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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(diào)用 initGeetest 進行初始化 // 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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2016 機器學習 與自然語言處理學術全景圖

2016機器學習與自然語言處理學術全景圖
2017-01-09
隨著 2016 年結(jié)束,劍橋大學高級研究員 Marek Rei 對人工智能行業(yè)的 11 個主要會議和期刊進行了分析,它們包括 ACL、EACL、NAACL、EMNLP、COLING、CL、TACL、CoNLL、Sem / StarSem、NIPS 和 ICML。本次分析對目前在 ...

kernel 核函數(shù) 意義 作用 原理_ 機器學習

kernel 核函數(shù) 意義 作用 原理_機器學習
2016-12-14
kernel 核函數(shù) 意義 作用 原理_機器學習 核函數(shù)目的:把原坐標系里線性不可分的數(shù)據(jù)用Kernel投影到另一個空間,盡量使得數(shù)據(jù)在新的空間里線性可分。 核函數(shù)方法的廣泛應用,與其特點是分不開的: ...

數(shù)據(jù)沙龍“從分布式構(gòu)架到 機器學習 的魅力”圓滿舉行

數(shù)據(jù)沙龍“從分布式構(gòu)架到機器學習的魅力”圓滿舉行
2016-12-13
12月10日下午,國際科技園四期飛鳥村孵化器鳥巢內(nèi),由云信聯(lián)盟、金雞湖大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟指導,猿生態(tài)開發(fā)者社區(qū)和CDA數(shù)據(jù)分析師聯(lián)合主辦的“從分布式構(gòu)架到機器學習的魅力”數(shù)據(jù)交流分享沙龍正式拉開序幕,來 ...

 機器學習 實戰(zhàn)之樸素貝葉斯

機器學習實戰(zhàn)之樸素貝葉斯
2016-12-11
機器學習實戰(zhàn)之樸素貝葉斯 一、概述 樸素貝葉斯分類算法是基于概率論中的貝葉斯公式得到的,也是比較常用的一種算法,而樸素代表的是屬性之間的獨立性,這樣聯(lián)合概率可以轉(zhuǎn)換成各概率分量的乘積。 二、算法思想 ...

 機器學習 經(jīng)典算法詳解及Python實現(xiàn)

機器學習經(jīng)典算法詳解及Python實現(xiàn)
2016-12-02
機器學習經(jīng)典算法詳解及Python實現(xiàn) 聚類是一種無監(jiān)督的學習(無監(jiān)督學習不依賴預先定義的類或帶類標記的訓練實例),它將相似的對象歸到同一個簇中,它是觀察式學習,而非示例式的學習,有點像全自動分類。 ...

統(tǒng)計建模和 機器學習 的區(qū)別之我見

統(tǒng)計建模和機器學習的區(qū)別之我見
2016-11-26
統(tǒng)計建模和機器學習的區(qū)別之我見 最近我多次被問到統(tǒng)計(尤其是統(tǒng)計建模)、機器學習和人工智能之間有何區(qū)別。其實這三者之間在目標、技術和算法方面有很多重疊的部分。引起困惑的原因不僅僅是因為這些重疊部分, ...

大數(shù)據(jù)分析與 機器學習 領域Python兵器譜

大數(shù)據(jù)分析與機器學習領域Python兵器譜
2016-11-23
大數(shù)據(jù)分析與機器學習領域Python兵器譜 曾經(jīng)因為NLTK的緣故開始學習Python,之后漸漸成為我工作中的第一輔助腳本語言,雖然開發(fā)語言是C/C++,但平時的很多文本數(shù)據(jù)處理任務都交給了Python。離開騰訊創(chuàng)業(yè)后,第 ...

 機器學習 和數(shù)據(jù)挖掘的聯(lián)系與區(qū)別

機器學習和數(shù)據(jù)挖掘的聯(lián)系與區(qū)別
2016-11-21
機器學習和數(shù)據(jù)挖掘的聯(lián)系與區(qū)別 小編說:從數(shù)據(jù)分析的角度來看,數(shù)據(jù)挖掘與機器學習有很多相似之處,但不同之處也十分明顯,例如,數(shù)據(jù)挖掘并沒有機器學習探索人的學習機制這一科學發(fā)現(xiàn)任務,數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù) ...

峰會:唯「智」者「造」未來 人工智能 機器學習 主題思享會

峰會:唯「智」者「造」未來 人工智能機器學習主題思享會
2016-10-18
峰會介紹 今天,人工智能已逐步應用到我們的生活中,從智能家居到無人駕駛,從語音識別到情感陪護,未來人工智能的發(fā)展恐怕是我們無法想象的。究竟還有哪些領域會被人工智能所顛覆?人類會不會被人工智能所超 ...

最流行的4個 機器學習 數(shù)據(jù)集

最流行的4個機器學習數(shù)據(jù)集
2016-10-10
最流行的4個機器學習數(shù)據(jù)集 機器學習算法需要作用于數(shù)據(jù),而數(shù)據(jù)的本質(zhì)則決定了應用的機器學習算法是否合適,而數(shù)據(jù)的質(zhì)量也會決定算法表現(xiàn)的好壞程度。所以會研究數(shù)據(jù),會分析數(shù)據(jù)很重要。本文作為學習研究數(shù) ...

 機器學習 、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、統(tǒng)計模型這么多概念有何差異

機器學習、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、統(tǒng)計模型這么多概念有何差異
2016-10-08
機器學習、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、統(tǒng)計模型這么多概念有何差異 在各種各樣的數(shù)據(jù)科學論壇上這樣一個問題經(jīng)常被問到——機器學習和統(tǒng)計模型的差別是什么?這確實是一個難以回答的問題??紤]到機器學習和統(tǒng)計模型解 ...

 機器學習 算法復習--隨機森林

機器學習算法復習--隨機森林
2016-09-20
機器學習算法復習--隨機森林 決策樹這種算法有著很多良好的特性,比如說訓練時間復雜度較低,預測的過程比較快速,模型容易展示(容易將得到的決策樹做成圖片展示出來)等。但是同時, 單決策樹又有一些不好的 ...

【R】如何確定最適合數(shù)據(jù)集的 機器學習 算法

【R】如何確定最適合數(shù)據(jù)集的機器學習算法
2016-09-15
【R】如何確定最適合數(shù)據(jù)集的機器學習算法 抽查(Spot checking)機器學習算法是指如何找出最適合于給定數(shù)據(jù)集的算法模型。 本文中我將介紹八個常用于抽查的機器學習算法,文中還包括各個算法的 R 語言代碼, ...

大數(shù)據(jù)給 機器學習 帶來了什么影響

大數(shù)據(jù)給機器學習帶來了什么影響
2016-08-28
大數(shù)據(jù)給機器學習帶來了什么影響 在人工智能界有一種說法,認為機器學習是人工智能領域中最能體現(xiàn)智能的一個分支。從歷史來看,機器學習似乎也是人工智能中發(fā)展最快的分支之一。 在二十世紀八十年代的 ...

 機器學習 從入門到放棄之決策樹算法

機器學習從入門到放棄之決策樹算法
2016-08-18
機器學習從入門到放棄之決策樹算法 決策樹故名思意是用于基于條件來做決策的,而它運行的邏輯相比一些復雜的算法更容易理解,只需按條件遍歷樹就可以了,需要花點心思的是理解如何建立決策樹。 舉個例子,就 ...

想了解 機器學習 ?你需要知道的十個基礎算法

想了解機器學習?你需要知道的十個基礎算法
2016-08-18
想了解機器學習?你需要知道的十個基礎算法 毫無疑問,作為人工智能的子領域—機器學習在過去的幾年中越來越受歡迎。由于大數(shù)據(jù)是目前科技行業(yè)最熱門的趨勢,基于大量的數(shù)據(jù)機器學習在提前預測和做出建議方面有 ...

談談數(shù)據(jù)挖掘和 機器學習

談談數(shù)據(jù)挖掘和機器學習
2016-08-17
談談數(shù)據(jù)挖掘和機器學習 首先聲明的是本人并非數(shù)據(jù)挖掘和機器學習的高手,只是作為業(yè)余興趣剛剛開始研究,據(jù)我所知好多朋友也和我一樣對這方面的東西感興趣,個人認為機器人技術是未來發(fā)展的方向。雖然我的專 ...

 機器學習 從入門到放棄之邏輯回歸

機器學習從入門到放棄之邏輯回歸
2016-08-10
機器學習從入門到放棄之邏輯回歸 回到本系列的第一篇文章機器學習從入門到放棄之KNN算法,在里面有這樣的一個問題 黃點代表1類電影的分布,綠色代表0類電影的分布,紫色代表需要分類的電影樣本。 那么該 ...

為什么 機器學習 真的可以學到東西

為什么機器學習真的可以學到東西
2016-08-01
為什么機器學習真的可以學到東西 開始跟《機器學習基石》這門課,相對于Stanford那門課,這門明顯難度大很多,我跟到第10個Lecture,才剛剛講到Logistic Regression。前面費了很大力氣在講機器什么時候可以學習 ...

常見 機器學習 算法比較

常見機器學習算法比較
2016-07-11
常見機器學習算法比較 機器學習算法太多了,分類、回歸、聚類、推薦、圖像識別領域等等,要想找到一個合適算法真的不容易,所以在實際應用中,我們一般都是采用啟發(fā)式學習方式來實驗。通常最開始我們都會選擇 ...

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