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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(); // 調用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調,回調的第一個參數(shù)驗證碼對象,之后可以使用它調用相應的接口 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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機器學習中的有監(jiān)督和無監(jiān)督都包括些什么?

機器學習中的有監(jiān)督和無監(jiān)督都包括些什么?
2020-05-29
機器學習算法通常分為有監(jiān)督的(訓練數(shù)據(jù)有標記答案)和無監(jiān)督的(可能存在的任何標簽均未顯示在訓練算法中)。有監(jiān)督的機器學習問題又分為分類(預測非數(shù)字答案,例如錯過抵押貸款的可能性)和回歸(預測 ...

如何正確選擇線性回歸、邏輯回歸、決策等機器學習算法

如何正確選擇線性回歸、邏輯回歸、決策等機器學習算法
2020-05-27
機器學習既是藝術又是科學。但當您查看機器學習算法時,沒有一種解決方案或一種適合所有情況的算法。有幾個因素會影響您選擇哪種機器學習。 有些問題非常具體,需要采取獨特的方法。例如,如果您使用推薦系統(tǒng), ...

python語音識別:智能語音識別技術入門系列(上)

python語音識別:智能語音識別技術入門系列(上)
2020-05-26
目前,python語音識別越來越流行,今天本系列文章開始,我們將一起探索自動語音識別、語言處理技術所包含的核心算法、模型及未來的發(fā)展趨勢。本篇文章我們主要討論語音識別的基本概念。并理解語音識別技術的流程。 ...

機器學習python算法應用,監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習等!

機器學習python算法應用,監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習等!
2020-05-25
本系列文章主要介紹機器學習在實踐中的應用,介紹利用 python 的生態(tài)環(huán)境,使用機器學習的算法來解決工程實踐中的問題,而不是介紹算法本身。本系列文章參考了《機器學習Python實踐》,會通過例子一步一步地引導大 ...

如何用python預測“命定的那個TA”什么時候住酒店?

如何用python預測“命定的那個TA”什么時候住酒店?
2020-05-25
作者:野水晶體  來源:livandata 看到這個題目,大家是否會有一些小小的想法?別鬧了!筆者是一個正經人,討論的也是一個有關python的技術問題,哈哈~ 每個人的行為都是有跡可循的,這些 ...

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
事物的每個屬性值,都是在一定范圍內變化的,如:修改桌子高度一般在0.5米-1.5米范圍內變化,寬度在0.6米-1.5米范圍內變化,長度是1米-3米的范圍內變化,則由這三個范圍限度的一個三維空間就是桌子的特征空間。 ...

有監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習算法怎么理解?

有監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習算法怎么理解?
2020-05-19
在判斷是有監(jiān)督學習還是在無監(jiān)督學習上,我們可以具體是否有監(jiān)督(supervised),就看輸入數(shù)據(jù)是否有標簽(label)。輸入數(shù)據(jù)有標簽,則為有監(jiān)督學習,沒標簽則為無監(jiān)督學習。 什么是學習(learning)? 一個成語 ...

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,在學習初期,會認為下采樣和池化是指同樣的事情,只是叫法不同而已,其實這是一種錯誤的認知。 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財經 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、中國科學院大學、中科院物理研究所。 這不是某家國際巨頭的 ...

一文講解機器學習算法中的共線性問題

一文講解機器學習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)科學小站 多重共線性是使用線性回歸算法時經常要面對的一個問題。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,每次拆分只有一個變量參 ...

大數(shù)據(jù)下一個十年將如何演進?

大數(shù)據(jù)下一個十年將如何演進?
2019-12-12
作者 | Oleksii Kharkovyna 編譯 | 夏夜 當下我們生活在數(shù)據(jù)的時代里。機器學習和數(shù)據(jù)分析技術已經成為了我們當今生活密不可分的一部分。那接下來會怎樣呢? 在這篇博客中,我不打算預 ...

機器學習與深度學習核心知識點總結(二)

機器學習與深度學習核心知識點總結(二)
2019-12-03
作者 | 小小挖掘機 來源 | SIGAI 主成分分析 主成分分析是一種數(shù)據(jù)降維和去除相關性的方法,它通過線性變換將向量投影到低維空間。對向量進行投影就是對向量左乘一個矩陣,得到結果向量 ...

22道機器學習常見面試題目匯總!(附詳細答案)

22道機器學習常見面試題目匯總!(附詳細答案)
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)督學習:對具有概念標記(分類)的訓練樣本進行學習,以盡可能對訓練樣本集外的數(shù)據(jù)進行標記(分類)預測。 ...

機器學習與深度學習核心知識點總結(一)

機器學習與深度學習核心知識點總結(一)
2019-12-02
作者 | 小小挖掘機 來源 | SIGAI 數(shù)學 1.列舉常用的最優(yōu)化方法 梯度下降法 牛頓法, 擬牛頓法 坐標下降法 梯度下降法的改進型如AdaDelta,AdaGrad,Adam,NAG等。 ...

38個常用Python庫:數(shù)值計算、可視化、機器學習等8大領域都有了

38個常用Python庫:數(shù)值計算、可視化、機器學習等8大領域都有了
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作為一個設計優(yōu)秀的程序語言,現(xiàn)在已廣泛應用于各種領域,依靠其強大的第三方類庫,Python在各個領域都能發(fā)揮巨大的作用。 ...

干貨收藏 | Python語音識別終極指南

干貨收藏 | Python語音識別終極指南
2019-11-19
作者 | David Amos 編譯 | 廉潔 來源 | AI科技大本營 亞馬遜的 Alexa 的巨大成功已經證明:在不遠的將來,實現(xiàn)一定程度上的語音支持將成為日??萍嫉幕疽蟆U狭苏Z音識別的 ...

掌握這五大統(tǒng)計學知識,讓你在數(shù)據(jù)科學領域如魚得水

掌握這五大統(tǒng)計學知識,讓你在數(shù)據(jù)科學領域如魚得水
2019-10-30
作者 | George Seif 編譯 | 廖琴 孫夢琪 來源 | 讀芯術 數(shù)據(jù)科學家都應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用型統(tǒng)計學概念,每個數(shù)據(jù)科學家都應該熟知, ...

掌握這五大統(tǒng)計學知識,讓你在數(shù)據(jù)科學領域如魚得水

掌握這五大統(tǒng)計學知識,讓你在數(shù)據(jù)科學領域如魚得水
2019-10-23
作者 | George Seif 編譯 | 廖琴 孫夢琪 來源 | 讀芯術 數(shù)據(jù)科學家都應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用型統(tǒng)計學概念,每個數(shù)據(jù)科學家都應該熟知, ...

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 盡管對于可視化高維數(shù)據(jù)非常有用,但t-SNE圖有時可能是神秘的或誤導性的。通過探索它在簡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。 ...

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