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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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關(guān)于 AI 丨不知道這些概念你就落伍了

關(guān)于 AI 丨不知道這些概念你就落伍了
2018-03-16
關(guān)于 AI 丨不知道這些概念你就落伍了 對(duì)所有事情都有一定了比擁有一項(xiàng)專業(yè)技能更實(shí)用。對(duì)于進(jìn)入新興市場(chǎng)領(lǐng)域的人來說尤其如此,特別是科技領(lǐng)域。 許多人認(rèn)為他們對(duì) AI 有一些了解。但是這個(gè)領(lǐng)域很新,而且在 ...

Intel發(fā)布AI免費(fèi)系列課程3部曲:機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)以及TensorFlow基礎(chǔ)

Intel發(fā)布AI免費(fèi)系列課程3部曲:機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)以及TensorFlow基礎(chǔ)
2018-03-15
Intel發(fā)布AI免費(fèi)系列課程3部曲:機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)以及TensorFlow基礎(chǔ) Intel于近期發(fā)布了三門AI系列的免費(fèi)課程,分別是關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、TensorFlow基礎(chǔ)三個(gè)方面。據(jù)悉,該系列免費(fèi)課 ...

有一份讓吳恩達(dá)稱贊的深度學(xué)習(xí)的課程筆記,請(qǐng)注意查收

有一份讓吳恩達(dá)稱贊的深度學(xué)習(xí)的課程筆記,請(qǐng)注意查收
2018-03-09
有一份讓吳恩達(dá)稱贊的深度學(xué)習(xí)的課程筆記,請(qǐng)注意查收 您有一份讓吳恩達(dá)稱贊的深度學(xué)習(xí)的課程筆記,請(qǐng)注意查收 本文轉(zhuǎn)自AI科技大本營(yíng) 去年 6 月,吳恩達(dá)宣布 deeplearning.ai 創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目,8 月,該項(xiàng)目揭曉 ...

數(shù)據(jù)預(yù)處理的一些知識(shí)

數(shù)據(jù)預(yù)處理的一些知識(shí)
2018-02-24
數(shù)據(jù)預(yù)處理的一些知識(shí) 做研究時(shí)只要與數(shù)據(jù)分析相關(guān)就避免不了數(shù)據(jù)預(yù)處理。我們常見的預(yù)處理包括:標(biāo)準(zhǔn)化(規(guī)范化),歸一化,零均值(化),白化,正則化……這些預(yù)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

邏輯斯諦回歸&最大熵模型
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(guān),不知是不是因?yàn)槠枷鄬?duì)較小,所以將這兩部分內(nèi)容放到一起。本文還是從原理、應(yīng)用場(chǎng)景以及優(yōu)缺點(diǎn)來做簡(jiǎn)要介紹。 ...

【剁手收藏】45 個(gè) Python 優(yōu)質(zhì)資源(附鏈接)

【剁手收藏】45 個(gè) Python 優(yōu)質(zhì)資源(附鏈接)
2018-02-13
【剁手收藏】45 個(gè) Python 優(yōu)質(zhì)資源(附鏈接) 熱門資源博客 Mybridge AI 比較了18000個(gè)關(guān)于Python的項(xiàng)目,并從中精選出45個(gè)最具競(jìng)爭(zhēng)力的項(xiàng)目。我們進(jìn)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

python決策樹之CART分類回歸樹詳解
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(jiǎn)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(yù)測(cè)分類是離 ...

邏輯回歸,決策樹,支持向量機(jī) 選擇方案

邏輯回歸,決策樹,支持向量機(jī) 選擇方案
2018-01-16
邏輯回歸,決策樹,支持向量機(jī) 選擇方案 分類是我們?cè)诠I(yè)界經(jīng)常遇到的場(chǎng)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(jī)SVM。 這三個(gè)算法都被廣泛應(yīng)用于分類(當(dāng)然LR,DT和SVR也可以用于 ...

如何為分類問題選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法

如何為分類問題選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法
2018-01-12
如何為分類問題選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法 若要達(dá)到一定的準(zhǔn)確率,需要嘗試各種各樣的分類器,并通過交叉驗(yàn)證選擇最好的一個(gè)。但是,如果你只是為你的問題尋找一個(gè)“足夠好”的算法或者一個(gè)起點(diǎn),以下準(zhǔn)則有利于 ...

數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的10個(gè)基本統(tǒng)計(jì)技術(shù)

數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的10個(gè)基本統(tǒng)計(jì)技術(shù)
2018-01-08
數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的10個(gè)基本統(tǒng)計(jì)技術(shù) 無論您在數(shù)據(jù)的科學(xué)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(jì),在“25個(gè)最 ...

電力竊漏電用戶識(shí)別案例

電力竊漏電用戶識(shí)別案例
2021-03-08
一、案例綜述 案例編號(hào): 102003 案例名稱: 電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)——電力竊漏電用戶識(shí)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(duì)不平衡的分類數(shù)據(jù)集進(jìn)行建模時(shí),機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能并不穩(wěn)定,其預(yù)測(cè)結(jié)果甚至可能是有偏的,而預(yù)測(cè)精度此時(shí)也變得帶有誤導(dǎo)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(xué)工作者(Data Scientist) 的日常工作內(nèi)容包括什么

數(shù)據(jù)科學(xué)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(xué)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(xué)是這幾年才火起來的概念,而應(yīng)運(yùn)而生的數(shù)據(jù)科學(xué)家(data scientist)明顯缺乏清晰的錄取標(biāo)準(zhǔn)和工作內(nèi)容。即使在2017年,數(shù)據(jù)科學(xué)家這 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)價(jià)(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念與陷阱

機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)價(jià)(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念與陷阱
2017-07-24
機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)價(jià)(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念與陷阱 本文主要解釋一些關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)價(jià)的主要概念,與評(píng)價(jià)中可能會(huì)遇到的一些陷阱。如訓(xùn)練集-驗(yàn)證集二劃分校驗(yàn)(Hold-out validation) ...

R語言與非參數(shù)統(tǒng)計(jì)(核密度估計(jì))

R語言與非參數(shù)統(tǒng)計(jì)(核密度估計(jì))
2017-07-21
R語言與非參數(shù)統(tǒng)計(jì)(核密度估計(jì)) 核密度估計(jì)是在概率論中用來估計(jì)未知的密度函數(shù),屬于非參數(shù)檢驗(yàn)方法之一,由Rosenblatt (1955)和Emanuel Parzen(1962)提出,又名Parzen窗(Parzen window)。 假設(shè)我們有n ...

R語言與機(jī)器學(xué)習(xí)中的回歸方法學(xué)習(xí)筆記

R語言與機(jī)器學(xué)習(xí)中的回歸方法學(xué)習(xí)筆記
2017-07-21
R語言與機(jī)器學(xué)習(xí)中的回歸方法學(xué)習(xí)筆記  機(jī)器學(xué)習(xí)中的一些方法如決策樹,隨機(jī)森林,SVM,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于對(duì)數(shù)據(jù)沒有分布的假定等普通線性回歸模型的一些約束,預(yù)測(cè)效果也比較不錯(cuò),交叉驗(yàn)證結(jié)果也能被接受。下 ...

R語言與函數(shù)估計(jì)學(xué)習(xí)筆記(核方法與局部多項(xiàng)式)

R語言與函數(shù)估計(jì)學(xué)習(xí)筆記(核方法與局部多項(xiàng)式)
2017-07-20
R語言與函數(shù)估計(jì)學(xué)習(xí)筆記(核方法與局部多項(xiàng)式) 非參數(shù)方法 用于函數(shù)估計(jì)的非參數(shù)方法大致上有三種:核方法、局部多項(xiàng)式方法、樣條方法。 非參的函數(shù)估計(jì)的優(yōu)點(diǎn)在于穩(wěn)健,對(duì)模型沒有什么特定的假設(shè),只是認(rèn) ...

SAS信用評(píng)分之番外篇異常值的識(shí)別

SAS信用評(píng)分之番外篇異常值的識(shí)別
2017-06-26
SAS信用評(píng)分之番外篇異常值的識(shí)別 今天想分享給大家的是我早期建模的時(shí)候一個(gè)識(shí)別異常值的辦法,也許你在“信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分卡研究”看過,但是代碼只能識(shí)別一個(gè)變量,我將這個(gè)代碼作了改良,但是我在這里必須聲明 ...

大數(shù)據(jù)在信貸行業(yè)的營(yíng)銷與模型應(yīng)用案例

大數(shù)據(jù)在信貸行業(yè)的營(yíng)銷與模型應(yīng)用案例
2017-06-25
大數(shù)據(jù)在信貸行業(yè)的營(yíng)銷與模型應(yīng)用案例 隨著移動(dòng)端增長(zhǎng)紅利趨于減少,各媒體、搜索引擎的在線流量競(jìng)價(jià)不斷走高?,F(xiàn)如今,單純的在線展示廣告獲客成本愈發(fā)透明,效果增長(zhǎng)乏力。隨著大數(shù)據(jù) ...

機(jī)器學(xué)習(xí)及大數(shù)據(jù)相關(guān)面試的職責(zé)和面試問題

機(jī)器學(xué)習(xí)及大數(shù)據(jù)相關(guān)面試的職責(zé)和面試問題
2017-06-06
機(jī)器學(xué)習(xí)及大數(shù)據(jù)相關(guān)面試的職責(zé)和面試問題 各個(gè)企業(yè)對(duì)這類崗位的命名可能有所不同,比如推薦算法/數(shù)據(jù)挖掘/自然語言處理/機(jī)器學(xué)習(xí)算法工程師,或簡(jiǎn)稱算法工程師,還有的稱為搜索/推薦算法工程師,甚至有的并入 ...

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