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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, // 表示用戶后臺檢測極驗(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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從模型選擇到超參調(diào)整,六步教你如何為機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目選擇算法

從模型選擇到超參調(diào)整,六步教你如何為機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目選擇算法
2017-04-01
從模型選擇到超參調(diào)整,六步教你如何為機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目選擇算法 隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)一步火熱,越來越多的算法已經(jīng)可以用在許多任務(wù)的執(zhí)行上,并且表現(xiàn)出色。 但是動(dòng)手之前到底哪個(gè)算法可以解決我們特定的實(shí)際問 ...

簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—譜聚類(Spectal Clustering)

簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—譜聚類(Spectal Clustering)
2017-03-28
簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—譜聚類(Spectal Clustering) 一、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的一些基本概念 1、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的表示 在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的表示中,復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)可以建模成一個(gè)圖,其中,V表示網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)的集合,E表示的是連 ...

大數(shù)據(jù)輿情情感分析,如何提取情感并使用什么樣的工具?

大數(shù)據(jù)輿情情感分析,如何提取情感并使用什么樣的工具?
2017-03-28
各類 paper 是有一定的借鑒意義的,不過這主要是學(xué)術(shù)界在單個(gè)問題上的細(xì)化,要真正從研究領(lǐng)域落地到大數(shù)據(jù)的處理還有很多工作要做。 一、工程上的處理流程 工程上的處理流程具體包括 ...

《數(shù)學(xué)之美》拾遺—潛在語義索引(LSI)

《數(shù)學(xué)之美》拾遺—潛在語義索引(LSI)
2017-03-25
《數(shù)學(xué)之美》拾遺—潛在語義索引(LSI) 一、潛在語義索引的提出 潛在語義索引(LSI),又稱為潛在語義分析(LSA),是在信息檢索領(lǐng)域提出來的一個(gè)概念。主要是在解決兩類問題,一類是一詞多義,如“bank”一詞 ...

簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—主成分分析(PCA)

簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—主成分分析(PCA)
2017-03-24
簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—主成分分析(PCA) 一、數(shù)據(jù)降維     對于現(xiàn)在維數(shù)比較多的數(shù)據(jù),我們首先需要做的就是對其進(jìn)行降維操作。降維,簡單來說就是說在盡量保證數(shù)據(jù)本質(zhì)的前提下將數(shù)據(jù)中的維 ...

簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—SVD奇異值分解

簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—SVD奇異值分解
2017-03-24
簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—SVD奇異值分解 一、SVD奇異值分解的定義     假設(shè)M是一個(gè)的矩陣,如果存在一個(gè)分解: 其中的酉矩陣,的半正定對角矩陣,的共軛轉(zhuǎn)置矩陣,且為的酉矩陣。這樣的分解稱 ...

從曲線擬合問題窺視機(jī)器學(xué)習(xí)中的相關(guān)概念

從曲線擬合問題窺視機(jī)器學(xué)習(xí)中的相關(guān)概念
2017-03-20
從曲線擬合問題窺視機(jī)器學(xué)習(xí)中的相關(guān)概念 一直徘徊在機(jī)器學(xué)習(xí)的邊緣未敢輕易造次并畏懼其基本原理思想,從每一本厚厚的參考資料中都可以看出機(jī)器學(xué)習(xí)是一門跨越概率論、決策論、信息論以及最優(yōu)化的學(xué)科的綜合學(xué) ...

Python機(jī)器學(xué)習(xí)之Logistic回歸

Python機(jī)器學(xué)習(xí)之Logistic回歸
2017-03-18
Python機(jī)器學(xué)習(xí)之Logistic回歸 大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)猶如一座巨大的金礦,等待我們?nèi)グl(fā)掘。而機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)技術(shù),無疑就是你挖礦探寶的必備利器!工欲善其事,必先利其器。很多初涉該領(lǐng)域的人,最先困惑 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)之SVD

機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)之SVD
2017-03-14
機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)之SVD 1. 奇異值分解 SVD(singular value decomposition) 1.1 SVD評價(jià)    優(yōu)點(diǎn): 簡化數(shù)據(jù), 去除噪聲和冗余信息, 提高算法的結(jié)果    缺點(diǎn): 數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換可能難以理解 1.2 SVD應(yīng)用 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)之PCA

機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)之PCA
2017-03-14
機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)之PCA 1.  向量及其基變換 1.1 向量內(nèi)積 (1)兩個(gè)維數(shù)相同的向量的內(nèi)積定義如下: 內(nèi)積運(yùn)算將兩個(gè)向量映射為一個(gè)實(shí)數(shù). (2) 內(nèi)積的幾何意義 假設(shè)A\\B是兩個(gè)n維向量, n維向量可以 ...

SPSS數(shù)據(jù)分析—多維偏好分析(MPA)

SPSS數(shù)據(jù)分析—多維偏好分析(MPA)
2017-03-13
SPSS數(shù)據(jù)分析—多維偏好分析(MPA) 之前的主成分分析和因子分析中,收集的變量數(shù)據(jù)都是連續(xù)型數(shù)值,但有時(shí)會(huì)碰到分類數(shù)據(jù)的情況,我們知道最優(yōu)尺度變換可以對分類變量進(jìn)行量化處理,如果將這一方法和主 ...

主成分分析(PCA)特征選擇算法詳解

主成分分析(PCA)特征選擇算法詳解
2017-03-12
主成分分析(PCA)特征選擇算法詳解 1. 問題 真實(shí)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)總是存在各種各樣的問題: 1、 比如拿到一個(gè)汽車的樣本,里面既有以“千米/每小時(shí)”度量的最大速度特征,也有“英里/小時(shí)”的最大速度特征,顯 ...

3種SPSS綜合評價(jià)方法對比,幫你理解主成分分析

3種SPSS綜合評價(jià)方法對比,幫你理解主成分分析
2017-03-08
3種SPSS綜合評價(jià)方法對比,幫你理解主成分分析 評價(jià)一個(gè)主體的指標(biāo)越多,我們就多一個(gè)角度去考察它,但是指標(biāo)多了之后也會(huì)有另外一個(gè)麻煩,就是如何綜合使用它們來評價(jià)主體呢? 排名是生活中常見的事情,但 ...

SPSS統(tǒng)計(jì)分析案例:對應(yīng)分析

SPSS統(tǒng)計(jì)分析案例:對應(yīng)分析
2017-02-27
SPSS統(tǒng)計(jì)分析案例:對應(yīng)分析 兩個(gè)分類變量間的關(guān)系,無法直接使用常見的皮爾遜相關(guān)系數(shù)來表述,多采用頻數(shù)統(tǒng)計(jì)、交叉表卡方檢驗(yàn)等過程進(jìn)行處理,當(dāng)分類變量的取值較多時(shí),列聯(lián)表頻數(shù)的形式就變得更為復(fù)雜,很難 ...

大數(shù)據(jù)催生新運(yùn)營模式

大數(shù)據(jù)催生新運(yùn)營模式
2017-02-27
大數(shù)據(jù)催生新運(yùn)營模式 如今,大數(shù)據(jù)如浪潮般席卷全球,越來越多的國家開始從戰(zhàn)略層面認(rèn)識大數(shù)據(jù)、發(fā)展大數(shù)據(jù)。目前國內(nèi)外的大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展到哪一步?大數(shù)據(jù)給社會(huì)及個(gè)人生活帶來了哪些變化?帶著這些問題,本報(bào) ...

如何正確應(yīng)用SPSS 軟件做主成分分析

如何正確應(yīng)用SPSS 軟件做主成分分析
2017-01-21
如何正確應(yīng)用SPSS 軟件做主成分分析 1引言 主成分分析( principal components analysis) 也稱主分量分析,由霍特林(Hotelling)于1933 年首先提出。主成分分析是利用降維的思想,在 ...

python數(shù)據(jù)挖掘之決策樹DTC數(shù)據(jù)分析及鳶尾數(shù)據(jù)集分析

python數(shù)據(jù)挖掘之決策樹DTC數(shù)據(jù)分析及鳶尾數(shù)據(jù)集分析
2020-04-20
Python數(shù)據(jù)挖掘之決策樹DTC數(shù)據(jù)分析及鳶尾數(shù)據(jù)集分析  今天主要講述的內(nèi)容是關(guān)于決策樹的知識,主要包括以下內(nèi)容:1.分類及決策樹算法介紹2.鳶尾花卉數(shù)據(jù)集介紹3.決策樹實(shí)現(xiàn)鳶尾數(shù)據(jù)集分析。希望這篇文章 ...

Python數(shù)據(jù)挖掘之Kmeans聚類數(shù)據(jù)分析及Anaconda介紹

Python數(shù)據(jù)挖掘之Kmeans聚類數(shù)據(jù)分析及Anaconda介紹
2017-01-15
Python數(shù)據(jù)挖掘之Kmeans聚類數(shù)據(jù)分析及Anaconda介紹   這次課程主要講述一個(gè)關(guān)于Kmeans聚類的數(shù)據(jù)分析案例,通過這個(gè)案例讓同學(xué)們簡單了解大數(shù)據(jù)分析的基本流程,以及使用Python實(shí)現(xiàn)相關(guān)的聚類分析。 &nbs ...

大數(shù)據(jù)時(shí)代下人臉識別技術(shù)在商業(yè)銀行中的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)時(shí)代下人臉識別技術(shù)在商業(yè)銀行中的應(yīng)用
2016-12-24
大數(shù)據(jù)時(shí)代下人臉識別技術(shù)在商業(yè)銀行中的應(yīng)用 在當(dāng)前利率市場化、互聯(lián)網(wǎng)金融蓬勃發(fā)展、經(jīng)濟(jì)新常態(tài)三大因素形成共振的歷史轉(zhuǎn)折點(diǎn)上,我國商業(yè)銀行經(jīng)營模式面臨著全新的變革。如何在精細(xì)化經(jīng)營管理的基礎(chǔ)上為客戶 ...

SPSS實(shí)現(xiàn)主成分分析與因子分析實(shí)例討論(二)

SPSS實(shí)現(xiàn)主成分分析與因子分析實(shí)例討論(二)
2016-12-23
SPSS實(shí)現(xiàn)主成分分析與因子分析實(shí)例討論(二) SPSS沒有提供單獨(dú)的主成分分析方法,而是混在因子分析當(dāng)中,下面通過一個(gè)例子來討論主成分分析與因子分析的實(shí)現(xiàn)方法及相關(guān)問題。 一、問題提出 男子十 ...

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