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') } 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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Kaggle機(jī)器學(xué)習(xí)大調(diào)查：中國從業(yè)者平均25歲，博士工資最高，最常使用Python: 2017-11-17; Kaggle機(jī)器學(xué)習(xí)大調(diào)查：中國從業(yè)者平均25歲，博士工資最高，最常使用Python 筆者按：Kaggle 是互聯(lián)網(wǎng)上最著名的數(shù)據(jù)科學(xué)競賽平臺(tái)之一，用戶數(shù)量超過了100 萬人。最近，這一社區(qū)首次進(jìn)行了機(jī)器學(xué)習(xí)/ ...

量子計(jì)算機(jī)將如何改變AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)？答案是更快更強(qiáng): 2017-11-12; 量子計(jì)算機(jī)將如何改變AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)？答案是更快更強(qiáng) 據(jù)福布斯雜志報(bào)道，我們每天能產(chǎn)生2.5EB（約合10億GB）數(shù)據(jù)，這相當(dāng)于25萬個(gè)美國國會(huì)圖書館或500萬臺(tái)筆記本電腦記錄的內(nèi)容。我們有32億個(gè)全球 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)是否比大數(shù)據(jù)更流行: 2017-09-21; 機(jī)器學(xué)習(xí)是否比大數(shù)據(jù)更流行機(jī)器學(xué)習(xí)正在超越大數(shù)據(jù)？！我們通過研究幾個(gè)相關(guān)的流行術(shù)語，來看看大數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)，人工智能，數(shù)字科學(xué)和深度學(xué)習(xí)的排名。大數(shù)據(jù)在2011年左右成為一個(gè)熱門領(lǐng)域，同時(shí)也成為 ...

【十二星座（下）】大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)揭示人類的天賦究竟從何而來: 2017-09-07; 【十二星座（下）】大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)揭示人類的天賦究竟從何而來經(jīng)過漫長的等待，《細(xì)思極恐的星座分析（下）》終于出爐啦！在下半部分中，作者將通過星座來猜測(cè)人類天賦的來源。在看完本文上半部分后（細(xì) ...

細(xì)思極恐！大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)揭示十二星座的真實(shí)面目: 2017-08-27; 細(xì)思極恐！大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)揭示十二星座的真實(shí)面目 “為什么我的論文總發(fā)表不了，是不是我天生就不是做研究的料？”很多同學(xué)在寫論文中遇到挫折，經(jīng)常會(huì)發(fā)出這樣的疑問。那么今天我就用星座，真實(shí)的數(shù)據(jù)和“ ...

細(xì)思極恐！大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)揭示十二星座的真實(shí)面目: 2017-08-21; “為什么我的論文總發(fā)表不了，是不是我天生就不是做研究的料？”很多同學(xué)在寫論文中遇到挫折，經(jīng)常會(huì)發(fā)出這樣的疑問。那么今天我就用星座，真實(shí)的數(shù)據(jù)和“高大上”的機(jī)器學(xué)習(xí)來幫大家分析一下原因。首先聲明，我不 ...

PHP機(jī)器學(xué)習(xí)庫php-ml的簡單測(cè)試和使用方法: 2017-07-31; PHP機(jī)器學(xué)習(xí)庫php-ml的簡單測(cè)試和使用方法 php-ml是一個(gè)使用PHP編寫的機(jī)器學(xué)習(xí)庫。雖然我們知道，python或者是C++提供了更多機(jī)器學(xué)習(xí)的庫，但實(shí)際上，他們大多都略顯復(fù)雜，配置起來讓很多新手感到絕望。 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)之深度學(xué)習(xí): 2017-07-25; 機(jī)器學(xué)習(xí)之深度學(xué)習(xí) 本文基于臺(tái)大機(jī)器學(xué)習(xí)技法系列課程進(jìn)行的筆記總結(jié)。一、主要內(nèi)容 topic 1 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 從類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中我們已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的每一層實(shí)際上都是對(duì)前一層進(jìn) ...

機(jī)器學(xué)習(xí)之徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò): 2017-07-25; 機(jī)器學(xué)習(xí)之徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 本文基于臺(tái)大機(jī)器學(xué)習(xí)技法系列課程進(jìn)行的筆記總結(jié)。主要內(nèi)容如下圖所示：首先介紹一下徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)的Hypothesis和網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，然后介紹徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ...

機(jī)器學(xué)習(xí)基本原理和概念: 2017-07-25; 機(jī)器學(xué)習(xí)基本原理和概念 1. VC dimension（VC維，非常重要的概念）能夠shutter 二分類問題的上限。也是衡量模型復(fù)雜度的工具（類似自由度的概念）。之所以這個(gè)概念比較重要是它能夠解釋為什么機(jī)器能夠?qū)W習(xí) ...

【機(jī)器學(xué)習(xí)】最小中值平方法: 2017-07-24; 【機(jī)器學(xué)習(xí)】最小中值平方法最小中值平方法最小中值平方法是通過求解下面的非線性最小問題來估計(jì)參數(shù)的 LMedS記錄的是所有樣本中，偏差值居中的那個(gè)樣本的偏差，這種方法對(duì)錯(cuò)誤匹配和外點(diǎn)有很好的 ...

【機(jī)器學(xué)習(xí)】梯度、Hessian矩陣、平面方程的法線以及函數(shù)導(dǎo)數(shù)的含義: 2017-07-24; 【機(jī)器學(xué)習(xí)】梯度、Hessian矩陣、平面方程的法線以及函數(shù)導(dǎo)數(shù)的含義想必單獨(dú)論及“ 梯度、Hessian矩陣、平面方程的法線以及函數(shù)導(dǎo)數(shù)”等四個(gè)基本概念的時(shí)候，絕大部分人都能夠很容易地談個(gè)一二三，基本沒有問 ...

【機(jī)器學(xué)習(xí)】半監(jiān)督學(xué)習(xí)幾種方法: 2017-07-24; 【機(jī)器學(xué)習(xí)】半監(jiān)督學(xué)習(xí)幾種方法 1.Self-training algorithm(自訓(xùn)練算法) 這個(gè)是最早提出的一種研究半監(jiān)督學(xué)習(xí)的算法，也是一種最簡單的半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法． 2.Multi-view algorithm(多視角算法) 一般多 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)價(jià)(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念與陷阱: 2017-07-24; 機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)價(jià)(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念與陷阱本文主要解釋一些關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)價(jià)的主要概念，與評(píng)價(jià)中可能會(huì)遇到的一些陷阱。如訓(xùn)練集-驗(yàn)證集二劃分校驗(yàn)（Hold-out validation） ...

機(jī)器學(xué)習(xí)之樸素貝葉斯(NB)分類算法與Python實(shí)現(xiàn): 2017-07-23; 機(jī)器學(xué)習(xí)之樸素貝葉斯(NB)分類算法與Python實(shí)現(xiàn) 樸素貝葉斯（Naive Bayesian）是最為廣泛使用的分類方法，它以概率論為基礎(chǔ)，是基于貝葉斯定理和特征條件獨(dú)立假設(shè)的分類方法。一、概述 1.1 簡介樸 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)之決策樹(ID3)算法與Python實(shí)現(xiàn): 2017-07-23; 機(jī)器學(xué)習(xí)之決策樹(ID3)算法與Python實(shí)現(xiàn) 機(jī)器學(xué)習(xí)中，決策樹是一個(gè)預(yù)測(cè)模型；他代表的是對(duì)象屬性與對(duì)象值之間的一種映射關(guān)系。樹中每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示某個(gè)對(duì)象，而每個(gè)分叉路徑則代表的某個(gè)可能的屬性值，而每個(gè)葉結(jié) ...

數(shù)據(jù)挖掘的基本概念：數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、機(jī)器學(xué)習(xí)，統(tǒng)計(jì)學(xué): 2017-07-23; 數(shù)據(jù)挖掘的基本概念：數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、機(jī)器學(xué)習(xí)，統(tǒng)計(jì)學(xué) “數(shù)據(jù)挖掘“(Data Mining)又被稱為“數(shù)據(jù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)”（KDD），顧名思義，也就是通過數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)選擇、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)挖掘、模式評(píng)估 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)之k-近鄰（kNN）算法與Python實(shí)現(xiàn): 2017-07-23; 機(jī)器學(xué)習(xí)之k-近鄰（kNN）算法與Python實(shí)現(xiàn) k-近鄰算法（kNN，k-NearestNeighbor），是最簡單的機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法之一，其核心思想在于用距離目標(biāo)最近的k個(gè)樣本數(shù)據(jù)的分類來代表目標(biāo)的分類（這k個(gè)樣本數(shù)據(jù)和目標(biāo) ...

R語言與機(jī)器學(xué)習(xí)中的回歸方法學(xué)習(xí)筆記: 2017-07-21; R語言與機(jī)器學(xué)習(xí)中的回歸方法學(xué)習(xí)筆記機(jī)器學(xué)習(xí)中的一些方法如決策樹，隨機(jī)森林，SVM，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于對(duì)數(shù)據(jù)沒有分布的假定等普通線性回歸模型的一些約束，預(yù)測(cè)效果也比較不錯(cuò)，交叉驗(yàn)證結(jié)果也能被接受。下 ...

IBM數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)師資研修班-成都站: 2017-07-14; 歡迎參加為期三天的 IBM 數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)師資研修班師資研修班！機(jī)器學(xué)習(xí)正逐步成為主流技術(shù)，在眾多行業(yè)成為主要的競爭優(yōu)勢(shì)：無論是零售企業(yè)、安全企業(yè)、旅游度假勝地、有線電視公司，還是競爭性體 ...

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