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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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如何踏上人工智能之路(機器學習篇)

如何踏上人工智能之路(機器學習篇)
2018-04-01
如何踏上人工智能之路(機器學習篇) 如何打開機器學習的大門 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 ...

如何用純SQL查詢語句可以實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡

如何用純SQL查詢語句可以實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡
2018-03-29
如何用純SQL查詢語句可以實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡 我們熟知的SQL是一種數(shù)據(jù)庫查詢語句,它方便了開發(fā)者在大型數(shù)據(jù)中執(zhí)行高效的操作。但本文從另一角度嵌套SQL查詢語句而構建了一個簡單的三層全連接網(wǎng)絡,雖然由于語句的嵌 ...

機器學習案例實戰(zhàn)-信用卡欺詐檢測

機器學習案例實戰(zhàn)-信用卡欺詐檢測
2018-03-29
機器學習案例實戰(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 ...

用Python開啟你的寬客世界

用Python開啟你的寬客世界
2018-03-28
最為難能可貴的是,縱然是在次貸危機全面爆發(fā)的2008年,該基金的投資回報率仍可穩(wěn)穩(wěn)保持在80%左右的驚人水準。 量化投資,就是利用計算機技術并且采用一定的數(shù)學模型去實踐投資理念,實現(xiàn)投資策略的過程。 ...

如何踏上人工智能與數(shù)據(jù)科學之路(機器學習篇)

如何踏上人工智能與數(shù)據(jù)科學之路(機器學習篇)
2018-03-25
如何踏上人工智能與數(shù)據(jù)科學之路(機器學習篇) 如何打開機器學習的大門 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 ...

線性代數(shù)在機器學習上的基本應用

線性代數(shù)在機器學習上的基本應用
2018-03-22
線性代數(shù)在機器學習上的基本應用 本人碩渣一枚,之前研究方向為GPU并行計算?,F(xiàn)在開始學習機器學習和深度學習。俗話說好記性不如爛筆頭。僅以此記錄我的學習過程。 線性代數(shù)在機器學習方面有著重要的應用, ...

詳解大數(shù)據(jù)的思想如何形成與其價值維度

詳解大數(shù)據(jù)的思想如何形成與其價值維度
2018-03-21
詳解大數(shù)據(jù)的思想如何形成與其價值維度 比如經(jīng)濟上,黃仁宇先生對宋朝經(jīng)濟的分析中發(fā)現(xiàn)了“數(shù)目字管理”(即定量分析)的廣泛應用(可惜王安石變法有始無終)。又如軍事,“向林彪學習數(shù)據(jù)挖掘”的橋段不論真假,其 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡究竟干了一件什么事

神經(jīng)網(wǎng)絡究竟干了一件什么事
2018-03-21
神經(jīng)網(wǎng)絡究竟干了一件什么事 今天我們來討論當下最熱門的神經(jīng)網(wǎng)絡,現(xiàn)在深度學習炒的非?;穑鋵嵄举|(zhì)還是把神經(jīng)網(wǎng)絡算法進行了延伸和優(yōu)化!咱們這回的目標就直入主題用最簡單的語言讓大家清楚神經(jīng)網(wǎng)絡究竟是個 ...

AI時代-人工智能入學指南

AI時代-人工智能入學指南
2018-03-21
AI時代-人工智能入學指南 本篇文章旨在幫助大家建立一份人工智能的學習計劃以及我的一些個人建議,希望大家在AI之路都能早日成為大神!本篇主要內(nèi)容如下: 人工智能現(xiàn)在被吹的這么火(實際上也蠻厲害的), ...

為什么說Python更適合做AI/機器學習

為什么說Python更適合做AI/機器學習
2018-03-21
為什么說Python更適合做AI/機器學習 Python網(wǎng)絡編程框架Twisted的創(chuàng)始人Glyph Lefkowitz(glyph): 編程是一項社交活動——Python社區(qū)已經(jīng)認識到了這一點! 人工智能是一個全面的技術術語,通常意 ...

超詳細的大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)規(guī)劃

超詳細的大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)規(guī)劃
2018-03-20
超詳細的大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)規(guī)劃 最近有不少同學咨詢有關數(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)也成為很多同學關注的目標。不要急,這就給大家介紹數(shù)據(jù)分 ...

關于 AI 丨不知道這些概念你就落伍了

關于 AI 丨不知道這些概念你就落伍了
2018-03-16
關于 AI 丨不知道這些概念你就落伍了 對所有事情都有一定了比擁有一項專業(yè)技能更實用。對于進入新興市場領域的人來說尤其如此,特別是科技領域。 許多人認為他們對 AI 有一些了解。但是這個領域很新,而且在 ...

常用的機器學習&數(shù)據(jù)挖掘知識點

常用的機器學習&數(shù)據(jù)挖掘知識點
2018-03-07
常用的機器學習&數(shù)據(jù)挖掘知識點 Basis(基礎): 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 ...

邏輯回歸算法學習與思考

邏輯回歸算法學習與思考
2018-03-04
邏輯回歸算法學習與思考 本文是作者對于邏輯回歸算法的學習和思考,主要介紹:邏輯回歸的算法介紹、邏輯回歸的數(shù)學原理、邏輯回歸的實際應用、邏輯回歸的總結以及網(wǎng)絡安全場景預測,歡迎大家參考討論。 邏輯 ...

AI 經(jīng)典書單 | 人工智能學習該讀哪些書

AI 經(jīng)典書單 | 人工智能學習該讀哪些書
2018-03-01
AI 經(jīng)典書單 | 人工智能學習該讀哪些書 人工智能相關崗位中,涉及到的內(nèi)容包含: 算法、深度學習、機器學習、自然語言處理、數(shù)據(jù)結構、Tensorflow、Python 、數(shù)據(jù)挖掘、搜索開發(fā)、神經(jīng)網(wǎng)絡、視覺度量、圖像 ...

初學者如何從零學習人工智能

初學者如何從零學習人工智能
2018-02-28
初學者如何從零學習人工智能 此文是想要進入人工智能這個領域、但不知道從哪里開始的初學者最佳的學習資源列表。 一、機器學習 有關機器學習領域的最佳介紹,請觀看Coursera的Andrew Ng機器學習課程。 它 ...

牛津、劍橋等專家聯(lián)合發(fā)布報告:警惕AI在未來的惡意使用

牛津、劍橋等專家聯(lián)合發(fā)布報告:警惕AI在未來的惡意使用
2018-02-27
牛津、劍橋等專家聯(lián)合發(fā)布報告:警惕AI在未來的惡意使用 當談到人工智能所帶來的危險,我們通常強調(diào)的是意想不到的副作用。我們擔心可能在無意間創(chuàng)造了超級智能AI,但在編程中沒有加入道德約束; 或者我們部署了 ...

數(shù)據(jù)挖掘中的特征選擇問題

數(shù)據(jù)挖掘中的特征選擇問題
2018-02-26
數(shù)據(jù)挖掘中的特征選擇問題 特征工程包括特征選擇和特征提取。數(shù)據(jù)和特征決定了機器學習的上限,而模型和算法只是逼近這個上限而已。通常而言,特征選擇是指選擇獲得相應模型和算法最好性能的特征集,工程上常 ...

數(shù)據(jù)預處理的一些知識

數(shù)據(jù)預處理的一些知識
2018-02-24
數(shù)據(jù)預處理的一些知識 做研究時只要與數(shù)據(jù)分析相關就避免不了數(shù)據(jù)預處理。我們常見的預處理包括:標準化(規(guī)范化),歸一化,零均值(化),白化,正則化……這些預處理的目的是什么呢?網(wǎng)上查的總是零零散 ...

Python語言描述隨機梯度下降法

Python語言描述隨機梯度下降法
2018-02-14
Python語言描述隨機梯度下降法 1.梯度下降 1)什么是梯度下降? 因為梯度下降是一種思想,沒有嚴格的定義,所以用一個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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