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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(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 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。 ...

 機器學習 工程師第一年的 12 點體會

機器學習工程師第一年的 12 點體會
2019-11-26
作者 | 人工智能大數(shù)據(jù)與深度學習 來源 | Datawhale 機器學習和數(shù)據(jù)科學都是廣義上的術語,它們涉及超級多的領域以及知識,一位數(shù)據(jù)科學家所做的事情可能與另一位有很大的不同,機器學習工程 ...

python數(shù)據(jù)挖掘與 機器學習 技術入門實戰(zhàn)

python數(shù)據(jù)挖掘與機器學習技術入門實戰(zhàn)
2020-04-20
本文包含了五個知識點: 2. Python數(shù)據(jù)預處理實戰(zhàn) 4. 對鳶尾花進行分類案例實戰(zhàn) 一、數(shù)據(jù)挖掘與機器學習技術簡介 在日常生活中,數(shù)據(jù)挖掘技術應用的非常廣泛。例如對于商戶而言,常常需要對其 ...

Cerebras首席執(zhí)行官談公司大芯片對 機器學習 的重大影響

Cerebras首席執(zhí)行官談公司大芯片對機器學習的重大影響
2019-11-14
作者 | Tiernan Ray 編譯 | CDA數(shù)據(jù)分析師 硅谷創(chuàng)業(yè)公司Cerebras Systems周一推出了世界上最大的專為AI設計的芯片。Cerebras首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人Andrew Feldman與ZDNet討論了深度學習網(wǎng)絡 ...

智能化發(fā)展之路:AI和 機器學習 如何優(yōu)化數(shù)據(jù)中心

智能化發(fā)展之路:AI和機器學習如何優(yōu)化數(shù)據(jù)中心
2019-11-01
我們對人工智能(AI)理解和解決問題的能力幾乎是神秘的信念。它被應用于我們?nèi)粘I畹脑S多領域,因此,實現(xiàn)這一目標的硬件開始填充我們的數(shù)據(jù)中心。 向內(nèi)轉動AI 機器學習,尤其是深度學習,可以檢查大 ...

 機器學習 中的評價指標

機器學習中的評價指標
2019-11-01
作者 | 我的智慧生活 來源 | 咪付 在人工智能領域,機器學習的效果需要用各種指標來評價。本文將闡述機器學習中的常用性能評價指標,矢量卷積與神經(jīng)網(wǎng)格的評價指標不包括在內(nèi)。 訓練與識 ...

智能化發(fā)展之路:AI和 機器學習 如何優(yōu)化數(shù)據(jù)中心

智能化發(fā)展之路:AI和機器學習如何優(yōu)化數(shù)據(jù)中心
2019-10-28
我們對人工智能(AI)理解和解決問題的能力幾乎是神秘的信念。它被應用于我們?nèi)粘I畹脑S多領域,因此,實現(xiàn)這一目標的硬件開始填充我們的數(shù)據(jù)中心。 向內(nèi)轉動AI 機器學習,尤其是深度學習,可以檢查大 ...

 機器學習 中的評價指標

機器學習中的評價指標
2019-10-25
作者 | 我的智慧生活 來源 | 咪付 在人工智能領域,機器學習的效果需要用各種指標來評價。本文將闡述機器學習中的常用性能評價指標,矢量卷積與神經(jīng)網(wǎng)格的評價指標不包括在內(nèi)。 訓練與識 ...

 機器學習 的敲門磚:kNN算法(下)

機器學習的敲門磚:kNN算法(下)
2019-10-21
作者 | Japson 來源 | 木東居士 0x00 前言 在上一篇文章《機器學習的敲門磚:kNN算法(中)》中,我們借助kNN分類算法,學習了如下知識點: 將數(shù)據(jù)集劃分為訓練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù) ...

 機器學習 的敲門磚:kNN算法(中)

機器學習的敲門磚:kNN算法(中)
2019-10-17
作者 | Japson 來源 | 木東居士 0x01 前言 在《機器學習的敲門磚:kNN算法(上)》中,我們了解了非常適合入門機器學習的算法:k近鄰算法。 我們學習了kNN算法的流程,并且在jupyter ...

 機器學習 的敲門磚:kNN算法(上)

機器學習的敲門磚:kNN算法(上)
2019-10-15
作者 | Japson 來源 | 木東居士 0x00 前言 天下苦數(shù)學久矣! 對于很多想要入門機器學習的工程師來說,數(shù)學是通往AI道路上的第一支攔路虎。一些已經(jīng)工作的同學不得不撿起早已還給老師 ...

 機器學習 是什么?這一次終于講明白了...

機器學習是什么?這一次終于講明白了...
2019-10-10
作者:Daniel Faggella 編譯 | CDA數(shù)據(jù)分析師 What is Machine Learning? 在谷歌搜索中輸入“什么是機器學習?”打開了一個潘多拉的論壇,學術研究和這里說的 - 本文的目的是簡化機器 ...

2019IEEE最新薪資報告: 機器學習 第二,年入153萬排第一花落誰家?

2019IEEE最新薪資報告:機器學習第二,年入153萬排第一花落誰家?
2019-10-09
作者 | Tekla S. Perry 編譯 | 機器之心 U.S. Engineering Salaries Jump; Smartphone Developers Win Big 都是學工科,該入哪一行?薪資水平是人們考量未來職業(yè)的重要因素。IEEE 剛 ...

一文讀懂 機器學習 分類算法(附圖文詳解)

一文讀懂機器學習分類算法(附圖文詳解)
2019-09-25
作者 | Badreesh Shetty 整理 | 大數(shù)據(jù)文摘 說起分類算法,相信學過機器學習的同學都能侃上一二。 可是,你能夠如數(shù)家珍地說出所有常用的分類算法,以及他們的特征、優(yōu)缺點嗎?比如說, ...

數(shù)據(jù)科學家不可不知的10種 機器學習 方法

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

為什么說 機器學習 正在革新2019年的制造業(yè)?

為什么說機器學習正在革新2019年的制造業(yè)?
2019-09-18
作者 | Louis Columbus 來源 | CDA數(shù)據(jù)分析師 10 Ways Machine Learning Is Revolutionizing Manufacturing In 2019 人工智能有可能在全球業(yè)務的營銷和銷售中創(chuàng)造1.4T至2.6T的價值 ...

未來 3~5 年內(nèi),哪個方向的 機器學習 人才最緊缺?

未來 3~5 年內(nèi),哪個方向的機器學習人才最緊缺?
2019-09-17
作者 | 紫杉 來源 | Charlotte數(shù)據(jù)挖掘 前言 我個人認為,在AI這塊領域,未來最缺的一是工程能力強的算法人才,過去兩年因為剛興起,所以很多人可能只會調參就能找到工作,但是這兩年資 ...

如何避免 機器學習 中的三大陷阱?

如何避免機器學習中的三大陷阱?
2019-09-16
▲利用機器學習來優(yōu)化生產(chǎn)高能等離子體的設備 隨著來自無數(shù)領域的科學家急于進行算法分析,谷歌的Patrick Riley呼吁在研究和報告方面制定明確的標準。 作者 | Patrick Riley 出品 ...

特異度等不可不知的11個重要 機器學習 模型評估指標

特異度等不可不知的11個重要機器學習模型評估指標
2020-05-20
【磐創(chuàng)AI導讀】:評估一個模型是建立一個有效的機器學習模型的核心部分,本文為大家介紹了一些機器學習模型評估指標,希望對大家有所幫助。 評估一個模型是建立一個有效的機器學習模型的核心部分 ...

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