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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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NLP自然語言處理基礎(chǔ)概念的理解與介紹

NLP自然語言處理基礎(chǔ)概念的理解與介紹
2020-07-13
NLP(Natural Language Processing)自然語言處理是數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的一個(gè)非常重要的分支，它包含了，以一種高效的方式去分析，理解并從文本中提取信息等重要過程，終極目標(biāo)是讓計(jì)算機(jī)擁有自然語言處理交際能力。通過利 ...

python數(shù)據(jù)挖掘常用工具有哪幾種？

python數(shù)據(jù)挖掘常用工具有哪幾種？
2020-07-10
python有強(qiáng)大的第三方庫，廣泛用于數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域，下面小編整理了python數(shù)據(jù)挖掘的一些常用庫，希望對(duì)各位小伙伴學(xué)習(xí)python數(shù)據(jù)挖掘有所幫助。 1. Numpy 能夠提供數(shù)組支持，進(jìn)行 ...

AI監(jiān)考，機(jī)器人研究員，你離失業(yè)下崗還有多遠(yuǎn)？

AI監(jiān)考，機(jī)器人研究員，你離失業(yè)下崗還有多遠(yuǎn)？
2020-07-10
2020年高考，遼寧省首次將AI人工智能用到考試行為分析中，對(duì)高考考試的疑似違規(guī)行為進(jìn)行檢測(cè)。 圖片來源：遼寧考試之窗 利物浦大學(xué)的研究者開發(fā)的「007」機(jī)器人，一天二十幾個(gè)小時(shí)都泡在實(shí)驗(yàn)室里，8 天 ...
這幾種分布式計(jì)算框架，你必須知道！
2020-07-10
對(duì)于大數(shù)據(jù)的處理問題，計(jì)算機(jī)科學(xué)界有兩大方向：一是集中式計(jì)算，另外一種是分布式計(jì)算。小編今天給大家整理的是幾種主流的分布式計(jì)算框架，希望對(duì)大家有所幫助。 Hadoop是基礎(chǔ)，它的HDFS能夠存儲(chǔ)文件，Yarn進(jìn) ...
python數(shù)據(jù)分析常用的庫有哪幾種？
2020-07-09
1、Numpy NumPy 是一個(gè) Python 包。 它代表 “Numeric Python”。 它是一個(gè)由多維數(shù)組對(duì)象和用于處理數(shù)組的例程集合組成的庫。它是Python創(chuàng)建的所有更高層工具的基礎(chǔ)。以下是它提供的一些功能： a、N維數(shù)組 ...

不平衡數(shù)據(jù)處理常用方法--下采樣

不平衡數(shù)據(jù)處理常用方法--下采樣
2020-07-09
機(jī)器學(xué)習(xí)中，當(dāng)原始數(shù)據(jù)的分類極不均衡，需要對(duì)不平衡數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，而下采樣就是處理方法之一。簡(jiǎn)單來說就是從多數(shù)類中隨機(jī)抽取樣本從而減少多數(shù)類樣本的數(shù)量，使數(shù)據(jù)達(dá)到平衡。 下采樣，通常適用于 ...

如何快速簡(jiǎn)單的理解決策樹的概念？

如何快速簡(jiǎn)單的理解決策樹的概念？
2020-07-09
決策樹(Decision Tree)是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種常見的算法，它的思想非常樸素，就像我們平時(shí)利用選擇做決策的過程。決策樹是一種基本的分類與回歸方法，當(dāng)被用于分類時(shí)叫做分類樹，被用于回歸時(shí)叫做回歸樹。 一、決策 ...
XGBoost算法的這3類參數(shù)，你知道嗎？
2020-07-09
XGBoost是誕生于2014年2月的一種專攻梯度提升算法的機(jī)器學(xué)習(xí)函數(shù)庫，它有很好的學(xué)習(xí)效果，速度也非?？?，與梯度提升算法在另一個(gè)常用機(jī)器學(xué)習(xí)庫scikit-learn中的實(shí)現(xiàn)相比，XGBoost的性能可以提升10倍以上。還有，X ...

隨機(jī)森林（Random Forest）算法的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)都有哪些？

隨機(jī)森林（Random Forest）算法的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)都有哪些？
2022-12-23
隨機(jī)森林(Random Forests)現(xiàn)在機(jī)器學(xué)習(xí)中比較火的一個(gè)算法，是一種基于Bagging的集成學(xué)習(xí)方法，能夠很好地處理分類和回歸的問題。下面小編整理了隨機(jī)森林的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，希望對(duì)大家有所幫助。 隨機(jī)森林有許多優(yōu) ...

對(duì)于KNN算法概念以及原理的簡(jiǎn)單理解

對(duì)于KNN算法概念以及原理的簡(jiǎn)單理解
2020-07-09
KNN的全稱是K-Nearest Neighbors，具體意思為K個(gè)最近的鄰居。KNN算法可以說是機(jī)器學(xué)習(xí)算法中最簡(jiǎn)單、最基礎(chǔ)的算法了。既能用于分類，也能用于回歸。是通過測(cè)量不同特征值之間的距離來進(jìn)行分類。 KNN的基本思路 ...

過擬合(over-fitting)出現(xiàn)的原因及相應(yīng)的解決方法

過擬合(over-fitting)出現(xiàn)的原因及相應(yīng)的解決方法
2020-07-08
過擬合(over-fitting)是指機(jī)器學(xué)習(xí)模型或者是深度學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練樣本中表現(xiàn)得過于優(yōu)越，導(dǎo)致在驗(yàn)證數(shù)據(jù)集以及測(cè)試數(shù)據(jù)集中表現(xiàn)不佳。也就是referstoa模型對(duì)于訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合程度過高的情況。 通過學(xué)習(xí)曲線來理解 ...

如何理解欠擬合？常用的處理方法有哪些？

如何理解欠擬合？常用的處理方法有哪些？
2020-07-08
一、欠擬合概念及理解 機(jī)器學(xué)習(xí)中欠擬合是一個(gè)常見的問題，簡(jiǎn)單來說就是模型在訓(xùn)練和預(yù)測(cè)時(shí)表現(xiàn)都欠佳的情況。一個(gè)欠擬合的機(jī)器學(xué)習(xí)模型不是一個(gè)良好的模型并且在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不好這是顯而易見的。 圖 ...

特征值和特征向量的詳細(xì)計(jì)算及幾何意義

特征值和特征向量的詳細(xì)計(jì)算及幾何意義
2020-07-08
矩陣特征值與特征向量在機(jī)器學(xué)習(xí)算法中經(jīng)常會(huì)用到，每次出現(xiàn)都有著其獨(dú)特的意義，如果不能深入理解特征值和特征向量?jī)蓚€(gè)概念，對(duì)我們機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)際應(yīng)用會(huì)有很大影響。小編今天整理了特征值和特征向量的概念計(jì)算以 ...

你需要掌握的4種常用數(shù)據(jù)降維方法

你需要掌握的4種常用數(shù)據(jù)降維方法
2020-07-09
近來數(shù)據(jù)記錄和規(guī)模屬性都在急劇增長(zhǎng)，由于大多數(shù)數(shù)據(jù)挖掘算法都是直接逐列處理數(shù)據(jù)，因此導(dǎo)致算法越來越慢。為了保證減少數(shù)據(jù)列數(shù)的同時(shí)，丟失的數(shù)據(jù)信息盡可能少， 數(shù)據(jù)降維處理算法應(yīng)運(yùn)而生。 一、降維的 ...

關(guān)于混淆矩陣(Confusion Matrix)概念的分析和理解

關(guān)于混淆矩陣(Confusion Matrix)概念的分析和理解
2020-07-08
混淆矩陣(confusion matrix)，又被叫做錯(cuò)誤矩陣(error matrix)。矩陣的每一列代表分類器對(duì)于樣本的類別預(yù)測(cè)，矩陣的每一行代表版本所屬的真實(shí)類別。 ’混淆矩陣‘這個(gè)名字來源于，它能夠很容易的看到機(jī)器學(xué)習(xí)是 ...
python數(shù)據(jù)挖掘的基本任務(wù)是什么？
2020-07-07
數(shù)據(jù)挖掘(data mining，簡(jiǎn)稱DM)，是指從大量的數(shù)據(jù)中，通過統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，挖掘出未知的、且有價(jià)值的信息和知識(shí)的過程。在python對(duì)數(shù)據(jù)的處理方式中，數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析是兩個(gè)重要的方式，目 ...
特征工程是什么？常用的方法有哪些？
2020-07-07
“數(shù)據(jù)決定了機(jī)器學(xué)習(xí)的上限，而算法只是盡可能逼近這個(gè)上限”，這里的數(shù)據(jù)指的就是經(jīng)過特征工程得到的數(shù)據(jù)。特征工程指的是把原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)槟Ｐ偷挠?xùn)練數(shù)據(jù)的過程，它的目的就是獲取更好的訓(xùn)練數(shù)據(jù)特征，使得機(jī)器 ...

Hadoop是什么意思，有哪些作用？

Hadoop是什么意思，有哪些作用？
2020-07-07
Hadoop是一種分析和處理大數(shù)據(jù)的軟件平臺(tái)，是Appach的一個(gè)用Java語言所實(shí)現(xiàn)的開源軟件的加框，可編寫和運(yùn)行分布式應(yīng)用處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，是專為離線和大規(guī)模數(shù)據(jù)分析而設(shè)計(jì)的，對(duì)那種對(duì)幾個(gè)記錄隨機(jī)讀寫的在線事務(wù)處 ...
常用的python缺失值處理方法有哪幾種？
2020-07-06
缺失值是指粗糙數(shù)據(jù)中由于缺少信息而造成的數(shù)據(jù)的聚類、分組、刪失或截?cái)?。它指的是現(xiàn)有數(shù)據(jù)集中某個(gè)或某些屬性的值是不完全的。 python缺失的處理一般情況下有三種方法： （1）刪掉缺失值數(shù)據(jù) 刪除法是 ...

強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合|美林?jǐn)?shù)據(jù)牽手CDA共同推動(dòng)大數(shù)據(jù)分析人才培養(yǎng)

強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合|美林?jǐn)?shù)據(jù)牽手CDA共同推動(dòng)大數(shù)據(jù)分析人才培養(yǎng)
2020-07-06
近日，美林?jǐn)?shù)據(jù)與CDA(Certified Data Analyst)達(dá)成戰(zhàn)略合作，以促進(jìn)大數(shù)據(jù)與人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展為目標(biāo)，充分發(fā)揮雙方優(yōu)勢(shì)，共同推動(dòng)大數(shù)據(jù)分析人才培養(yǎng)，為國家大數(shù)據(jù)與人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供滿足行業(yè)需求的優(yōu)質(zhì) ...

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