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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(diào)用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調(diào),回調(diào)的第一個參數(shù)驗證碼對象,之后可以使用它調(diào)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(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 :用初等數(shù)學解讀邏輯回歸

機器學習:用初等數(shù)學解讀邏輯回歸
2016-06-03
機器學習:用初等數(shù)學解讀邏輯回歸 大數(shù)據(jù)文摘愿意為讀者打造高質(zhì)量【機器學習】,措施如下 (1)群內(nèi)定期組織分享 (2)確保群內(nèi)分享者和學習者數(shù)量適合,有分享能力者不限名額,學習者數(shù)量少于分享者, ...

12個關(guān)鍵詞,告訴你到底什么是 機器學習

12個關(guān)鍵詞,告訴你到底什么是機器學習
2016-06-03
12個關(guān)鍵詞,告訴你到底什么是機器學習 隨著人工智能(AI)技術(shù)對各行各業(yè)有越來越深入的影響,我們也更多地在新聞或報告中聽到“機器學習”、“深度學習”、“增強學習”、“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”等詞匯,對于非專業(yè)人士 ...

12個關(guān)鍵詞,告訴你到底什么是 機器學習

12個關(guān)鍵詞,告訴你到底什么是機器學習
2016-06-01
12個關(guān)鍵詞,告訴你到底什么是機器學習 隨著人工智能(AI)技術(shù)對各行各業(yè)有越來越深入的影響,我們也更多地在新聞或報告中聽到“機器學習”、“深度學習”、“增強學習”、“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”等詞匯,對于非專業(yè)人士來 ...

經(jīng)驗分享:如何提高 機器學習 數(shù)據(jù)采集的效率

經(jīng)驗分享:如何提高機器學習數(shù)據(jù)采集的效率
2016-05-27
經(jīng)驗分享:如何提高機器學習數(shù)據(jù)采集的效率 在新的一年里,很多人都在思考如何利用機器學習(ML)算法來提高產(chǎn)品或服務的質(zhì)量。 PredictionIO公司與許多公司合作,部署他們的第一個ML系統(tǒng)和大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施。Pr ...
數(shù)據(jù)分析師會被機器學習和算法取代么?
2016-05-11
數(shù)據(jù)分析師會被機器學習和算法取代么? 《疑犯追蹤》里的那個“機器”,主要工作就是分析人的行為,然后找出一些“目標人員”,再由業(yè)務人員去接觸。看上去,這個機器完全是代替了數(shù)據(jù)分析師的工作啊。 拋開 ...

面向高維度的 機器學習 的計算框架-Angel

面向高維度的機器學習的計算框架-Angel
2016-05-06
面向高維度的機器學習的計算框架-Angel 為支持超大維度機器學習模型運算,騰訊數(shù)據(jù)平臺部與香港科技大學合作開發(fā)了面向機器學習的分布式計算框架——Angel 1.0。 Angel是使用Java語言開發(fā)的專有機器學習計算 ...

 機器學習 算法需要注意的一些問題

機器學習算法需要注意的一些問題
2016-05-05
機器學習算法需要注意的一些問題 對于機器學習的實際運用,光停留在知道了解的層面還不夠,我們需要對實際中容易遇到的一些問題進行深入的挖掘理解。我打算將一些瑣碎的知識點做一個整理。 1 數(shù)據(jù)不平衡問 ...

8個經(jīng)過證實的方法:提高 機器學習 模型的準確率

8個經(jīng)過證實的方法:提高機器學習模型的準確率
2016-05-05
8個經(jīng)過證實的方法:提高機器學習模型的準確率 提升一個模型的表現(xiàn)有時很困難。如果你們曾經(jīng)糾結(jié)于相似的問題,那我相信你們中很多人會同意我的看法。你會嘗試所有曾學習過的策略和算法,但模型正確率并沒有改 ...

 機器學習 和統(tǒng)計模型的差異

機器學習和統(tǒng)計模型的差異
2016-04-28
機器學習和統(tǒng)計模型的差異 在各種各樣的數(shù)據(jù)科學論壇上這樣一個問題經(jīng)常被問到——機器學習和統(tǒng)計模型的差別是什么? 這確實是一個難以回答的問題??紤]到機器學習和統(tǒng)計模型解決問題的相似性,兩者的區(qū)別 ...
機器學習中的隨機森林模型
2016-04-21
機器學習中的隨機森林模型 01 樹與森林 在構(gòu)建決策樹的時候,可以讓樹進行完全生長,也可以通過參數(shù)控制樹的深度或者葉子節(jié)點的數(shù)量,通常完全生長的樹會帶來過擬合問題。過擬合一般由數(shù)據(jù)中的噪聲和離群點 ...

 機器學習 &統(tǒng)計模型&數(shù)據(jù)挖掘的差別是什么

機器學習&統(tǒng)計模型&數(shù)據(jù)挖掘的差別是什么
2016-04-15
機器學習&統(tǒng)計模型&數(shù)據(jù)挖掘的差別是什么 在各種各樣的數(shù)據(jù)科學論壇上這樣一個問題經(jīng)常被問到——機器學習和統(tǒng)計模型的差別是什么?這確實是一個難以回答的問題??紤]到機器學習和統(tǒng)計模型解決問題的相似性,兩 ...

 機器學習 —海量數(shù)據(jù)挖掘解決方案

機器學習—海量數(shù)據(jù)挖掘解決方案
2016-04-12
機器學習—海量數(shù)據(jù)挖掘解決方案 大數(shù)據(jù)時代里,互聯(lián)網(wǎng)用戶每天都會直接或間接使用到大數(shù)據(jù)技術(shù)的成果,直接面向用戶的比如搜索引擎的排序結(jié)果,間接影響用戶的比如網(wǎng)絡(luò)游戲的流失用戶預測、支付平臺的欺 ...
機器學習的認知和算法總結(jié)
2016-04-10
機器學習的認知和算法總結(jié) 相信不少人都沒弄明白機器學習和數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別是什么?其實機器學習并不等同于數(shù)據(jù)挖掘,數(shù)據(jù)挖掘更多的是從目標角度去理解數(shù)據(jù),然后利用算法建模探索有價值的結(jié)論;而機器學習 ...

 機器學習 中的梯度下降法

機器學習中的梯度下降法
2016-04-01
機器學習中的梯度下降法 最優(yōu)化問題是機器學習算法中非常重要的一部分,幾乎每一個機器學習算法的核心都是在處理最優(yōu)化問題。 本文中我講介紹一些機器學習領(lǐng)域中常用的且非常掌握的最優(yōu)化算法,看完本篇文章 ...

R語言與 機器學習 (分類算法)支持向量機

R語言與機器學習(分類算法)支持向量機
2016-03-26
R語言與機器學習(分類算法)支持向量機 說到支持向量機,必須要提到j(luò)uly大神的《支持向量機通俗導論》,個人感覺再怎么寫也不可能寫得比他更好的了。這也正如青蓮居士見到崔顥的黃鶴樓后也只能嘆“此處有景道 ...

 機器學習 與語義搜索,谷歌的終極目標何在?

機器學習與語義搜索,谷歌的終極目標何在?
2016-03-06
機器學習與語義搜索,谷歌的終極目標何在? 過去這幾年對于搜索引擎營銷者來說是激動人心的(或者說有些駭人,如果你不那么能夠接受變化的話)。谷歌引入了一系列新技術(shù)和系統(tǒng)來優(yōu)化其已非常出色的搜索算法,它 ...

七步精通Python 機器學習 _數(shù)據(jù)分析師

七步精通Python機器學習_數(shù)據(jù)分析師
2016-03-03
七步精通Python機器學習_數(shù)據(jù)分析師 開始。這是最容易令人喪失斗志的兩個字。邁出第一步通常最艱難。當可以選擇的方向太多時,就更讓人兩腿發(fā)軟了。 從哪里開始? 本文旨在通過七個步驟,使用全部免費的 ...
NLP之統(tǒng)計機器學習中的協(xié)同推薦
2016-01-16
NLP之統(tǒng)計機器學習中的協(xié)同推薦 這次通過一個實例來講解一下協(xié)同推薦的問題。在實際生活中,我們會經(jīng)常收到當當,卓馬遜等購物網(wǎng)站發(fā)來的商品推薦郵件。很奇怪卓馬遜是依據(jù)什么(數(shù)據(jù)分析師)來給我發(fā)一些相關(guān)商 ...

2016年,數(shù)據(jù)、分析和 機器學習 趨勢五大預測

2016年,數(shù)據(jù)、分析和機器學習趨勢五大預測
2016-01-16
2016年,數(shù)據(jù)、分析和機器學習趨勢五大預測 第一個預測是數(shù)據(jù)和分析將以驚人的速度加速增長 由于過去所有報告都指出這種增長和擴張,所以這并沒什么。Venturebeat指出:“盡管到2019年,大數(shù)據(jù)市場將有近 ...

 機器學習 、數(shù)據(jù)、隱私和更大的善

機器學習、數(shù)據(jù)、隱私和更大的善
2016-01-12
機器學習、數(shù)據(jù)、隱私和更大的善 機器學習能夠?qū)】颠M行跨類預測。社交媒體上,新媽媽們的行為和語言使用能夠被用來預測是否產(chǎn)后抑郁。 研究人員創(chuàng)造了一些術(shù)語,例如數(shù)字疾病檢測和信息監(jiān)測 ,來定義這類 ...

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