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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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特征向量與特征空間有什么區(qū)別?

特征向量與特征空間有什么區(qū)別?
2020-05-21
事物的每個(gè)屬性值,都是在一定范圍內(nèi)變化的,如:修改桌子高度一般在0.5米-1.5米范圍內(nèi)變化,寬度在0.6米-1.5米范圍內(nèi)變化,長(zhǎng)度是1米-3米的范圍內(nèi)變化,則由這三個(gè)范圍限度的一個(gè)三維空間就是桌子的特征空間。 ...

有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法怎么理解?

有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法怎么理解?
2020-05-19
在判斷是有監(jiān)督學(xué)習(xí)還是在無監(jiān)督學(xué)習(xí)上,我們可以具體是否有監(jiān)督(supervised),就看輸入數(shù)據(jù)是否有標(biāo)簽(label)。輸入數(shù)據(jù)有標(biāo)簽,則為有監(jiān)督學(xué)習(xí),沒標(biāo)簽則為無監(jiān)督學(xué)習(xí)。 什么是學(xué)習(xí)(learning)? 一個(gè)成語(yǔ) ...

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 ...

大數(shù)據(jù)剖析 | 薪資沒那么高,延畢率超60%,現(xiàn)代人讀博都圖什么?

大數(shù)據(jù)剖析 | 薪資沒那么高,延畢率超60%,現(xiàn)代人讀博都圖什么?
2020-03-24
作者 | 何書瑤 來源 | DT財(cái)經(jīng) 招聘9人,其中博士6人,畢業(yè)院校分別是北大、清華、約翰霍普金斯大學(xué)、中國(guó)科學(xué)院大學(xué)、中科院物理研究所。 這不是某家國(guó)際巨頭的 ...

一文講解機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的共線性問題

一文講解機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的共線性問題
2020-01-08
作者 | 宋老師 來源 | JSong的數(shù)據(jù)科學(xué)小站 多重共線性是使用線性回歸算法時(shí)經(jīng)常要面對(duì)的一個(gè)問題。在其他算法中,例如決策樹和貝葉斯,前者的建模過程是逐步遞進(jìn),每次拆分只有一個(gè)變量參 ...

大數(shù)據(jù)下一個(gè)十年將如何演進(jìn)?

大數(shù)據(jù)下一個(gè)十年將如何演進(jìn)?
2019-12-12
作者 | Oleksii Kharkovyna 編譯 | 夏夜 當(dāng)下我們生活在數(shù)據(jù)的時(shí)代里。機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析技術(shù)已經(jīng)成為了我們當(dāng)今生活密不可分的一部分。那接下來會(huì)怎樣呢? 在這篇博客中,我不打算預(yù) ...

機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)核心知識(shí)點(diǎn)總結(jié)(二)

機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)核心知識(shí)點(diǎn)總結(jié)(二)
2019-12-03
作者 | 小小挖掘機(jī) 來源 | SIGAI 主成分分析 主成分分析是一種數(shù)據(jù)降維和去除相關(guān)性的方法,它通過線性變換將向量投影到低維空間。對(duì)向量進(jìn)行投影就是對(duì)向量左乘一個(gè)矩陣,得到結(jié)果向量 ...

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(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。 ...

38個(gè)常用Python庫(kù):數(shù)值計(jì)算、可視化、機(jī)器學(xué)習(xí)等8大領(lǐng)域都有了

38個(gè)常用Python庫(kù):數(shù)值計(jì)算、可視化、機(jī)器學(xué)習(xí)等8大領(lǐng)域都有了
2019-11-29
作者 | 李明江 張良均 周東平 張尚佳 來源 | 大數(shù)據(jù)DT Python作為一個(gè)設(shè)計(jì)優(yōu)秀的程序語(yǔ)言,現(xiàn)在已廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域,依靠其強(qiáng)大的第三方類庫(kù),Python在各個(gè)領(lǐng)域都能發(fā)揮巨大的作用。 ...

干貨收藏 | Python語(yǔ)音識(shí)別終極指南

干貨收藏 | Python語(yǔ)音識(shí)別終極指南
2019-11-19
作者 | David Amos 編譯 | 廉潔 來源 | AI科技大本營(yíng) 亞馬遜的 Alexa 的巨大成功已經(jīng)證明:在不遠(yuǎn)的將來,實(shí)現(xiàn)一定程度上的語(yǔ)音支持將成為日??萍嫉幕疽?。整合了語(yǔ)音識(shí)別的 ...

掌握這五大統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí),讓你在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域如魚得水

掌握這五大統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí),讓你在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域如魚得水
2019-10-30
作者 | George Seif 編譯 | 廖琴 孫夢(mèng)琪 來源 | 讀芯術(shù) 數(shù)據(jù)科學(xué)家都應(yīng)該知道如何有效地使用數(shù)據(jù)并從中獲取信息。下面是小編整理的五大實(shí)用型統(tǒng)計(jì)學(xué)概念,每個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家都應(yīng)該熟知, ...

掌握這五大統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí),讓你在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域如魚得水

掌握這五大統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí),讓你在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域如魚得水
2019-10-23
作者 | George Seif 編譯 | 廖琴 孫夢(mèng)琪 來源 | 讀芯術(shù) 數(shù)據(jù)科學(xué)家都應(yīng)該知道如何有效地使用數(shù)據(jù)并從中獲取信息。下面是小編整理的五大實(shí)用型統(tǒng)計(jì)學(xué)概念,每個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家都應(yīng)該熟知, ...

探索可視化高維數(shù)據(jù)之如何有效使用t-SNE?

探索可視化高維數(shù)據(jù)之如何有效使用t-SNE?
2019-10-21
作者 | IAN JOHNSON 編譯 | CDA數(shù)據(jù)分析師 How to Use t-SNE Effectively 盡管對(duì)于可視化高維數(shù)據(jù)非常有用,但t-SNE圖有時(shí)可能是神秘的或誤導(dǎo)性的。通過探索它在簡(jiǎn)單情況下的行為方式 ...

數(shù)據(jù)可視化的基本流程

數(shù)據(jù)可視化的基本流程
2019-10-28
大多數(shù)人對(duì)數(shù)據(jù)可視化的第一印象,可能就是各種圖形,比如Excel圖表模塊中的柱狀圖、條形圖、折線圖、餅圖、散點(diǎn)圖等等,就不一一列舉了。以上所述,只是數(shù)據(jù)可視化的具體體現(xiàn),但是數(shù)據(jù)可視化卻不止于此。 ...

數(shù)據(jù)科學(xué)家不可不知的10種機(jī)器學(xué)習(xí)方法

數(shù)據(jù)科學(xué)家不可不知的10種機(jī)器學(xué)習(xí)方法
2019-09-19
作者 | CDA數(shù)據(jù)分析師 10 machine learning methods that every data scientist should know 機(jī)器學(xué)習(xí)是研究和工業(yè)中的熱門話題,新方法一直在發(fā)展。該領(lǐng)域的速度和復(fù)雜性使得即使對(duì)于專家而 ...

在CDA學(xué)成之后,終于拿到了我的理想offer!

在CDA學(xué)成之后,終于拿到了我的理想offer!
2021-12-13
上海57期數(shù)據(jù)分析就業(yè)班學(xué)員 姓名:譚同學(xué) 畢業(yè)院校:湖南大學(xué) 專業(yè):軟件工程 入職信息:上海某汽車公司,數(shù)據(jù)分析師,薪資保密,上海 各位同學(xué)大家好,很榮幸接到李智老師的邀請(qǐng),分享一些 ...

從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)到算法:圖網(wǎng)絡(luò)方法初探

從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)到算法:圖網(wǎng)絡(luò)方法初探
2019-08-19
作者 | 朱梓豪 來源 | 機(jī)器之心 如果說 2019 年機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域什么方向最火,那么必然有圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一席之地。其實(shí)早在很多年前,圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就以圖嵌入、圖表示學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)嵌入等別名呈現(xiàn)出來 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中各個(gè)算法的優(yōu)缺點(diǎn)(三)

機(jī)器學(xué)習(xí)中各個(gè)算法的優(yōu)缺點(diǎn)(三)
2019-03-13
其實(shí)在我們的生活中有很多技術(shù)都是利用到了機(jī)器學(xué)習(xí),比如說推薦系統(tǒng)、智能圖片美化和聊天機(jī)器人等,這些技術(shù)在機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)處理算法的幫助下已經(jīng)被大家廣泛使用。在這篇文章中我們給大家介紹一下機(jī)器 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中各個(gè)算法的優(yōu)缺點(diǎn)(二)

機(jī)器學(xué)習(xí)中各個(gè)算法的優(yōu)缺點(diǎn)(二)
2019-03-13
機(jī)器學(xué)習(xí)中有很多的算法,具體來說包括正則化算法、集成算法、決策樹算法、回歸、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、支持向量機(jī)、降維算法、聚類算法、基于實(shí)例的算法、貝葉斯算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)算法、圖模型,我 ...

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