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數字化人才認證
') } 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(), // 加隨機數防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調用 initGeetest 進行初始化 // 參數1:配置參數 // 參數2:回調,回調的第一個參數驗證碼對象,之后可以使用它調用相應的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數為必須,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", // 產品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數說明請參見: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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如何區(qū)分理解數據科學家與 機器學習 工程師

如何區(qū)分理解數據科學家與機器學習工程師
2018-05-09
如何區(qū)分理解數據科學家與機器學習工程師 導讀: 真正讓“數據科學”發(fā)揮出了強大威力的,是在人們意識到,數據不僅止于精算統(tǒng)計、商業(yè)智能和數據倉庫的時候。將數據人和其他部門(軟件開發(fā)、營 ...

 機器學習 和數據分析將會創(chuàng)造怎樣的商業(yè)未來

機器學習和數據分析將會創(chuàng)造怎樣的商業(yè)未來
2018-05-08
機器學習和數據分析將會創(chuàng)造怎樣的商業(yè)未來 作為一家致力于 推動人工智能民主化的公司, 英特爾在人工智能的應用中 毫無疑問要做“第一個吃螃蟹的人”。 但是人工智能現在的“味道”究竟好不好, ...
企業(yè)向機器學習轉型所需遵循的五大步驟
2018-05-04
企業(yè)向機器學習轉型所需遵循的五大步驟 導讀: 如今,機器學習技術高居新興科技技術成熟度曲線(Hype Cycle for EmergingTechnologies)的頂點,這意味著,它已經足夠成熟,可以激發(fā)更加廣泛的興趣了。換言 ...
機器學習中的非均衡分類問題
2018-04-09
機器學習中的非均衡分類問題 非均衡分類問題是指在分類器訓練時,正例數目和反例數目不相等(相差很大),或者錯分正反例導致的代價不同(可從代價矩陣觀測)時存在的問題。 而大多數情況下,不同類別的分類 ...
機器學習中的數據集合
2018-03-31
機器學習中的數據集合 數據集分類 在有監(jiān)督(supervise)的機器學習中,數據集常被分成2~3個,即:訓練集(train set) 驗證集(validation set) 測試集(test set)。 訓練集用來估計模型,驗證集用來確定網絡結構或 ...

最流行的4個 機器學習 數據集

最流行的4個機器學習數據集
2018-03-31
最流行的4個機器學習數據集 機器學習算法需要作用于數據,而數據的本質則決定了應用的機器學習算法是否合適,而數據的質量也會決定算法表現的好壞程度。所以會研究數據,會分析數據很重要。本文作為學習研究數 ...

如何向普通人解釋 機器學習 、數據挖掘

如何向普通人解釋機器學習、數據挖掘
2018-03-27
如何向普通人解釋機器學習、數據挖掘 隨著數據科學在人工智能發(fā)展中大放異彩,數據挖掘、機器學習進入了越來越多人的視野。而對于很多人來說,諸如機器學習之類的名次聽起來是神乎其技,但其真正的內涵卻不為一 ...
機器學習中訓練集、驗證集和測試集的作用
2018-03-27
機器學習中訓練集、驗證集和測試集的作用 通常,在訓練有監(jiān)督的機器學習模型的時候,會將數據劃分為訓練集、驗證集合測試集,劃分比例一般為0.6:0.2:0.2。對原始數據進行三個集合的劃分,是為了能夠選出效果( ...
機器學習中常用的數據集處理方法
2018-03-25
機器學習中常用的數據集處理方法 1.離散值的處理: 因為離散值的差值是沒有實際意義的。比如如果用0,1,2代表紅黃藍,1-0的差值代表黃-紅,是沒有意義的。因此,我們往往會把擁有d個取值的離散值變?yōu)閐個取值為0, ...

 機器學習 中的線性代數

機器學習中的線性代數
2018-03-22
機器學習中的線性代數 線性代數作為數學中的一個重要的分支,廣發(fā)應用在科學與工程中。掌握好線性代數對于理解和從事機器學習算法相關的工作是很有必要的,尤其是對于深度學習而言。因此,在開始介紹深度學習之 ...

 機器學習 解決問題的步驟

機器學習解決問題的步驟
2018-03-20
機器學習解決問題的步驟 針對任何一個打算由機器學習算法來解決的問題,都有一種『套路』存在,只要按照這個模板『按部就班』就能夠得到一個結果。就跟一個產品的生產流水線是一個道理。但是得到結果的好壞跟你 ...
機器學習入門報告之 解決問題一般工作流程
2018-03-20
機器學習入門報告之 解決問題一般工作流程 對于給定的數據集和問題,用機器學習的方法解決問題的工作一般分為4個步驟: 一.     數據預處理 首先,必須確保數據的格式符合要求 ...

 機器學習 中的概率問題

機器學習中的概率問題
2018-03-13
機器學習中的概率問題 機器學習的過程可以理解為計算機通過分析大量的數據獲得模型,并通過獲得的模型進行預測的過程。機器學習的模型可以有多種表示,例如線性回歸模型,SVM模型,決策樹模型,貝葉斯模 ...

Python 機器學習 之決策樹算法實例詳解

Python機器學習之決策樹算法實例詳解
2018-02-10
Python機器學習之決策樹算法實例詳解 本文實例講述了Python機器學習之決策樹算法。分享給大家供大家參考,具體如下: 決策樹學習是應用最廣泛的歸納推理算法之一,是一種逼近離散值目標函數的方法,在這種方 ...

Python語言描述 機器學習 之Logistic回歸算法

Python語言描述機器學習之Logistic回歸算法
2018-01-23
Python語言描述機器學習之Logistic回歸算法 本文介紹機器學習中的Logistic回歸算法,我們使用這個算法來給數據進行分類。Logistic回歸算法同樣是需要通過樣本空間學習的監(jiān)督學習算法,并且適用于數值型和標稱型 ...
用Python從零實現貝葉斯分類器的機器學習的教程
2018-01-12
用Python從零實現貝葉斯分類器的機器學習的教程 關于樸素貝葉斯 樸素貝葉斯算法是一個直觀的方法,使用每個屬性歸屬于某個類的概率來做預測。你可以使用這種監(jiān)督性學習方法,對一個預測性建模問題進行概率建 ...

什么是 機器學習 :一次權威定義之旅

什么是機器學習:一次權威定義之旅
2017-12-31
什么是機器學習:一次權威定義之旅 在這篇文章中,我想要解決一個很簡單的問題:機器學習是什么? 你可能對機器學習感興趣或者稍稍了解。如果有一天你和朋友或同事聊起機器學習,那么一些人可能會問你“機器 ...
機器學習和大數據——提高信用卡安全性
2017-12-29
機器學習和大數據——提高信用卡安全性 銀行是怎么知道這可能是筆欺詐性交易然后打電話給你呢? Intetix Foundation(英明泰思基金會)由從事數據科學、非營利組織和公共政策研究的中國學者發(fā)起成立,致力于 ...
機器學習已經悄悄潛入你的生活,你可能還沒有發(fā)現
2017-12-03
機器學習已經悄悄潛入你的生活,你可能還沒有發(fā)現 很多人都不確定到底什么才是機器學習。但是事實上機器學習已經成為了我們日常生活的一部分了。 機器學習是人工智能的一種,通過機器學習,計算機可以從示 ...
大數據、數據挖掘和機器學習:為業(yè)務帶來價值
2017-11-07
大數據、數據挖掘和機器學習:為業(yè)務帶來價值  大數據和數據挖掘:收集正確的數據 當焦點首先從數據存儲轉移到大數據的價值時,很容易收集和存儲盡可能多的數據,以便盡可能在將來某個時候使用該業(yè)務。 ...

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