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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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 機(jī)器學(xué)習(xí) 中的kNN算法及Matlab實(shí)例

機(jī)器學(xué)習(xí)中的kNN算法及Matlab實(shí)例
2017-03-18
機(jī)器學(xué)習(xí)中的kNN算法及Matlab實(shí)例 K最近鄰(k-Nearest  Neighbor,KNN)分類算法,是一個(gè)理論上比較成熟的方法,也是最簡單的機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一。該方法的思路是:如果一個(gè)樣本在特征空間中的k個(gè)最相似(即 ...

 機(jī)器學(xué)習(xí) 中的EM算法詳解及R語言實(shí)例(2)

機(jī)器學(xué)習(xí)中的EM算法詳解及R語言實(shí)例(2)
2017-03-18
機(jī)器學(xué)習(xí)中的EM算法詳解及R語言實(shí)例(2) 我們?cè)谏弦黄恼轮薪榻B了EM算法的基本原理,如果讀者對(duì)此不甚了解,建議參閱 機(jī)器學(xué)習(xí)中的EM算法詳解及R語言實(shí)例(1) 4. 高斯混合模型 高斯混合模型(GMM, ...

 機(jī)器學(xué)習(xí) 中的EM算法詳解及R語言實(shí)例(1)

機(jī)器學(xué)習(xí)中的EM算法詳解及R語言實(shí)例(1)
2017-03-18
機(jī)器學(xué)習(xí)中的EM算法詳解及R語言實(shí)例(1) 最大期望算法(EM) K均值算法非常簡單,相信讀者都可以輕松地理解它。但下面將要介紹的EM算法就要困難許多了,它與極大似然估計(jì)密切相關(guān)。 1 算法原理 不妨 ...
機(jī)器學(xué)習(xí)-Cross Validation交叉驗(yàn)證Python實(shí)現(xiàn)
2017-03-16
機(jī)器學(xué)習(xí)-Cross Validation交叉驗(yàn)證Python實(shí)現(xiàn) 1.原理 1.1 概念 交叉驗(yàn)證(cross-validation)主要用于模型訓(xùn)練或建模應(yīng)用中,如分類預(yù)測(cè)、pcr、pls回歸建模等。在給定的樣本空間中,拿出大部分樣本作為訓(xùn)練集來 ...

5個(gè)開源Python庫,點(diǎn)亮你的 機(jī)器學(xué)習(xí) 之路

5個(gè)開源Python庫,點(diǎn)亮你的機(jī)器學(xué)習(xí)之路
2017-03-14
5個(gè)開源Python庫,點(diǎn)亮你的機(jī)器學(xué)習(xí)之路 機(jī)器學(xué)習(xí)令人興奮,但實(shí)際操作卻很困難也很復(fù)雜。它涉及到很多手動(dòng)提升,如集合工作流,設(shè)置數(shù)據(jù)源,以及在內(nèi)部部署與云部署的資源之間切換等。 Python 是一款強(qiáng)大的 ...

 機(jī)器學(xué)習(xí) 常用算法(LDA,CNN,LR)原理簡述

機(jī)器學(xué)習(xí)常用算法(LDA,CNN,LR)原理簡述
2017-03-14
機(jī)器學(xué)習(xí)常用算法(LDA,CNN,LR)原理簡述 1.LDA LDA是一種三層貝葉斯模型,三層分別為:文檔層、主題層和詞層。該模型基于如下假設(shè): 1)整個(gè)文檔集合中存在k個(gè)互相獨(dú)立的主題; 2)每一個(gè)主題是詞上的多項(xiàng) ...

 機(jī)器學(xué)習(xí) 中使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

機(jī)器學(xué)習(xí)中使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2017-03-14
機(jī)器學(xué)習(xí)中使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 這一小節(jié)介紹隨機(jī)梯度下降法(stochastic gradient descent)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的使用,這里首先回顧了第三講中介紹的線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差曲面(error surface),如下圖所示。線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì) ...

 機(jī)器學(xué)習(xí) :決策樹(Decision Tree)

機(jī)器學(xué)習(xí):決策樹(Decision Tree)
2017-03-11
機(jī)器學(xué)習(xí):決策樹(Decision Tree) 決策樹(decision tree)是一種基本的分類與回歸方法。在分類問題中,它可以認(rèn)為是if-then規(guī)則的集合,也可以認(rèn)為是定義在特征空間與類空間上的條件概率分布。在學(xué)習(xí)時(shí),利 ...

 機(jī)器學(xué)習(xí) 中的降維算法:ISOMAP & MDS

機(jī)器學(xué)習(xí)中的降維算法:ISOMAP & MDS
2017-03-11
機(jī)器學(xué)習(xí)中的降維算法:ISOMAP & MDS 降維是機(jī)器學(xué)習(xí)中很有意思的一部分,很多時(shí)候它是無監(jiān)督的,能夠更好地刻畫數(shù)據(jù),對(duì)模型效果提升也有幫助,同時(shí)在數(shù)據(jù)可視化中也有著舉足輕重的作用。 一說到降維,大家第 ...

人工智能, 機(jī)器學(xué)習(xí) ,統(tǒng)計(jì)學(xué),數(shù)據(jù)挖掘之間有什么區(qū)別

人工智能,機(jī)器學(xué)習(xí),統(tǒng)計(jì)學(xué),數(shù)據(jù)挖掘之間有什么區(qū)別
2017-03-06
人工智能,機(jī)器學(xué)習(xí),統(tǒng)計(jì)學(xué),數(shù)據(jù)挖掘之間有什么區(qū)別 人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)據(jù)挖掘有什么區(qū)別? 是否可以這樣說,它們是利用不同方法解決相似問題的四個(gè)領(lǐng)域?它們之間到底有什么共同點(diǎn)和不同點(diǎn)? ...

數(shù)據(jù)沙龍“從分布式構(gòu)架到 機(jī)器學(xué)習(xí) 的魅力”圓滿舉行

數(shù)據(jù)沙龍“從分布式構(gòu)架到機(jī)器學(xué)習(xí)的魅力”圓滿舉行
2016-12-13
12月10日下午,國際科技園四期飛鳥村孵化器鳥巢內(nèi),由云信聯(lián)盟、金雞湖大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟指導(dǎo),猿生態(tài)開發(fā)者社區(qū)和CDA數(shù)據(jù)分析師聯(lián)合主辦的“從分布式構(gòu)架到機(jī)器學(xué)習(xí)的魅力”數(shù)據(jù)交流分享沙龍正式拉開序幕,來 ...

 機(jī)器學(xué)習(xí) 算法的隨機(jī)數(shù)據(jù)生成

機(jī)器學(xué)習(xí)算法的隨機(jī)數(shù)據(jù)生成
2016-12-02
機(jī)器學(xué)習(xí)算法的隨機(jī)數(shù)據(jù)生成 在學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的過程中,我們經(jīng)常需要數(shù)據(jù)來驗(yàn)證算法,調(diào)試參數(shù)。但是找到一組十分合適某種特定算法類型的數(shù)據(jù)樣本卻不那么容易。還好numpy, scikit-learn都提供了隨機(jī)數(shù)據(jù)生 ...
為什么要選擇Python語言實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法
2016-11-26
為什么要選擇Python語言實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法 基于以下三個(gè)原因,我們選擇Python作為實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的編程語言:(1) Python的語法清晰;(2) 易于操作純文本文件;(3) 使用廣泛,存在大量的開發(fā)文檔。 可執(zhí)行偽 ...

用Python進(jìn)行 機(jī)器學(xué)習(xí) 小案例

用Python進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)小案例
2016-11-24
用Python進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)小案例 本文是用Python編程語言來進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)小實(shí)驗(yàn)的第一篇。主要內(nèi)容如下: 讀入數(shù)據(jù)并清洗數(shù)據(jù) 探索理解輸入數(shù)據(jù)的特點(diǎn) 分析如何為學(xué)習(xí)算法呈現(xiàn)數(shù)據(jù) 選擇正確的模型和學(xué) ...

峰會(huì):唯「智」者「造」未來 人工智能 機(jī)器學(xué)習(xí) 主題思享會(huì)

峰會(huì):唯「智」者「造」未來 人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)主題思享會(huì)
2016-10-18
峰會(huì)介紹 今天,人工智能已逐步應(yīng)用到我們的生活中,從智能家居到無人駕駛,從語音識(shí)別到情感陪護(hù),未來人工智能的發(fā)展恐怕是我們無法想象的。究竟還有哪些領(lǐng)域會(huì)被人工智能所顛覆?人類會(huì)不會(huì)被人工智能所超 ...

 機(jī)器學(xué)習(xí) 、大數(shù)據(jù)等崗位面試時(shí)遇到的各種問題總結(jié)

機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)等崗位面試時(shí)遇到的各種問題總結(jié)
2016-10-12
機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)等崗位面試時(shí)遇到的各種問題總結(jié) 自己的專業(yè)方向是機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘,就業(yè)意向是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)與本專業(yè)相關(guān)的工作崗位。各個(gè)企業(yè)對(duì)這類崗位的命名可能有所不同,比如數(shù)據(jù)挖掘/自然語言處理/機(jī)器 ...

十張圖解釋 機(jī)器學(xué)習(xí) 的基本概念

十張圖解釋機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念
2016-10-05
十張圖解釋機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念 在解釋機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念的時(shí)候,我發(fā)現(xiàn)自己總是回到有限的幾幅圖中。以下是我認(rèn)為最有啟發(fā)性的條目列表。 1. Test and training error: 為什么低訓(xùn)練誤差并不總是 ...
整合物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)?和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用能力領(lǐng)跑物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展
2016-09-26
整合物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用能力領(lǐng)跑物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展 機(jī)智云4.0物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)平臺(tái)推出 “ECE邊緣計(jì)算引擎”、“RTBD實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)平臺(tái)”、“Giga ML吉咖機(jī)器學(xué)習(xí)”、“D3動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)編排引擎”四款新產(chǎn)品,將云計(jì)算 ...

【案例】R語言與 機(jī)器學(xué)習(xí) 學(xué)習(xí)筆記(分類算法)

【案例】R語言與機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)筆記(分類算法)
2016-09-22
【案例】R語言與機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)筆記(分類算法) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN),簡稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是一種模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能的數(shù)學(xué)模型或計(jì)算模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由大量的人工神經(jīng)元聯(lián)結(jié)進(jìn)行計(jì)算。大多數(shù)情況下人工神經(jīng) ...

大數(shù)據(jù)時(shí)代下  機(jī)器學(xué)習(xí) 是否會(huì)發(fā)生大變革

大數(shù)據(jù)時(shí)代下 機(jī)器學(xué)習(xí)是否會(huì)發(fā)生大變革
2016-09-04
大數(shù)據(jù)時(shí)代下 機(jī)器學(xué)習(xí)是否會(huì)發(fā)生大變革 在人工智能界有一種說法,認(rèn)為機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域中最能體現(xiàn)智能的一個(gè)分支。從歷史來看,機(jī)器學(xué)習(xí)似乎也是人工智能中發(fā)展最快的分支之一。 大數(shù)據(jù)時(shí)代下機(jī) ...

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