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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(jiàn):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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如何正確選擇線性回歸、邏輯回歸、決策等機(jī)器學(xué)習(xí)算法

如何正確選擇線性回歸、邏輯回歸、決策等機(jī)器學(xué)習(xí)算法
2020-05-27
機(jī)器學(xué)習(xí)既是藝術(shù)又是科學(xué)。但當(dāng)您查看機(jī)器學(xué)習(xí)算法時(shí),沒(méi)有一種解決方案或一種適合所有情況的算法。有幾個(gè)因素會(huì)影響您選擇哪種機(jī)器學(xué)習(xí)。 有些問(wèn)題非常具體,需要采取獨(dú)特的方法。例如,如果您使用推薦系統(tǒng), ...

如何用python預(yù)測(cè)“命定的那個(gè)TA”什么時(shí)候住酒店?

如何用python預(yù)測(cè)“命定的那個(gè)TA”什么時(shí)候住酒店?
2020-05-25
作者:野水晶體  來(lái)源:livandata 看到這個(gè)題目,大家是否會(huì)有一些小小的想法?別鬧了!筆者是一個(gè)正經(jīng)人,討論的也是一個(gè)有關(guān)python的技術(shù)問(wèn)題,哈哈~ 每個(gè)人的行為都是有跡可循的,這些 ...

Python可視化工具推薦:圖片交互性行極佳的Plotly

Python可視化工具推薦:圖片交互性行極佳的Plotly
2020-05-25
1、 簡(jiǎn)單介紹 一般大家在學(xué)習(xí)python機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)候,用的最多Python可視化的包就是matplot和seaborn, 這2個(gè)可視化的優(yōu)點(diǎn)在于門(mén)檻低,代碼容易理解,并且容易上手。唯一的可能的缺點(diǎn)就是畫(huà)出來(lái)的圖不能交互 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力差嗎?

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力差嗎?
2020-05-21
泛化能力,英文全稱generalization ability,指機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)新鮮樣本的適應(yīng)能力,一種預(yù)測(cè)新的input類別的能力。 通過(guò)學(xué)習(xí)找到隱含在數(shù)據(jù)背后的規(guī)律,并對(duì)具有同一規(guī)律的學(xué)習(xí)集以外的數(shù)據(jù),這種經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)可 ...

下采樣和池化的區(qū)別是什么?

下采樣和池化的區(qū)別是什么?
2020-05-19
有部分同學(xué),在學(xué)習(xí)初期,會(huì)認(rèn)為下采樣和池化是指同樣的事情,只是叫法不同而已,其實(shí)這是一種錯(cuò)誤的認(rèn)知。 下采樣(subsampled),或稱為降采樣(downsampled),指縮小圖像。其主要目是使得圖像符合顯示區(qū)域的 ...

Python可視化工具:Plotly

Python可視化工具:Plotly
2020-05-09
一般大家在學(xué)習(xí)python機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)候,用的最多的可視化的包就是matplot和seaborn, 這2個(gè)可視化的優(yōu)點(diǎn)在于門(mén)檻低,代碼容易理解,并且容易上手。唯一的可能的缺點(diǎn)就是畫(huà)出來(lái)的圖不能交互,簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是matplot和se ...

關(guān)于模型優(yōu)化的幾個(gè)思考

關(guān)于模型優(yōu)化的幾個(gè)思考
2020-04-16
目前模型的問(wèn)法優(yōu)化看似進(jìn)入了一個(gè)瓶頸期,在這個(gè)階段模型的同學(xué)一直在調(diào)數(shù)據(jù)跑模型,但見(jiàn)效甚微,大家難免會(huì)有些感到手足無(wú)措,或者沮喪,這種情況在咱們做模型的過(guò)程中肯定會(huì)經(jīng)常遇到的。那么如果碰到 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)——揭露海平面上升帶來(lái)的危害有多大

機(jī)器學(xué)習(xí)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)——揭露海平面上升帶來(lái)的危害有多大
2020-03-04
作者 | Michael Barnard  編譯 | CDA數(shù)據(jù)分析師 海平面上升是一個(gè)受到廣泛研究的現(xiàn)象,這是全球變暖造成的。首先,額外的熱量使陸地冰融化。然后,水變暖,因此膨脹了一點(diǎn)。這種結(jié)合意味 ...

33 個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)「煉丹」技巧

33 個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)「煉丹」技巧
2019-12-26
作者 | Andrej Karpathy 編譯 | AI有道 特斯拉人工智能部門(mén)主管 Andrej Karpathy 發(fā)布新博客,介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的技巧。 Andrej Karpathy 是深度學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域、與領(lǐng)域的研究員 ...

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(jìng)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 ...

一文帶你深入了解,什么是深度學(xué)習(xí)及其工作原理

一文帶你深入了解,什么是深度學(xué)習(xí)及其工作原理
2019-12-25
作者 | CraigStedman 編譯 | CDA數(shù)據(jù)科學(xué)研究院 深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和人工智能(AI)的一種,它模仿人類獲取某些類型的知識(shí)的方式。深度學(xué)習(xí)是數(shù)據(jù)科學(xué)的重要元素,其中包括統(tǒng)計(jì)和預(yù) ...

用OpenCV等構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),這些實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)?zāi)憧隙ㄓ玫蒙希? class=

用OpenCV等構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),這些實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)?zāi)憧隙ㄓ玫蒙希?/dt>
2020-05-21
在我們的機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室,我們?cè)谠S多高性能的機(jī)器已經(jīng)積累了成千上萬(wàn)個(gè)小時(shí)的訓(xùn)練。然而,并不是只有計(jì)算機(jī)在這個(gè)過(guò)程中學(xué)到了很多東西:我們自己也犯了很多錯(cuò)誤,修復(fù)了很多錯(cuò)誤。 我們承認(rèn)這些都是眾所周知 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的評(píng)價(jià)指標(biāo)

機(jī)器學(xué)習(xí)中的評(píng)價(jià)指標(biāo)
2019-12-17
作者 | 我的智慧生活 來(lái)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(lái)評(píng)價(jià)。本文將闡述機(jī)器學(xué)習(xí)中的常用性能評(píng)價(jià)指標(biāo),矢量卷積與神經(jīng)網(wǎng)格的評(píng)價(jià)指標(biāo)不包括在內(nèi)。 訓(xùn)練與 ...

8個(gè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí)中常見(jiàn)的Bug

8個(gè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí)中常見(jiàn)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(cuò)誤。有時(shí)這些錯(cuò)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(jiàn)面試題目匯總!(附詳細(xì)答案)

22道機(jī)器學(xué)習(xí)常見(jiàn)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(lái)源 | lsxxx2011 (1) 無(wú)監(jiān)督和有監(jiān)督算法的區(qū)別? 有監(jiān)督學(xué)習(xí):對(duì)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(duì)訓(xùn)練樣本集外的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記(分類)預(yù)測(cè)。 ...

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

機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)核心知識(shí)點(diǎn)總結(jié)(一)
2019-12-02
作者 | 小小挖掘機(jī) 來(lái)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(lái)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(shì)之一。它也是當(dāng)今最流行的科學(xué)研究趨勢(shì)之一。深度學(xué)習(xí)方法為計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī) ...

AI時(shí)代的稀缺人才:全面剖析數(shù)據(jù)科學(xué)家成長(zhǎng)的4個(gè)階段

AI時(shí)代的稀缺人才:全面剖析數(shù)據(jù)科學(xué)家成長(zhǎng)的4個(gè)階段
2019-11-12
作者 | 彭鴻濤 張宗耀 來(lái)源 | 大數(shù)據(jù)DT 一次偶然的機(jī)會(huì),有一位正在深造機(jī)器學(xué)習(xí)方面學(xué)位的朋友問(wèn)了筆者一個(gè)問(wèn)題:如何成為一名合格的數(shù)據(jù)科學(xué)家? 這個(gè)問(wèn)題回答起來(lái)亦簡(jiǎn)亦難。簡(jiǎn)單回答 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的評(píng)價(jià)指標(biāo)

機(jī)器學(xué)習(xí)中的評(píng)價(jià)指標(biāo)
2019-11-01
作者 | 我的智慧生活 來(lái)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(lái)評(píng)價(jià)。本文將闡述機(jī)器學(xué)習(xí)中的常用性能評(píng)價(jià)指標(biāo),矢量卷積與神經(jīng)網(wǎng)格的評(píng)價(jià)指標(biāo)不包括在內(nèi)。 訓(xùn)練與識(shí) ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的評(píng)價(jià)指標(biāo)

機(jī)器學(xué)習(xí)中的評(píng)價(jià)指標(biāo)
2019-10-25
作者 | 我的智慧生活 來(lái)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(lái)評(píng)價(jià)。本文將闡述機(jī)器學(xué)習(xí)中的常用性能評(píng)價(jià)指標(biāo),矢量卷積與神經(jīng)網(wǎng)格的評(píng)價(jià)指標(biāo)不包括在內(nèi)。 訓(xùn)練與識(shí) ...

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