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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(hù)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(shuō)明請(qǐng)參見(jiàn):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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為什么我們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要激活函數(shù)

為什么我們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要激活函數(shù)
2020-07-30
今天小編給大家分享的文章是:為什么我們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要激活函數(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是機(jī)器學(xué)習(xí)里極為重要的一門(mén)技術(shù)。學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅能讓讓我們掌握一門(mén)強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,還有利于我們理解深度學(xué)習(xí)技術(shù)。希望通過(guò)這篇 ...

SVM算法原理是什么?如何實(shí)現(xiàn)?

SVM算法原理是什么?如何實(shí)現(xiàn)?
2020-07-30
今天跟大家介紹的是SVM算法原理以及實(shí)現(xiàn),廢話(huà)不多說(shuō),直接來(lái)看干貨吧! 一、SVM概念 SVM的全稱(chēng)為Support Vector Machine,也就是我們經(jīng)常提到的支持向量機(jī),主要被用來(lái)解決模式識(shí)別領(lǐng)域中的數(shù)據(jù)分類(lèi)問(wèn)題,是 ...

帶你弄清楚到底什么是合頁(yè)損失函數(shù)(hinge loss function)?

帶你弄清楚到底什么是合頁(yè)損失函數(shù)(hinge loss function)?
2020-07-30
損失函數(shù),loss function的定義為:將隨機(jī)事件或其有關(guān)隨機(jī)變量的取值映射為非負(fù)實(shí)數(shù)以表示該隨機(jī)事件的“風(fēng)險(xiǎn)”或“損失”的函數(shù)。在機(jī)器學(xué)習(xí)中,損失函數(shù)經(jīng)常被當(dāng)作學(xué)習(xí)準(zhǔn)則與優(yōu)化問(wèn)題相聯(lián)系,也就是通過(guò)最小化 ...

一文帶你了解中文文本分類(lèi)的關(guān)鍵技術(shù)--中文分詞

一文帶你了解中文文本分類(lèi)的關(guān)鍵技術(shù)--中文分詞
2020-07-28
通常來(lái)說(shuō),計(jì)算機(jī)對(duì)于網(wǎng)絡(luò)上存在的大量半結(jié)構(gòu)化或結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù),計(jì)算機(jī)很難直接進(jìn)行處理,因此我們需要在文本分類(lèi)之前對(duì)這些數(shù)據(jù)作相應(yīng)的預(yù)處理。 文本的預(yù)處理分為:文本分詞、去除停用詞、詞義消歧、統(tǒng) ...

屠殺機(jī)器人和無(wú)處不在的監(jiān)控:AI是我們最大的生存威脅?

屠殺機(jī)器人和無(wú)處不在的監(jiān)控:AI是我們最大的生存威脅?
2020-07-27
導(dǎo)讀:幾十年來(lái),人工智能(artificial intelligence,AI)一直是學(xué)術(shù)界的白日夢(mèng)。計(jì)算機(jī)可以像人類(lèi)一樣學(xué)習(xí)的想法似乎是不可能的。 隨著處理能力成本的大幅下降,科學(xué)家們終于發(fā)現(xiàn)了如何編寫(xiě)和實(shí)現(xiàn)人工智能程 ...

數(shù)據(jù)工程師需要掌握的18個(gè)python庫(kù)

數(shù)據(jù)工程師需要掌握的18個(gè)python庫(kù)
2020-07-24
python之所以這么火,是因?yàn)樗膽?yīng)用廣泛,之所以應(yīng)用廣泛,是因?yàn)樗性S多功能強(qiáng)大的庫(kù)。對(duì)于不是專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)分析人員的我們,平時(shí)在工作和生活中,主要是用python來(lái)獲取信息,制作可視化報(bào)表,但是專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)工 ...

KNN最近鄰算法原理是什么?如何實(shí)現(xiàn)?

KNN最近鄰算法原理是什么?如何實(shí)現(xiàn)?
2020-07-24
把近朱者赤,近墨者黑這一思想運(yùn)用到機(jī)器學(xué)習(xí)中會(huì)產(chǎn)生什么?當(dāng)然是KNN最鄰近算法啦!KNN(全稱(chēng)K-Nearest Neighbor)最鄰近分類(lèi)算法是數(shù)據(jù)挖掘分類(lèi)算法中最簡(jiǎn)單的算法之一,白話(huà)解釋一下就是:由你的鄰居來(lái)推斷出你的類(lèi) ...

如何簡(jiǎn)單通俗的理解交叉熵?fù)p失函數(shù)?

如何簡(jiǎn)單通俗的理解交叉熵?fù)p失函數(shù)?
2020-07-24
前面小編給大家簡(jiǎn)單介紹過(guò)損失函數(shù),今天給大家繼續(xù)分享交叉熵?fù)p失函數(shù),直接來(lái)看干貨吧。 一、交叉熵?fù)p失函數(shù)概念 交叉熵?fù)p失函數(shù)CrossEntropy Loss,是分類(lèi)問(wèn)題中經(jīng)常使用的一種損失函數(shù)。公式為: ...

CNN、RNN、GAN都是什么?終于有人講明白了

CNN、RNN、GAN都是什么?終于有人講明白了
2020-07-23
導(dǎo)讀:深度學(xué)習(xí)已經(jīng)存在了幾十年,不同的結(jié)構(gòu)和架構(gòu)針對(duì)不同的用例而進(jìn)行演變。其中一些是基于我們對(duì)大腦的想法,另一些是基于大腦的實(shí)際工作。本文將簡(jiǎn)單介紹幾個(gè)業(yè)界目前使用的先進(jìn)的架構(gòu)。 作者:謝林·托馬 ...

過(guò)擬合是如何產(chǎn)生的?有什么好的解決方法?

過(guò)擬合是如何產(chǎn)生的?有什么好的解決方法?
2020-07-23
在機(jī)器學(xué)習(xí)中,相對(duì)于欠擬合,過(guò)擬合出現(xiàn)的頻次更高。這是因?yàn)?,假設(shè)某一數(shù)據(jù)集其對(duì)應(yīng)的模型為‘真’模型,我們通常是采用提高模型的復(fù)雜度的方法,來(lái)避免欠擬合現(xiàn)象的產(chǎn)生,但與此同時(shí),我們又很難把網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)成和 ...

欠擬合產(chǎn)生的原因有哪些?應(yīng)該如何解決?

欠擬合產(chǎn)生的原因有哪些?應(yīng)該如何解決?
2020-07-23
對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)或者是深度學(xué)習(xí)模型來(lái)說(shuō),我們既希望這個(gè)模型能在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中表現(xiàn)良好(訓(xùn)練誤差),又希望這個(gè)模型在測(cè)試集中也能有良好的表現(xiàn)(泛化誤差)。而過(guò)擬合和欠擬合就是用來(lái)描述泛化誤差的。欠擬合問(wèn)題與過(guò)擬合 ...

正則化---提高深度學(xué)習(xí)模型的泛化能力

正則化---提高深度學(xué)習(xí)模型的泛化能力
2020-07-23
前面文章小編簡(jiǎn)單給大家介紹了泛化能力的一些基礎(chǔ)知識(shí),今天給大家?guī)?lái)的是提高模型泛化能力的方法--正則化。 一、首先來(lái)回顧一下什么是泛化能力 泛化能力(generalization ability),百科給出的定義是:機(jī)器 ...

怎么理解隨機(jī)森里中feature importance-特征重要性?

怎么理解隨機(jī)森里中feature importance-特征重要性?
2020-07-22
feature importance,根據(jù)含義就能理解,也就是特征重要性,在預(yù)測(cè)建模項(xiàng)目中起著非常重要作用,能夠提供對(duì)數(shù)據(jù)、模型的見(jiàn)解,和如何進(jìn)行降維和選擇特征,并以此來(lái)提高預(yù)測(cè)模型的的效率和有效性。今天小編為大家?guī)?...

業(yè)務(wù)分析模型,該怎么搭建

業(yè)務(wù)分析模型,該怎么搭建
2020-07-22
文章來(lái)源: 接地氣學(xué)堂 作者:接地氣的陳老師 很多同學(xué)最怕聽(tīng)“建模型”仨字。尤其是建立“業(yè)務(wù)分析模型”。往往自己辛辛苦苦搞得LR、SVM、CNN被業(yè)務(wù)方狂噴:你這都是啥東西!脫離業(yè)務(wù)!不切實(shí)際! ...

數(shù)據(jù)分析認(rèn)證證書(shū),為啥成了香餑餑?百度搜不到的答案來(lái)了!

數(shù)據(jù)分析認(rèn)證證書(shū),為啥成了香餑餑?百度搜不到的答案來(lái)了!
2022-04-03
2020年是特殊的一年,突如其來(lái)的疫情,阻斷了全球經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的步伐,很多城市經(jīng)濟(jì)陷入低迷。同樣,對(duì)很多人而言,2020年亦是充滿(mǎn)機(jī)遇的一年。 古有云:時(shí)勢(shì)造英雄。在遭遇重大危機(jī)時(shí),安于現(xiàn)狀者無(wú)法獨(dú)善其身 ...

什么是數(shù)字孿生體?來(lái)自西門(mén)子、PTC、北航的精華觀(guān)點(diǎn)和實(shí)踐

什么是數(shù)字孿生體?來(lái)自西門(mén)子、PTC、北航的精華觀(guān)點(diǎn)和實(shí)踐
2020-07-17
導(dǎo)讀:眾多企業(yè)管理者都將“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”視為戰(zhàn)略核心,那么“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”應(yīng)該已經(jīng)有了一個(gè)清晰的概念才對(duì),但實(shí)際上卻并非如此。經(jīng)過(guò)筆者多方收集,似乎大家對(duì)“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”都有自己的理解。數(shù)字孿生具有多種定 ...

人工智能自拍之后,會(huì)怎樣給自己P圖?

人工智能自拍之后,會(huì)怎樣給自己P圖?
2020-07-16
導(dǎo)讀:領(lǐng)導(dǎo)讓數(shù)據(jù)叔寫(xiě)篇關(guān)于人工智能的原創(chuàng),于是數(shù)據(jù)叔決定求助于人工智能。 作者:數(shù)據(jù)叔 來(lái)源:大數(shù)據(jù)DT(ID:hzdashuju) 01 智能輔助創(chuàng)新 人工智能領(lǐng)域的發(fā)展前景廣闊。 數(shù)學(xué) ...

如何快速安裝tensorFlow?需要注意哪些地方?

如何快速安裝tensorFlow?需要注意哪些地方?
2020-07-14
tensorFlow是機(jī)器學(xué)習(xí)中應(yīng)用最廣泛,最受歡迎的算法庫(kù)之一。Tensorflow由谷歌人工智能團(tuán)隊(duì)谷歌大腦(Google Brain)開(kāi)發(fā)和維護(hù),Google幾乎在所有應(yīng)用程序中都使用tensorFlow來(lái)實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)。 下面小編整理了tensorF ...

半監(jiān)督學(xué)習(xí)的種類(lèi)都有哪些?

半監(jiān)督學(xué)習(xí)的種類(lèi)都有哪些?
2020-07-14
半監(jiān)督學(xué)習(xí)(SSL),全稱(chēng)Semi-Supervised Learning,類(lèi)屬于機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning,ML)。在只有少量標(biāo)記樣本,大部分樣本都是無(wú)標(biāo)記的情況下,可以使用半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,根據(jù)無(wú)標(biāo)記樣本與標(biāo)記樣本間的相似度、以及 ...

spark入門(mén)必讀:核心概念介紹及常用RDD操作

spark入門(mén)必讀:核心概念介紹及常用RDD操作
2020-07-13
作者:肖冠宇 來(lái)源:大數(shù)據(jù)DT(ID:hzdashuju) 內(nèi)容摘編自《企業(yè)大數(shù)據(jù)處理:Spark、Druid、Flume與Kafka應(yīng)用實(shí)踐》 導(dǎo)讀:Spark是由加州大學(xué)伯克利分校AMP實(shí)驗(yàn)室開(kāi)源的分布式大規(guī)模數(shù)據(jù)處理通用引擎,具 ...

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