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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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8個計算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí)中常見的Bug

8個計算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí)中常見的Bug
2019-12-11
作者 | Arseny Kravchenko 編譯 | ronghuaiyang 人是不完美的,我們經(jīng)常在軟件中犯錯誤。有時這些錯誤很容易發(fā)現(xiàn):你的代碼根本不能工作,你的應(yīng)用程序崩潰等等。但是有些bug是隱藏的,這 ...

22道機(jī)器學(xué)習(xí)常見面試題目匯總!(附詳細(xì)答案)

22道機(jī)器學(xué)習(xí)常見面試題目匯總!(附詳細(xì)答案)
2019-12-03
作者 | 數(shù)據(jù)分析1480 來源 | lsxxx2011 (1) 無監(jiān)督和有監(jiān)督算法的區(qū)別? 有監(jiān)督學(xué)習(xí):對具有概念標(biāo)記(分類)的訓(xùn)練樣本進(jìn)行學(xué)習(xí),以盡可能對訓(xùn)練樣本集外的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記(分類)預(yù)測。 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)核心知識點(diǎn)總結(jié)(一)

機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)核心知識點(diǎn)總結(jié)(一)
2019-12-02
作者 | 小小挖掘機(jī) 來源 | SIGAI 數(shù)學(xué) 1.列舉常用的最優(yōu)化方法 梯度下降法 牛頓法, 擬牛頓法 坐標(biāo)下降法 梯度下降法的改進(jìn)型如AdaDelta,AdaGrad,Adam,NAG等。 ...

一篇適合新手的深度學(xué)習(xí)綜述

一篇適合新手的深度學(xué)習(xí)綜述
2019-11-28
作者 | Matiur Rahman Minar、Jibon Naher 來源 | 機(jī)器之心 摘要 深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能研究的最新趨勢之一。它也是當(dāng)今最流行的科學(xué)研究趨勢之一。深度學(xué)習(xí)方法為計算機(jī)視覺和機(jī) ...

AI時代的稀缺人才:全面剖析數(shù)據(jù)科學(xué)家成長的4個階段

AI時代的稀缺人才:全面剖析數(shù)據(jù)科學(xué)家成長的4個階段
2019-11-12
作者 | 彭鴻濤 張宗耀 來源 | 大數(shù)據(jù)DT 一次偶然的機(jī)會,有一位正在深造機(jī)器學(xué)習(xí)方面學(xué)位的朋友問了筆者一個問題:如何成為一名合格的數(shù)據(jù)科學(xué)家? 這個問題回答起來亦簡亦難。簡單回答 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的評價指標(biāo)

機(jī)器學(xué)習(xí)中的評價指標(biāo)
2019-11-01
作者 | 我的智慧生活 來源 | 咪付 在人工智能領(lǐng)域,機(jī)器學(xué)習(xí)的效果需要用各種指標(biāo)來評價。本文將闡述機(jī)器學(xué)習(xí)中的常用性能評價指標(biāo),矢量卷積與神經(jīng)網(wǎng)格的評價指標(biāo)不包括在內(nèi)。 訓(xùn)練與識 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的評價指標(biāo)

機(jī)器學(xué)習(xí)中的評價指標(biāo)
2019-10-25
作者 | 我的智慧生活 來源 | 咪付 在人工智能領(lǐng)域,機(jī)器學(xué)習(xí)的效果需要用各種指標(biāo)來評價。本文將闡述機(jī)器學(xué)習(xí)中的常用性能評價指標(biāo),矢量卷積與神經(jīng)網(wǎng)格的評價指標(biāo)不包括在內(nèi)。 訓(xùn)練與識 ...

一文讀懂機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法(附圖文詳解)

一文讀懂機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法(附圖文詳解)
2019-09-25
作者 | Badreesh Shetty 整理 | 大數(shù)據(jù)文摘 說起分類算法,相信學(xué)過機(jī)器學(xué)習(xí)的同學(xué)都能侃上一二。 可是,你能夠如數(shù)家珍地說出所有常用的分類算法,以及他們的特征、優(yōu)缺點(diǎn)嗎?比如說, ...

數(shù)據(jù)挖掘知識點(diǎn)串燒:邏輯回歸

數(shù)據(jù)挖掘知識點(diǎn)串燒:邏輯回歸
2019-09-12
作者 | DD-Kylin 來源 | 木東居士 0x00 前言 我們知道,回歸模型可以解決因變量為連續(xù)變量的問題,但是,如果因變量為分類變量的話,用回歸的方法就行不通了。這個時候我們就得選擇用其 ...

特異度等不可不知的11個重要機(jī)器學(xué)習(xí)模型評估指標(biāo)

特異度等不可不知的11個重要機(jī)器學(xué)習(xí)模型評估指標(biāo)
2020-05-20
【磐創(chuàng)AI導(dǎo)讀】:評估一個模型是建立一個有效的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的核心部分,本文為大家介紹了一些機(jī)器學(xué)習(xí)模型評估指標(biāo),希望對大家有所幫助。 評估一個模型是建立一個有效的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的核心部分 ...

深度學(xué)習(xí)之卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)典模型

深度學(xué)習(xí)之卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)典模型
2019-06-18
LeNet-5模型 在CNN的應(yīng)用中,文字識別系統(tǒng)所用的LeNet-5模型是非常經(jīng)典的模型。LeNet-5模型是1998年,Yann LeCun教授提出的,它是第一個成功大規(guī)模應(yīng)用在手寫數(shù)字識別問題的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在MNIST數(shù)據(jù)集 ...

電氣工程及其自動化專業(yè)學(xué)員·學(xué)習(xí)分享

電氣工程及其自動化專業(yè)學(xué)員·學(xué)習(xí)分享
2021-12-13
姓名:馬同學(xué) 畢業(yè)院校:四川大學(xué) 專業(yè):電氣工程及其自動化 入職信息:宜信,數(shù)據(jù)分析師,北京 就業(yè)感言: 對于我的學(xué)習(xí)階段: 我在整個學(xué)習(xí)過程的特點(diǎn)是及時復(fù)習(xí),預(yù)習(xí)的時間不 ...

關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)中需要我們知道的事情

關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)中需要我們知道的事情
2021-03-08
在機(jī)器學(xué)習(xí)的過程中,我們需要對機(jī)器學(xué)習(xí)有個深入的了解,才能夠更有把握地駕馭機(jī)器學(xué)習(xí),但是有很多朋友由于不會選擇算法或者不懂得其中的知識從而跳進(jìn)陷阱,白白浪費(fèi)了時間和精力而無果。在這篇文章中我們 ...

做數(shù)據(jù)挖掘失敗的原因都有哪些?

做數(shù)據(jù)挖掘失敗的原因都有哪些?
2019-04-26
導(dǎo)致數(shù)據(jù)挖掘失敗的原因有很多,我們只要稍加注意就能夠及時止損,多加總結(jié)就能夠更好的進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘工作。但是導(dǎo)致數(shù)據(jù)挖掘失敗的原因還有一個,這個是極其隱秘的,那就是推廣,很多人在推廣過程中挖掘數(shù)據(jù)得 ...

為什么說樸素貝葉斯是高偏差低方差?

為什么說樸素貝葉斯是高偏差低方差?
2019-04-04
大家在學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的時候可能聽說過一種算法,這種算法就是樸素貝葉斯算法,而很多人說樸素貝葉斯算法是高偏差低方差,在這篇文章中我們就詳細(xì)的為大家介紹一下樸素貝葉斯為什么被說高偏差低方差的原因 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)常見算法的優(yōu)缺點(diǎn)之SVM和線性回歸

機(jī)器學(xué)習(xí)常見算法的優(yōu)缺點(diǎn)之SVM和線性回歸
2019-04-03
在之前的文章中我們給大家介紹了很多關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法知識,通過這些知識我們不難發(fā)現(xiàn)每個算法都是有很多功能的,這些功能能夠更好地幫助大家理解機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)知識,在這篇文章中我們給大家介紹一下 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中常見的算法的優(yōu)缺點(diǎn)之決策樹

機(jī)器學(xué)習(xí)中常見的算法的優(yōu)缺點(diǎn)之決策樹
2019-04-02
決策樹在機(jī)器學(xué)習(xí)中是一個十分優(yōu)秀的算法,在很多技術(shù)中都需要用到?jīng)Q策樹這一算法,由此可見,決策樹是一個經(jīng)典的算法,在這篇文章中我們給大家介紹決策樹算法的優(yōu)缺點(diǎn),希望這篇文章能夠更好的幫助大家 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)的要素是什么?

機(jī)器學(xué)習(xí)的要素是什么?
2019-04-01
我們在深入學(xué)習(xí)人工智能的時候會走進(jìn)一個新世界,而這個新世界被稱為機(jī)器學(xué)習(xí)。當(dāng)然,機(jī)器學(xué)習(xí)也被稱為人工智能的核心。正是由于這個原因,機(jī)器學(xué)習(xí)逐漸被大家所關(guān)注,那么大家知道不知道機(jī)器學(xué)習(xí)的要 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中各個算法的優(yōu)缺點(diǎn)(一)

機(jī)器學(xué)習(xí)中各個算法的優(yōu)缺點(diǎn)(一)
2019-03-13
由于人工智能的火熱,現(xiàn)在很多人都開始關(guān)注人工智能的各個分支的學(xué)習(xí)。人工智能由很多知識組成,其中人工智能的核心——機(jī)器學(xué)習(xí)是大家格外關(guān)注的。所以說,要想學(xué)好人工智能就必須學(xué)好機(jī)器學(xué)習(xí)。其中機(jī) ...

深度學(xué)習(xí)如何改進(jìn)(二)

深度學(xué)習(xí)如何改進(jìn)(二)
2019-02-20
我們在上一篇文章中給大家介紹了關(guān)于深度學(xué)習(xí)中的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)知識,而前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最樸素的一個內(nèi)容,這是因?yàn)榍梆伾窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識是比較簡單的。而我們在上一篇文章中給大家提到了一 ...

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