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cda

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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機(jī)器學(xué)習(xí)中 感知機(jī) 是什么?如何實(shí)現(xiàn)?

機(jī)器學(xué)習(xí)中感知機(jī)是什么?如何實(shí)現(xiàn)?
2020-07-10
感知機(jī)(Perceptron)或者叫做感知器,是Frank Rosenblatt在1957年就職于Cornell航空實(shí)驗(yàn)室(Cornell Aeronautical Laboratory)時(shí)所發(fā)明的一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最基礎(chǔ)的模型,被譽(yù)為機(jī)器學(xué)習(xí)的敲門磚。 ...

簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—Rosenblatt 感知機(jī)

簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—Rosenblatt感知機(jī)
2017-04-03
簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—Rosenblatt感知機(jī) 一、感知機(jī)的概念     感知機(jī)是一種二類分類的線性模型,輸入實(shí)例的特征向量,輸出為實(shí)例的類別,即+1或者-1。感知機(jī)模型是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)的基 ...

簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—Rosenblatt 感知機(jī) 的對(duì)偶解法

簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—Rosenblatt感知機(jī)的對(duì)偶解法
2017-03-21
簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—Rosenblatt感知機(jī)的對(duì)偶解法 一、Rosenblatt感知機(jī)回顧     在博文“簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法——Rosenblatt感知機(jī)”中介紹了Rosenblatt感知機(jī)的基本概念。Rosenblatt感 ...
CDA數(shù)據(jù)分析標(biāo)準(zhǔn)課程更新
2024-11-30
2024年12月 CDA 標(biāo)準(zhǔn)課程更新 (v8.0) 脫產(chǎn)班: 新增企業(yè)需要的數(shù)據(jù)能力、數(shù)據(jù)分析思維、指標(biāo)體系管理內(nèi)容 新增標(biāo)簽體系與用戶畫像內(nèi)容,及其相應(yīng)案例 新增歸因分析內(nèi)容 新增進(jìn)階數(shù)據(jù)分析思維、量化策略分析框架 ...
CDA認(rèn)證在金融行業(yè)中具體包含哪些數(shù)據(jù)分析技能?
2024-10-15
CDA認(rèn)證在金融行業(yè)中提升數(shù)據(jù)分析能力,具體包括以下幾個(gè)方面: 模型部署與發(fā)布:海通證券邀請(qǐng)CDA數(shù)據(jù)科學(xué)研究院的專家進(jìn)行模型部署與發(fā)布的培訓(xùn),強(qiáng)調(diào)了從模型開發(fā)到生產(chǎn)環(huán)境部署的無縫對(duì)接對(duì)于金融機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)效率和 ...
?CDA標(biāo)準(zhǔn)課程迭代更新
2023-11-08
2023年10月 CDA 標(biāo)準(zhǔn)課程更新 (v7.1.0)    重大更新: ●新開caie人工智能技術(shù)大課(LLM方向) 其他課程更新: ●脫產(chǎn)班和周末班的業(yè)務(wù)分析部分更新以下案例: 1)違約用戶特征分析案例 2)優(yōu)衣庫區(qū)域 ...

【重磅】CDA標(biāo)準(zhǔn)課程迭代更新

【重磅】CDA標(biāo)準(zhǔn)課程迭代更新
2023-10-14
2024年2月  CDA level 1 新增 
CDA LEVEL III
2023-10-11
一、總則 CDA(Certified Data Analyst),即“CDA數(shù)據(jù)分析師”,是在數(shù)字經(jīng)濟(jì)大背景和人工智能時(shí)代趨勢(shì)下,面向全行業(yè)的資格認(rèn)證,旨在提升用戶數(shù)字技能,助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,推動(dòng)行業(yè)數(shù)字化發(fā)展?!窩DA人才 ...
挖掘算法中最常用的有哪些?
2023-06-29
挖掘算法是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支,它是用于從數(shù)據(jù)集中提取出有意義的信息和模式的方法。在挖掘算法中,有許多不同的技術(shù)和算法可供選擇,每種算法都有其獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)和適用范圍。本文將介紹挖掘算法中最常用的幾種算法。 ...
數(shù)據(jù)挖掘常用的算法有哪些?
2023-06-29
數(shù)據(jù)挖掘是指通過對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理,發(fā)現(xiàn)其中隱藏的模式、趨勢(shì)和關(guān)聯(lián)性,以幫助企業(yè)或組織做出更準(zhǔn)確的決策。而在實(shí)際應(yīng)用中,數(shù)據(jù)挖掘需要使用各種算法來解決具體問題。下面將介紹一些常用的數(shù)據(jù)挖掘算法。 ...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)典結(jié)構(gòu)是怎么設(shè)計(jì)出來的?
2023-04-18
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬大腦神經(jīng)元之間相互作用的計(jì)算模型,它可以對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行高效的分類、識(shí)別、預(yù)測(cè)等任務(wù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)源于對(duì)生物神經(jīng)元與神經(jīng)系統(tǒng)運(yùn)作的研究,而其經(jīng)典結(jié)構(gòu)則是通過不斷的實(shí)驗(yàn)和優(yōu)化得來的。 ...

LSTM 中為什么要用 tanh 激活函數(shù)?tanh 激活函數(shù)的作用及優(yōu)勢(shì)在哪里?

LSTM 中為什么要用 tanh 激活函數(shù)?tanh 激活函數(shù)的作用及優(yōu)勢(shì)在哪里?
2023-04-07
LSTM是一種常用的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),它可以有效地解決傳統(tǒng)RNN中長序列訓(xùn)練過程中產(chǎn)生的梯度消失和梯度爆炸問題。LSTM通過使用門控機(jī)制來控制信息的流動(dòng),其中tanh激活函數(shù)扮演了重要角色。 tanh激活函數(shù)是一種 ...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何進(jìn)行回歸預(yù)測(cè)?
2023-03-23
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦神經(jīng)元工作方式的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,具有強(qiáng)大的非線性建模能力和自適應(yīng)性。在回歸預(yù)測(cè)問題中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常被用來對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行函數(shù)擬合,從而預(yù)測(cè)相關(guān)的輸出值。本文將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行回歸預(yù)測(cè) ...

一個(gè)企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)項(xiàng)目,教育數(shù)據(jù)挖掘

一個(gè)企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)項(xiàng)目,教育數(shù)據(jù)挖掘
2021-07-06
來源:數(shù)據(jù)STUDIO 作者:云朵君 導(dǎo)讀:大家好,我是云朵君!自從分享了一篇能夠?qū)懺诤?jiǎn)歷里的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)項(xiàng)目,深受讀者朋友們青睞,許多讀者私信云朵君,希望多一些類似的數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶋H案例。這就來了 ...

深入淺出|深度學(xué)習(xí)算法之BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 詳細(xì)公式推導(dǎo)

深入淺出|深度學(xué)習(xí)算法之BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 詳細(xì)公式推導(dǎo)
2018-08-29
深入淺出|深度學(xué)習(xí)算法之BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 詳細(xì)公式推導(dǎo) 所謂神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),目前用得最廣泛的一個(gè)定義是“的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由具有適應(yīng)性簡(jiǎn)單單元組成的廣泛并行互連的網(wǎng)絡(luò),它的組織能夠模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)對(duì)真實(shí)世界物體所做出 ...
從三個(gè)方向去預(yù)測(cè)大數(shù)據(jù)發(fā)展的未來趨勢(shì)
2018-08-17
從三個(gè)方向去預(yù)測(cè)大數(shù)據(jù)發(fā)展的未來趨勢(shì) 技術(shù)的發(fā)展,讓這個(gè)世界每天都在源源不斷地產(chǎn)生數(shù)據(jù),隨著大數(shù)據(jù)概念被提出,這個(gè)技術(shù)逐漸發(fā)展成為一個(gè)行業(yè),并被不斷看好。那么大數(shù)據(jù)行業(yè)的未來發(fā)展如何?三個(gè)方向預(yù)測(cè) ...
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 ...
數(shù)據(jù)挖掘總結(jié)之?dāng)?shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別
2018-07-01
數(shù)據(jù)挖掘總結(jié)之?dāng)?shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別 與機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)常一起出現(xiàn)的就是數(shù)據(jù)挖掘,兩種經(jīng)常會(huì)有重疊的地方, ① 數(shù)據(jù)挖掘某種意義上更多的是關(guān)注從大量的數(shù)據(jù)中獲得新的見解; ② 機(jī)器學(xué)習(xí)聚焦于進(jìn)行已知 ...

從線性回歸到無監(jiān)督學(xué)習(xí),數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的十大統(tǒng)

從線性回歸到無監(jiān)督學(xué)習(xí),數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的十大統(tǒng)
2018-06-02
從線性回歸到無監(jiān)督學(xué)習(xí),數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的十大統(tǒng) 不管你對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)持什么態(tài)度,都不可能忽略分析、組織和梳理數(shù)據(jù)的重要性。Glassdoor 網(wǎng)站根據(jù)大量雇主和員工的反饋數(shù)據(jù)制作了「美國最好的 25 個(gè)職位」 ...
數(shù)據(jù)挖掘常用的方法
2018-02-10
數(shù)據(jù)挖掘常用的方法 在大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)挖掘是最關(guān)鍵的工作。大數(shù)據(jù)的挖掘是從海量、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的大型數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)隱含在其中有價(jià)值的、潛在有用的信息和知識(shí)的過程,也是一種決策支持過 ...
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