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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, // 表示用戶后臺(tái)檢測極驗(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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使用 Python 創(chuàng)建 AI 比你想象的輕松

使用 Python 創(chuàng)建 AI 比你想象的輕松
2018-04-25
使用 Python 創(chuàng)建 AI 比你想象的輕松 可能對(duì)AI領(lǐng)域,主要開發(fā)階段,成就,結(jié)果和產(chǎn)品使用感興趣。有數(shù)百個(gè)免費(fèi)源和教程描述使用Python的AI。但是,沒有必要浪費(fèi)你的時(shí)間看他們。這里是一個(gè)詳細(xì)的指南,你需要 ...

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(gè)值,y=0 or y=1 。但是在現(xiàn)實(shí)情境下, ...

不平衡學(xué)習(xí)算法的評(píng)估指標(biāo)

不平衡學(xué)習(xí)算法的評(píng)估指標(biāo)
2018-04-05
不平衡學(xué)習(xí)算法的評(píng)估指標(biāo) 先來看下類不平衡的定義:對(duì)于二元分類問題,存在類別分布不平衡的問題,即某一類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于另一類(分別稱為多數(shù)類和少數(shù)類)。具有這樣特征的二元分類數(shù)據(jù)集被稱為不平衡 ...

教你用Python實(shí)現(xiàn)簡單監(jiān)督學(xué)習(xí)算法

教你用Python實(shí)現(xiàn)簡單監(jiān)督學(xué)習(xí)算法
2018-04-05
教你用Python實(shí)現(xiàn)簡單監(jiān)督學(xué)習(xí)算法 監(jiān)督學(xué)習(xí)作為運(yùn)用最廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,一直以來都是從數(shù)據(jù)挖掘信息的重要手段。即便是在無監(jiān)督學(xué)習(xí)興起的近日,監(jiān)督學(xué)習(xí)也依舊是入門機(jī)器學(xué)習(xí)的鑰匙。 這篇監(jiān)督學(xué)習(xí)教程 ...

深度學(xué)習(xí)入門課程學(xué)習(xí)筆記04 softmax分類器

深度學(xué)習(xí)入門課程學(xué)習(xí)筆記04 softmax分類器
2018-04-03
深度學(xué)習(xí)入門課程學(xué)習(xí)筆記04 softmax分類器 前向傳播之-softmax softmax:這個(gè)分類器可以說是咱們深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最常見的一個(gè)分類器了,如果大家對(duì)邏輯回歸有基礎(chǔ)的話那么這個(gè)softmax分類器可以當(dāng)成一個(gè)多 ...

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(duì)一個(gè)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(huì)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

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
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(huì)存在某個(gè)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 ...

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(huì)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(shí),以總體分類準(zhǔn)確率為學(xué)習(xí)目標(biāo)的傳統(tǒng) ...

數(shù)據(jù)分析師—技術(shù)面試

數(shù)據(jù)分析師—技術(shù)面試
2018-03-29
數(shù)據(jù)分析師—技術(shù)面試 三月份開始找實(shí)習(xí),到現(xiàn)在已經(jīng)有半年的時(shí)間了,在這半年的時(shí)間中,該經(jīng)歷的基本上都已經(jīng)經(jīng)歷,春招實(shí)習(xí)時(shí)候,拿到了7個(gè)offer,校招時(shí)候,成功的拿下一份心儀的工作,結(jié)束了我的秋招旅程。 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)案例實(shí)戰(zhàn)-信用卡欺詐檢測

機(jī)器學(xué)習(xí)案例實(shí)戰(zhàn)-信用卡欺詐檢測
2018-03-29
機(jī)器學(xué)習(xí)案例實(shí)戰(zhàn)-信用卡欺詐檢測 故事背景:原始數(shù)據(jù)為個(gè)人交易記錄,但是考慮數(shù)據(jù)本身的隱私性,已經(jīng)對(duì)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 ...

邁出數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)的第一步

邁出數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)的第一步
2018-03-25
邁出數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)的第一步 數(shù)據(jù)分析太火爆,怎奈機(jī)器學(xué)習(xí)太難懂!隨著人工智能的浪潮卷卷襲來,機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)越來越火爆啦。數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)崗位可謂供不應(yīng)求,但是入門的門檻也是蠻高的,究竟了機(jī)器學(xué) ...

機(jī)器學(xué)習(xí)故事匯-梯度下降

機(jī)器學(xué)習(xí)故事匯-梯度下降
2018-03-23
機(jī)器學(xué)習(xí)故事匯-梯度下降 今天咱們的故事繼續(xù)上一次線性回歸來說,還不熟悉的小伙伴機(jī)票在這!機(jī)票直達(dá)-線性回歸 當(dāng)時(shí)咱們?cè)趺磭Z的,是不是很多情況下要求解的目標(biāo)沒辦法直接求呀!那該怎么辦呢?咱們來用 ...

超詳細(xì)的大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)規(guī)劃

超詳細(xì)的大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)規(guī)劃
2018-03-20
超詳細(xì)的大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)規(guī)劃 最近有不少同學(xué)咨詢有關(guān)數(shù)據(jù)分析職業(yè)發(fā)展的問題,由此可見,隨著大數(shù)據(jù)的飛速發(fā)展,數(shù)據(jù)分析職業(yè)也成為很多同學(xué)關(guān)注的目標(biāo)。不要急,這就給大家介紹數(shù)據(jù)分 ...

有一份讓吳恩達(dá)稱贊的深度學(xué)習(xí)的課程筆記,請(qǐng)注意查收

有一份讓吳恩達(dá)稱贊的深度學(xué)習(xí)的課程筆記,請(qǐng)注意查收
2018-03-09
有一份讓吳恩達(dá)稱贊的深度學(xué)習(xí)的課程筆記,請(qǐng)注意查收 您有一份讓吳恩達(dá)稱贊的深度學(xué)習(xí)的課程筆記,請(qǐng)注意查收 本文轉(zhuǎn)自AI科技大本營 去年 6 月,吳恩達(dá)宣布 deeplearning.ai 創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目,8 月,該項(xiàng)目揭曉 ...

常用的機(jī)器學(xué)習(xí)&數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)點(diǎn)

常用的機(jī)器學(xué)習(xí)&數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)點(diǎn)
2018-03-07
常用的機(jī)器學(xué)習(xí)&數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)點(diǎn) Basis(基礎(chǔ)): MSE(Mean Square Error 均方誤差),LMS(LeastMean Square 最小均方),LSM(Least Square Methods 最小二乘法),MLE(MaximumLikelihood Estimation最 ...

Google機(jī)器學(xué)習(xí)零基礎(chǔ)在線課程發(fā)布,免費(fèi)!附中文版

Google機(jī)器學(xué)習(xí)零基礎(chǔ)在線課程發(fā)布,免費(fèi)!附中文版
2018-03-06
Google機(jī)器學(xué)習(xí)零基礎(chǔ)在線課程發(fā)布,免費(fèi)!附中文版 新的學(xué)習(xí)資源來了!剛剛,谷歌上線了人工智能學(xué)習(xí)網(wǎng)站 Learn with Google AI,并推出了機(jī)器學(xué)習(xí)在線課程,免費(fèi)!而且還有中文版! 傳送門: “ ...

銀行數(shù)據(jù)寬表構(gòu)建和描述分析

銀行數(shù)據(jù)寬表構(gòu)建和描述分析
2021-03-08
一、案例綜述 案例編號(hào): 102005 案例名稱: 銀行數(shù)據(jù)寬表構(gòu)建和描述分析 作者姓名(或單位、或來源): 朱江 案例所屬行業(yè): J662 貨幣銀行服務(wù) 案例所用軟件: R 案例 ...

使用R并行方式對(duì)數(shù)值型數(shù)據(jù)離散化

使用R并行方式對(duì)數(shù)值型數(shù)據(jù)離散化
2018-02-26
使用R并行方式對(duì)數(shù)值型數(shù)據(jù)離散化 數(shù)據(jù)的特征按照其取值可以分為連續(xù)型和離散型。離散數(shù)值屬性在數(shù)據(jù)挖掘的過程中具有重要的作用。比如在信用卡評(píng)分模型中,當(dāng)自變量很多時(shí),并非所有字段對(duì)于目標(biāo)字段來說都是 ...

數(shù)據(jù)挖掘模型中的IV和WOE詳解

數(shù)據(jù)挖掘模型中的IV和WOE詳解
2018-02-25
數(shù)據(jù)挖掘模型中的IV和WOE詳解 1.IV的用途 IV的全稱是Information Value,中文意思是信息價(jià)值,或者信息量。 我們?cè)谟眠壿嫽貧w、決策樹等模型方法構(gòu)建分類模型時(shí),經(jīng)常需要對(duì)自變量進(jìn)行篩選。比如我 ...

Python語言描述隨機(jī)梯度下降法

Python語言描述隨機(jī)梯度下降法
2018-02-14
Python語言描述隨機(jī)梯度下降法 1.梯度下降 1)什么是梯度下降? 因?yàn)樘荻认陆凳且环N思想,沒有嚴(yán)格的定義,所以用一個(gè)比喻來解釋什么是梯度下降。 簡單來說,梯度下降就是從山頂找一條最短的路走 ...

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