99999久久久久久亚洲,欧美人与禽猛交狂配,高清日韩av在线影院,一个人在线高清免费观看,啦啦啦在线视频免费观看www

cda

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)的第一個參數(shù)驗證碼對象,之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)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(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時表示是新驗證碼的宕機(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); }

首頁 > 行業(yè)圖譜 >

面試了8家公司,他們問了我這些 機(jī)器學(xué)習(xí) 題目......

面試了8家公司,他們問了我這些機(jī)器學(xué)習(xí)題目......
2018-05-04
面試了8家公司,他們問了我這些機(jī)器學(xué)習(xí)題目...... 今年年初以來,作者一直在印度找數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)以及深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的工作。在找工作的這三十四天里,他面試了8到10家公司,其中也包括初創(chuàng)公司、基于服務(wù) ...

入門 | 10個例子帶你了解 機(jī)器學(xué)習(xí) 中的線性代數(shù)

入門 | 10個例子帶你了解機(jī)器學(xué)習(xí)中的線性代數(shù)
2018-05-03
入門 | 10個例子帶你了解機(jī)器學(xué)習(xí)中的線性代數(shù) 本文介紹了 10 個常見機(jī)器學(xué)習(xí)案例,這些案例需要用線性代數(shù)才能得到最好的理解。 線性代數(shù)是數(shù)學(xué)的分支學(xué)科,涉及矢量、矩陣和線性變換。 它是機(jī) ...

正在研究 機(jī)器學(xué)習(xí) ?我們幫你準(zhǔn)備了27個小抄…

正在研究機(jī)器學(xué)習(xí)?我們幫你準(zhǔn)備了27個小抄…
2018-04-19
正在研究機(jī)器學(xué)習(xí)?我們幫你準(zhǔn)備了27個小抄… 機(jī)器學(xué)習(xí)Machine Learning有很多方面,當(dāng)我開始研究學(xué)習(xí)它時,我發(fā)現(xiàn)了各種各樣的“小抄”,它們簡明地列出了給定主題的關(guān)鍵知識點。最終,我匯集了超過 20 篇的 ...

 機(jī)器學(xué)習(xí) 新手必看10大算法

機(jī)器學(xué)習(xí)新手必看10大算法
2018-04-16
機(jī)器學(xué)習(xí)新手必看10大算法 在機(jī)器學(xué)習(xí)中,有一種叫做「沒有免費的午餐」的定理。簡而言之,它指出沒有任何一種算法對所有問題都有效,在監(jiān)督學(xué)習(xí)(即預(yù)測建模)中尤其如此。 例如,你不能說神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)總是比 ...

 機(jī)器學(xué)習(xí) 之——多類分類問題

機(jī)器學(xué)習(xí)之——多類分類問題
2018-04-15
機(jī)器學(xué)習(xí)之——多類分類問題 在之前,我們討論了邏輯回歸模型(Logistic Regression)解決分類問題。但是我們發(fā)現(xiàn),邏輯回歸模型解決的是二分問題,即:模型的結(jié)果只有兩個值,y=0 or y=1 。但是在現(xiàn)實情境下, ...

大數(shù)據(jù)會說話,簡明 機(jī)器學(xué)習(xí) 問題

大數(shù)據(jù)會說話,簡明機(jī)器學(xué)習(xí)問題
2018-04-09
大數(shù)據(jù)會說話,簡明機(jī)器學(xué)習(xí)問題 從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)究竟是什么?科學(xué)家從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí),企業(yè)、政府和慈善機(jī)構(gòu)也一樣。事實上,無論是私人、公共的,還是慈善部門的領(lǐng)域,幾乎沒有哪個領(lǐng)域不在部署數(shù)據(jù)驅(qū)動的模型,以發(fā) ...

spark 機(jī)器學(xué)習(xí) -聚類

spark機(jī)器學(xué)習(xí)-聚類
2018-04-05
spark機(jī)器學(xué)習(xí)-聚類 聚類算法是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù),用于將對象分到具有高度相似性的聚類中,聚類算法的思想簡單的說就是物以類聚的思想,相同性質(zhì)的點在空間中表現(xiàn)的較為緊密和接近,主要用于數(shù)據(jù)探索與異常 ...

小姐姐帶你一起學(xué):如何用Python實現(xiàn)7種 機(jī)器學(xué)習(xí) 算法(附代碼)

小姐姐帶你一起學(xué):如何用Python實現(xiàn)7種機(jī)器學(xué)習(xí)算法(附代碼)
2018-04-04
小姐姐帶你一起學(xué):如何用Python實現(xiàn)7種機(jī)器學(xué)習(xí)算法(附代碼) Python 被稱為是最接近 AI 的語言。最近一位名叫Anna-Lena Popkes的小姐姐在GitHub上分享了自己如何使用Python(3.6及以上版本)實現(xiàn)7種機(jī)器學(xué) ...

 機(jī)器學(xué)習(xí) 中訓(xùn)練樣本不均衡問題

機(jī)器學(xué)習(xí)中訓(xùn)練樣本不均衡問題
2018-04-03
機(jī)器學(xué)習(xí)中訓(xùn)練樣本不均衡問題 在實際中,訓(xùn)練模型用的數(shù)據(jù)并不是均衡的,在一個多分類問題中,每一類的訓(xùn)練樣本并不是一樣的,反而是差距很大。比如一類10000,一類500,一類2000等。解決這個問 ...

 機(jī)器學(xué)習(xí) 的幾種主要學(xué)習(xí)方法

機(jī)器學(xué)習(xí)的幾種主要學(xué)習(xí)方法
2018-04-02
機(jī)器學(xué)習(xí)的幾種主要學(xué)習(xí)方法 根據(jù)數(shù)據(jù)類型的不同,對一個問題的建模有不同的方式。在機(jī)器學(xué)習(xí)或者人工智能領(lǐng)域,人們首先會考慮算法的學(xué)習(xí)方法。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,有幾種主要的學(xué)習(xí)方法。將算法按照學(xué)習(xí)方法分類 ...

在 機(jī)器學(xué)習(xí) 分類中如何處理訓(xùn)練集中不平衡問題

機(jī)器學(xué)習(xí)分類中如何處理訓(xùn)練集中不平衡問題
2018-04-01
在機(jī)器學(xué)習(xí)分類中如何處理訓(xùn)練集中不平衡問題 很多機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中,訓(xùn)練集中可能會存在某個或某些類別下的樣本數(shù)遠(yuǎn)大于另一些類別下的樣本數(shù)目。即類別不平衡,為了使得學(xué)習(xí)達(dá)到更好的效果,因此需要解決該類別 ...

如何踏上人工智能之路( 機(jī)器學(xué)習(xí) 篇)

如何踏上人工智能之路(機(jī)器學(xué)習(xí)篇)
2018-04-01
如何踏上人工智能之路(機(jī)器學(xué)習(xí)篇) 如何打開機(jī)器學(xué)習(xí)的大門 AI這個詞相信大家都非常熟悉了,在幾年人公智能圈子格外熱鬧,先是阿法狗帶了個好頭,讓大家重新對人工智能刮目相看。能取得今天這樣的成績絕非 ...

 機(jī)器學(xué)習(xí) 中的數(shù)據(jù)不平衡解決方案大全

機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)不平衡解決方案大全
2018-04-01
機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)不平衡解決方案大全 在機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中,我們經(jīng)常會遇到這種困擾:數(shù)據(jù)不平衡問題。 數(shù)據(jù)不平衡問題主要存在于有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中。當(dāng)遇到不平衡數(shù)據(jù)時,以總體分類準(zhǔn)確率為學(xué)習(xí)目標(biāo)的傳統(tǒng) ...

 機(jī)器學(xué)習(xí) 4種不同數(shù)據(jù)集的優(yōu)劣對比

機(jī)器學(xué)習(xí)4種不同數(shù)據(jù)集的優(yōu)劣對比
2018-03-31
機(jī)器學(xué)習(xí)4種不同數(shù)據(jù)集的優(yōu)劣對比 數(shù)據(jù)源決定了機(jī)器學(xué)習(xí)算法,機(jī)器算法的選擇好壞也決定了數(shù)據(jù)的分析質(zhì)量等,因此,我們選擇機(jī)器算法的時候,要首先弄懂各個機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集的優(yōu)劣性,主要特點,方可著手處理, ...

 機(jī)器學(xué)習(xí) 案例實戰(zhàn)-信用卡欺詐檢測

機(jī)器學(xué)習(xí)案例實戰(zhàn)-信用卡欺詐檢測
2018-03-29
機(jī)器學(xué)習(xí)案例實戰(zhàn)-信用卡欺詐檢測 故事背景:原始數(shù)據(jù)為個人交易記錄,但是考慮數(shù)據(jù)本身的隱私性,已經(jīng)對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了類似PCA的處理,現(xiàn)在已經(jīng)把特征數(shù)據(jù)提取好了,接下來的目的就是如何建立模型使得檢測的效 ...

人臉識別中的 機(jī)器學(xué)習(xí)

人臉識別中的機(jī)器學(xué)習(xí)
2018-03-28
人臉識別中的機(jī)器學(xué)習(xí) 機(jī)器學(xué)習(xí)的一個主要應(yīng)用領(lǐng)域是對客觀對象的識別,也稱為模式識別----目的是賦予機(jī)器類似生物的信息識別和處理能力。而機(jī)器視覺研究的是如何用機(jī)器代替人眼來感知外部的世界,測量和識別 ...

【 機(jī)器學(xué)習(xí) 】邏輯回歸原理及其實現(xiàn)

機(jī)器學(xué)習(xí)】邏輯回歸原理及其實現(xiàn)
2018-03-28
【機(jī)器學(xué)習(xí)】邏輯回歸原理及其實現(xiàn) 邏輯回歸是最簡單的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,常常應(yīng)用于各種簡單的任務(wù)中。這里記錄邏輯回歸的背景以及學(xué)習(xí)方法,權(quán)當(dāng)自己的學(xué)習(xí)記錄總結(jié)。 邏輯回歸:首先,它不是一個回歸模 ...

非平衡數(shù)據(jù)集的 機(jī)器學(xué)習(xí) 常用處理方法

非平衡數(shù)據(jù)集的機(jī)器學(xué)習(xí)常用處理方法
2018-03-26
非平衡數(shù)據(jù)集的機(jī)器學(xué)習(xí)常用處理方法 定義:不平衡數(shù)據(jù)集:在分類等問題中,正負(fù)樣本,或者各個類別的樣本數(shù)目不一致。 例子:在人臉檢測中,比如訓(xùn)練庫有10萬張人臉圖像,其中9萬沒有包含人臉,1萬包含人 ...

 機(jī)器學(xué)習(xí) 中常見的幾種最優(yōu)化方法

機(jī)器學(xué)習(xí)中常見的幾種最優(yōu)化方法
2018-03-25
機(jī)器學(xué)習(xí)中常見的幾種最優(yōu)化方法 我們每個人都會在我們的生活或者工作中遇到各種各樣的最優(yōu)化問題,比如每個企業(yè)和個人都要考慮的一個問題“在一定成本下,如何使利潤最大化”等。最優(yōu)化方法是一種數(shù)學(xué)方法,它 ...

 機(jī)器學(xué)習(xí) 中非平衡數(shù)據(jù)集的常用處理方法

機(jī)器學(xué)習(xí)中非平衡數(shù)據(jù)集的常用處理方法
2018-03-25
機(jī)器學(xué)習(xí)中非平衡數(shù)據(jù)集的常用處理方法 不平衡數(shù)據(jù)集: 在分類等問題中,正負(fù)樣本,或者各個類別的樣本數(shù)目不一致。 :在人臉檢測中,比如訓(xùn)練庫有10萬張人臉圖像,其中9萬沒有包含人臉,1萬包含人臉, ...

OK
客服在線
立即咨詢