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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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機器學習中的數(shù)據(jù)不平衡解決方案大全

機器學習中的數(shù)據(jù)不平衡解決方案大全
2018-04-01
機器學習中的數(shù)據(jù)不平衡解決方案大全 在機器學習任務中,我們經(jīng)常會遇到這種困擾:數(shù)據(jù)不平衡問題。 數(shù)據(jù)不平衡問題主要存在于有監(jiān)督機器學習任務中。當遇到不平衡數(shù)據(jù)時,以總體分類準確率為學習目標的傳統(tǒng) ...

如何用純SQL查詢語句可以實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡

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2018-03-29
如何用純SQL查詢語句可以實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡 我們熟知的SQL是一種數(shù)據(jù)庫查詢語句,它方便了開發(fā)者在大型數(shù)據(jù)中執(zhí)行高效的操作。但本文從另一角度嵌套SQL查詢語句而構(gòu)建了一個簡單的三層全連接網(wǎng)絡,雖然由于語句的嵌 ...

數(shù)據(jù)分析師—技術面試

數(shù)據(jù)分析師—技術面試
2018-03-29
數(shù)據(jù)分析師—技術面試 三月份開始找實習,到現(xiàn)在已經(jīng)有半年的時間了,在這半年的時間中,該經(jīng)歷的基本上都已經(jīng)經(jīng)歷,春招實習時候,拿到了7個offer,校招時候,成功的拿下一份心儀的工作,結(jié)束了我的秋招旅程。 ...

基于矩陣分解的隱因子模型

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2018-03-25
基于矩陣分解的隱因子模型 推薦系統(tǒng)是現(xiàn)今廣泛運用的一種數(shù)據(jù)分析方法。常見的如,“你關注的人也關注他”,“喜歡這個物品的用戶還喜歡。。”“你也許會喜歡”等等。 常見的推薦系統(tǒng)分為基于內(nèi)容的推薦與 ...

矩陣分解在協(xié)同過濾推薦算法中的應用

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2018-03-24
矩陣分解在協(xié)同過濾推薦算法中的應用 推薦系統(tǒng)是當下越來越熱的一個研究問題,無論在學術界還是在工業(yè)界都有很多優(yōu)秀的人才參與其中。近幾年舉辦的推薦系統(tǒng)比賽更是一次又一次地把推薦系統(tǒng)的研究推向了高潮,比 ...

機器學習故事匯-決策樹算法

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2018-03-22
機器學習故事匯-決策樹算法 【咱們的目標】系列算法講解旨在用最簡單易懂的故事情節(jié)幫助大家掌握晦澀無趣的機器學習,適合對數(shù)學很頭疼的同學們,小板凳走起! 決策樹模型是機器學習中最經(jīng)典的算法之一 ...

機器學習幾個重要概念

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2018-03-20
機器學習幾個重要概念 統(tǒng)計學習的算法可以分為以下幾個類別:監(jiān)督學習、非監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習以及強化學習。 監(jiān)督學習的輸入數(shù)據(jù)都有對應的類標簽或是一個輸出值,其任務是學習一個模型,使模型能夠?qū)θ我?...

關于 AI 丨不知道這些概念你就落伍了

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2018-03-16
關于 AI 丨不知道這些概念你就落伍了 對所有事情都有一定了比擁有一項專業(yè)技能更實用。對于進入新興市場領域的人來說尤其如此,特別是科技領域。 許多人認為他們對 AI 有一些了解。但是這個領域很新,而且在 ...

Intel發(fā)布AI免費系列課程3部曲:機器學習基礎、深度學習基礎以及TensorFlow基礎

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2018-03-15
Intel發(fā)布AI免費系列課程3部曲:機器學習基礎、深度學習基礎以及TensorFlow基礎 Intel于近期發(fā)布了三門AI系列的免費課程,分別是關于機器學習基礎、深度學習基礎、TensorFlow基礎三個方面。據(jù)悉,該系列免費課 ...

有一份讓吳恩達稱贊的深度學習的課程筆記,請注意查收

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2018-03-09
有一份讓吳恩達稱贊的深度學習的課程筆記,請注意查收 您有一份讓吳恩達稱贊的深度學習的課程筆記,請注意查收 本文轉(zhuǎn)自AI科技大本營 去年 6 月,吳恩達宣布 deeplearning.ai 創(chuàng)業(yè)項目,8 月,該項目揭曉 ...

數(shù)據(jù)預處理的一些知識

數(shù)據(jù)預處理的一些知識
2018-02-24
數(shù)據(jù)預處理的一些知識 做研究時只要與數(shù)據(jù)分析相關就避免不了數(shù)據(jù)預處理。我們常見的預處理包括:標準化(規(guī)范化),歸一化,零均值(化),白化,正則化……這些預處理的目的是什么呢?網(wǎng)上查的總是零零散 ...

邏輯斯諦回歸&最大熵模型

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2018-02-21
邏輯斯諦回歸&最大熵模型 邏輯斯諦回歸和最大熵模型,從原理上看二者并不十分相關,不知是不是因為篇幅都相對較小,所以將這兩部分內(nèi)容放到一起。本文還是從原理、應用場景以及優(yōu)缺點來做簡要介紹。 ...

【剁手收藏】45 個 Python 優(yōu)質(zhì)資源(附鏈接)

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2018-02-13
【剁手收藏】45 個 Python 優(yōu)質(zhì)資源(附鏈接) 熱門資源博客 Mybridge AI 比較了18000個關于Python的項目,并從中精選出45個最具競爭力的項目。我們進行了翻譯,在此一并送上。 這份清單中包括了各不相同的2 ...

python決策樹之CART分類回歸樹詳解

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2018-02-10
python決策樹之CART分類回歸樹詳解 決策樹之CART(分類回歸樹)詳解,具體內(nèi)容如下 1、CART分類回歸樹簡介 CART分類回歸樹是一種典型的二叉決策樹,可以處理連續(xù)型變量和離散型變量。如果待預測分類是離 ...

邏輯回歸,決策樹,支持向量機 選擇方案

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2018-01-16
邏輯回歸,決策樹,支持向量機 選擇方案 分類是我們在工業(yè)界經(jīng)常遇到的場景,本文探討了3種常用的分類器,邏輯回歸LR,決策樹DT和支持向量機SVM。 這三個算法都被廣泛應用于分類(當然LR,DT和SVR也可以用于 ...

如何為分類問題選擇合適的機器學習算法

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2018-01-12
如何為分類問題選擇合適的機器學習算法 若要達到一定的準確率,需要嘗試各種各樣的分類器,并通過交叉驗證選擇最好的一個。但是,如果你只是為你的問題尋找一個“足夠好”的算法或者一個起點,以下準則有利于 ...

數(shù)據(jù)科學家需要掌握的10個基本統(tǒng)計技術

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2018-01-08
數(shù)據(jù)科學家需要掌握的10個基本統(tǒng)計技術 無論您在數(shù)據(jù)的科學性問題上持哪種看法,都無法忽視數(shù)據(jù)的持續(xù)重要性,也不能輕視分析、組織和情境化數(shù)據(jù)的能力。 根據(jù)大量的就業(yè)數(shù)據(jù)和員工反饋信息統(tǒng)計,在“25個最 ...

電力竊漏電用戶識別案例

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2021-03-08
一、案例綜述 案例編號: 102003 案例名稱: 電力、熱力、燃氣及水生產(chǎn)和供應業(yè)——電力竊漏電用戶識別 作者姓名(或單位、或來源): 朱江 案例所屬行業(yè) ...
R語言中樣本平衡的幾種方法
2017-12-06
R語言中樣本平衡的幾種方法 在對不平衡的分類數(shù)據(jù)集進行建模時,機器學習算法可能并不穩(wěn)定,其預測結(jié)果甚至可能是有偏的,而預測精度此時也變得帶有誤導性。在不平衡的數(shù)據(jù)中,任一算法都沒法從樣本量少的類中 ...

數(shù)據(jù)科學工作者(Data Scientist) 的日常工作內(nèi)容包括什么

數(shù)據(jù)科學工作者(Data Scientist) 的日常工作內(nèi)容包括什么
2017-11-26
數(shù)據(jù)科學工作者(Data Scientist) 的日常工作內(nèi)容包括什么 眾所周知,數(shù)據(jù)科學是這幾年才火起來的概念,而應運而生的數(shù)據(jù)科學家(data scientist)明顯缺乏清晰的錄取標準和工作內(nèi)容。即使在2017年,數(shù)據(jù)科學家這 ...

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