù)

機器學(xué)習(xí)中的常見問題—損失函數(shù)
2017-03-28
機器學(xué)習(xí)中的常見問題—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)通常可以表示成損失項和正則項的和，即有如下的形式： 其中，L(mi(w))為損失項，R(w)為正則項。mi的具體形式如下 ...
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