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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, // 表示用戶后臺檢測極驗(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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深度 | 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀和未來發(fā)展方向分析

深度 | 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀和未來發(fā)展方向分析
2017-07-24
深度 | 大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀和未來發(fā)展方向分析 大數(shù)據(jù)是新資源、新技術(shù)和新理念的混合體。從資源視角來看,大數(shù)據(jù)是新資源,體現(xiàn)了一種全新的資源觀。1990 年以來,在摩爾定律的推動下,計(jì)算存儲和傳輸數(shù)據(jù)的能力 ...

Hadoop集群搭建

Hadoop集群搭建
2017-05-21
Hadoop集群搭建 目的 本文描述了如何安裝、配置和管理有實(shí)際意義的Hadoop集群,其規(guī)模可從幾個(gè)節(jié)點(diǎn)的小集群到幾千個(gè)節(jié)點(diǎn)的超大集群。 如果你希望在單機(jī)上安裝Hadoop玩玩,從這里能找到相關(guān)細(xì)節(jié)。 先決 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的常見問題—損失函數(shù)

機(jī)器學(xué)習(xí)中的常見問題—損失函數(shù)
2017-03-28
機(jī)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??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 ...
需求與匹配 從數(shù)據(jù)挖掘角度看世紀(jì)佳緣推薦系統(tǒng)
2016-04-18
需求與匹配 從數(shù)據(jù)挖掘角度看世紀(jì)佳緣推薦系統(tǒng) 昨天看到同事在朋友圈以及機(jī)器學(xué)習(xí)日報(bào)推薦的這篇文章:《佳緣用戶推薦系統(tǒng)》,再結(jié)合自己之前的幾年的推薦系統(tǒng)經(jīng)驗(yàn),以及在婚戀網(wǎng)站半年多的經(jīng)驗(yàn),來談?wù)勎已壑? ...

大數(shù)據(jù)處理及其研究進(jìn)展

大數(shù)據(jù)處理及其研究進(jìn)展
2016-03-03
大數(shù)據(jù)處理及其研究進(jìn)展 一、 大數(shù)據(jù)基本概念 大數(shù)據(jù)Big Data是指大小超出了常用的軟件工具在運(yùn)行時(shí)間內(nèi)可以承受的收集,管理和處理數(shù)據(jù)能力的數(shù)據(jù)集;大數(shù)據(jù)是目前存儲模式與能力、計(jì)算模式與能 ...

帶你弄清楚到底什么是合頁損失函數(shù)(hinge loss function)?

帶你弄清楚到底什么是合頁損失函數(shù)(hinge loss function)?
2020-07-30
損失函數(shù),loss function的定義為:將隨機(jī)事件或其有關(guān)隨機(jī)變量的取值映射為非負(fù)實(shí)數(shù)以表示該隨機(jī)事件的“風(fēng)險(xiǎn)”或“損失”的函數(shù)。在機(jī)器學(xué)習(xí)中,損失函數(shù)經(jīng)常被當(dāng)作學(xué)習(xí)準(zhǔn)則與優(yōu)化問題相聯(lián)系,也就是通過最小化 ...

如何理解深度學(xué)習(xí)中深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DNN?

如何理解深度學(xué)習(xí)中深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DNN?
2020-07-14
前面跟大家介紹了RNN與CNN,下面小編簡單跟大家介紹一下DNN-深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DNN,全稱Deep Neural Networks,是深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN的最大區(qū)別就是:DNN特指全連接 ...

DNN、RNN、CNN分別是什么意思?

DNN、RNN、CNN分別是什么意思?
2020-05-21
DNN(深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)),是深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。 DNN可以理解為有很多隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這個(gè)很多其實(shí)也沒有什么度量標(biāo)準(zhǔn), 多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DNN其實(shí)也是指的一個(gè)東西,當(dāng)然,DNN有時(shí)也叫做多層感知機(jī)(Multi-La ...

7 大類卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)創(chuàng)新綜述

7 大類卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)創(chuàng)新綜述
2019-12-26
作者 | Asifullah Khan & Anabia Sohail 編譯 | 機(jī)器之心 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是一種特殊類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在各種競賽基準(zhǔn)上表現(xiàn)出了當(dāng)前最優(yōu)結(jié)果。深度 CNN 架構(gòu)在挑戰(zhàn)性基準(zhǔn)任務(wù)比賽 ...

如何通過Python進(jìn)行深度學(xué)習(xí)?

如何通過Python進(jìn)行深度學(xué)習(xí)?
2019-11-22
作者 | Vihar Kurama 編譯 | 荷葉 來源 | 云棲社區(qū) 摘要:深度學(xué)習(xí)背后的主要原因是人工智能應(yīng)該從人腦中汲取靈感。本文就用一個(gè)小例子無死角的介紹一下深度學(xué)習(xí)! 人腦模擬 ...

如何學(xué)好數(shù)據(jù)挖掘(一)

如何學(xué)好數(shù)據(jù)挖掘(一)
2019-02-22
很多人看到了數(shù)據(jù)挖掘的前景,就開始學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘,但數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)交叉性的學(xué)科,需要我們找到一個(gè)合適的學(xué)習(xí)方法才能夠做好數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)習(xí),在這篇文章中我們就給大家介紹一下數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)知識。 ...

數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的十大統(tǒng)計(jì)技術(shù)詳解

數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的十大統(tǒng)計(jì)技術(shù)詳解
2018-05-15
數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的十大統(tǒng)計(jì)技術(shù)詳解 「數(shù)據(jù)科學(xué)家比程序員擅長統(tǒng)計(jì),比統(tǒng)計(jì)學(xué)家擅長編程?!贡疚慕榻B了數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的十大統(tǒng)計(jì)技術(shù),包括線性回歸、分類、重采樣、降維、無監(jiān)督學(xué)習(xí)等。 不管你對數(shù) ...

2018年的5個(gè)區(qū)塊鏈趨勢

2018年的5個(gè)區(qū)塊鏈趨勢
2018-05-07
2018年的5個(gè)區(qū)塊鏈趨勢 很少有新技術(shù)能像區(qū)塊鏈那樣引起如此多的討論。一個(gè)原因是圍繞基于區(qū)塊鏈的加密貨幣(如比特幣和以太)的爭議、擔(dān)憂和感知機(jī)會。另一個(gè)原因是,越來越多的企業(yè)通過首次投幣(ICOs)集資。 ...

人臉識別中常用的幾種分類器

人臉識別中常用的幾種分類器
2018-03-28
人臉識別中常用的幾種分類器 在人臉識別中有幾種常用的分類器,一是最鄰近分類器;二是線性分類器 (1)最鄰近分類器 最近鄰分類器是模式識別領(lǐng)域中最常用的分類方法之一,其直觀簡單,在通常的應(yīng)用環(huán)境 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)幾個(gè)重要概念

機(jī)器學(xué)習(xí)幾個(gè)重要概念
2018-03-20
機(jī)器學(xué)習(xí)幾個(gè)重要概念 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的算法可以分為以下幾個(gè)類別:監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)。 監(jiān)督學(xué)習(xí)的輸入數(shù)據(jù)都有對應(yīng)的類標(biāo)簽或是一個(gè)輸出值,其任務(wù)是學(xué)習(xí)一個(gè)模型,使模型能夠?qū)θ我?...

數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的5個(gè)基本流程

數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的5個(gè)基本流程
2018-03-19
數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的5個(gè)基本流程 統(tǒng)計(jì)學(xué)、大數(shù)據(jù)應(yīng)用很廣泛,常常被提及!統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)也有一定的規(guī)律流程,下面我們大圣眾包小編分享一位朋友關(guān)于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)流程步驟的看法,看看他怎么說。 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)現(xiàn)在市面上談?wù)摰? ...

大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)分析淺析

大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)分析淺析
2018-02-10
大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)分析淺析 近些年,由于以社交網(wǎng)站、基于位置的服務(wù)LBS 等為代表的新型信息產(chǎn)生方式的涌現(xiàn),以及云計(jì)算、移動和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅猛發(fā)展,無處不在的移動、無線傳感器等設(shè)備無時(shí)不刻都在產(chǎn)生數(shù)據(jù), ...

Kaggle機(jī)器學(xué)習(xí)大調(diào)查:中國從業(yè)者平均25歲,博士工資最高,最常使用Python

Kaggle機(jī)器學(xué)習(xí)大調(diào)查:中國從業(yè)者平均25歲,博士工資最高,最常使用Python
2017-11-17
Kaggle機(jī)器學(xué)習(xí)大調(diào)查:中國從業(yè)者平均25歲,博士工資最高,最常使用Python 筆者按:Kaggle 是互聯(lián)網(wǎng)上最著名的數(shù)據(jù)科學(xué)競賽平臺之一,用戶數(shù)量超過了100 萬人。最近,這一社區(qū)首次進(jìn)行了機(jī)器學(xué)習(xí)/ ...

簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—支持向量機(jī)

簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—支持向量機(jī)
2017-03-20
簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—支持向量機(jī) 支持向量機(jī)(Support Vector Machines, SVM)被公認(rèn)為比較優(yōu)秀的分類模型,有很多人對SVM的基本原理做了闡述,我在學(xué)習(xí)的過程中也借鑒了他們的研究成果,在我介紹基本 ...

從曲線擬合問題窺視機(jī)器學(xué)習(xí)中的相關(guān)概念

從曲線擬合問題窺視機(jī)器學(xué)習(xí)中的相關(guān)概念
2017-03-20
從曲線擬合問題窺視機(jī)器學(xué)習(xí)中的相關(guān)概念 一直徘徊在機(jī)器學(xué)習(xí)的邊緣未敢輕易造次并畏懼其基本原理思想,從每一本厚厚的參考資料中都可以看出機(jī)器學(xué)習(xí)是一門跨越概率論、決策論、信息論以及最優(yōu)化的學(xué)科的綜合學(xué) ...
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