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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)的第一個參數(shù)驗(yàn)證碼對象，之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)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(yàn)服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時表示是新驗(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)說明請參見：http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計(jì)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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干貨 | 機(jī)器學(xué)習(xí)沒有你想的那么復(fù)雜: 2018-11-09; 作者 | Anish Phadnis 翻譯 | Mika 本文為 CDA 數(shù)據(jù)分析師原創(chuàng)作品，轉(zhuǎn)載需授權(quán) 人腦是最神奇的。你知道我更感興趣的是什么嗎？是我們的學(xué)習(xí)能力。我們?nèi)绾文軌蜻m應(yīng)并學(xué)習(xí)全新的技能，然后應(yīng)用 ...

Google首席決策師告訴你數(shù)據(jù)科學(xué)究竟是什么？: 2018-11-07; 作者: Cassie Kozyrkov 編譯: Mika 本文為 CDA 數(shù)據(jù)分析師原創(chuàng)作品，轉(zhuǎn)載需授權(quán) > 關(guān)于作者： Cassie Kozyrkov，Google首席決策師。致力于統(tǒng)計(jì)學(xué), 機(jī)器學(xué)習(xí) /人工智能、數(shù)據(jù)、決策科學(xué)。 ...

數(shù)據(jù)分析師的自我修養(yǎng)丨如何進(jìn)階為數(shù)據(jù)科學(xué)家: 2018-10-22; 作者 Ben Stanbury 編譯 Mika 本文為 CDA 數(shù)據(jù)分析師原創(chuàng)作品，轉(zhuǎn)載需授權(quán) 有人問我，應(yīng)該如何從數(shù)據(jù)分析師進(jìn)階為數(shù)據(jù)科學(xué)家呢？很簡單，分三步： 1. 打開LinkedIn，登錄。 2. 點(diǎn)擊“編輯 ...

Google首席決策師告訴你數(shù)據(jù)科學(xué)究竟是什么: 2018-09-10; 關(guān)于作者： Cassie Kozyrkov，Google首席決策師。致力于統(tǒng)計(jì)學(xué), 機(jī)器學(xué)習(xí) /人工智能、數(shù)據(jù)、決策科學(xué)。數(shù)據(jù)科學(xué)是讓數(shù)據(jù)變得有用的學(xué)科。在本文中我將對數(shù)據(jù)科學(xué)中以下三個概念進(jìn)行解讀: 統(tǒng)計(jì) ...

對反向傳播算法（Back-Propagation）的推導(dǎo)與一點(diǎn)理解: 2018-08-27; 對反向傳播算法（Back-Propagation）的推導(dǎo)與一點(diǎn)理解本文在推導(dǎo)過程中忽略了偏置的存在，這樣做是為了更簡單明晰的闡述BP算法的操作過程，并不是說偏置不重要，希望不會引起誤會。我們知道，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大多 ...

入門 | 關(guān)于TensorFlow，你應(yīng)該了解的9件事: 2018-08-25; 入門 | 關(guān)于TensorFlow，你應(yīng)該了解的9件事谷歌開發(fā)技術(shù)推廣工程師 Laurence Moroney 在 Google Cloud Next 大會上進(jìn)行了一段 42 分鐘的演講，主題是「What\'s New with TensorFlow?」。本文作者 Cass ...

這一次，我拒絕了Python，選擇了Go: 2018-08-24; 這一次，我拒絕了Python，選擇了Go 如今，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)非常流行，人們將它用于各種任務(wù)，特別是人臉識別應(yīng)用。最近，我用一個以 Go 語言為后端的軟件，實(shí)現(xiàn)了一個人臉識別項(xiàng)目。它能夠識別出上傳照片中的 ...

MIT 用 AI 實(shí)現(xiàn)自動摳圖，輕松打造效果驚艷的特效電影: 2018-08-23; MIT 用 AI 實(shí)現(xiàn)自動摳圖，輕松打造效果驚艷的特效電影來自 MIT CSAIL 的研究人員開發(fā)了一種精細(xì)程度遠(yuǎn)超傳統(tǒng)語義分割方法的「語義軟分割」技術(shù)，連頭發(fā)都能清晰地在分割掩碼中呈現(xiàn)。在對比實(shí)驗(yàn)中，他 ...

在實(shí)際項(xiàng)目中，如何選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)模型: 2018-08-20; 在實(shí)際項(xiàng)目中，如何選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)模型在這個文章中，我們主要面向初學(xué)者或中級數(shù)據(jù)分析師，他們對識別和應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法都非常感興趣，但是初學(xué)者在面對各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法時，都會遇到一個問題是 “在實(shí) ...

什么是支持向量機(jī)？支持向量機(jī)基本概念: 2018-08-19; 什么是支持向量機(jī)？支持向量機(jī)基本概念 SVM算法是一種學(xué)習(xí)機(jī)制，是由Vapnik提出的旨在改善傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法的理論弱點(diǎn)，最先從最優(yōu)分類面問題提出了支持向量機(jī)網(wǎng)絡(luò)。SVM學(xué)習(xí)算法根據(jù)有限的樣本信息 ...

神探Sherlock如何用AI破案？教你在Excel中搭建一個人臉識別CNN網(wǎng)絡(luò): 2018-08-15; 神探Sherlock如何用AI破案？教你在Excel中搭建一個人臉識別CNN網(wǎng)絡(luò) 【導(dǎo)讀】人臉識別技術(shù)已經(jīng)有了非常廣泛的應(yīng)用，國內(nèi)大規(guī)模監(jiān)控系統(tǒng)背后運(yùn)用的技術(shù)就是人臉識別。與大家常規(guī)見到的搭建人臉識別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ...

機(jī)器學(xué)習(xí)的超參數(shù)是什么: 2018-08-15; 機(jī)器學(xué)習(xí)的超參數(shù)是什么自從接觸了機(jī)器學(xué)習(xí)后，在很多地方如書籍和文獻(xiàn)中經(jīng)常會看到有一類參數(shù)叫超參數(shù)（hyperparameter），其中提超參數(shù)最多的地方是在支持向量機(jī)（SVM）和深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）中，比 ...

入門 | 獻(xiàn)給新手的深度學(xué)習(xí)綜述: 2018-08-14; 入門 | 獻(xiàn)給新手的深度學(xué)習(xí)綜述這篇綜述論文列舉出了近年來深度學(xué)習(xí)的重要研究成果，從方法、架構(gòu)，以及正則化、優(yōu)化技術(shù)方面進(jìn)行概述。這篇綜述對于剛?cè)腴T的深度學(xué)習(xí)新手是一份不錯的參考資料，在形成基本學(xué) ...

花式玩邏輯回歸之不是只能做二分類: 2018-08-14; 花式玩邏輯回歸之不是只能做二分類最近忙了一些，懶也有啦，就沒怎么看書，發(fā)現(xiàn)一些新的東西，所以更新慢了，之前有個朋友叫我寫避免過擬合，但是這個題目真的好廣泛，我還沒看透，所以這個可能后續(xù)再寫，今天 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的參數(shù)與超參數(shù)之間的區(qū)別: 2018-08-13; 機(jī)器學(xué)習(xí)中的參數(shù)與超參數(shù)之間的區(qū)別機(jī)器學(xué)習(xí)中的模型參數(shù)和模型超參數(shù)在作用、來源等方面都有所不同，而模型超參數(shù)常被稱為模型參數(shù)，這樣，很容易對初學(xué)者造成混淆。本文給出了模型參數(shù)和模型超參數(shù)的定義 ...

在谷歌、Facebook等頂級科技公司工作需要哪些技能: 2018-08-10; 在谷歌、Facebook等頂級科技公司工作需要哪些技能 LinkedIn通過對用戶數(shù)據(jù)的深入挖掘，列出了美國最具吸引力的40強(qiáng)企業(yè)。查看完整TOP40名單： https://lists.linkedin.com/2016/top-attractors/en/us ...

剖析手寫數(shù)字識別器LeNet-5認(rèn)識卷積網(wǎng)絡(luò): 2018-08-07; 剖析手寫數(shù)字識別器LeNet-5認(rèn)識卷積網(wǎng)絡(luò) 關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的文章網(wǎng)上非常多，也有很多大牛們講得生動形象，令人十分佩服，也給我的學(xué)習(xí)帶來了很大的幫助，但是關(guān)于LeNet-5的具體剖析感覺還沒有一篇博文 ...

數(shù)據(jù)挖掘中最易栽的幾個大坑: 2018-08-05; 數(shù)據(jù)挖掘中最易栽的幾個大坑對與數(shù)據(jù)分析初學(xué)者來說，總會多多少少犯一些錯誤，本文總結(jié)了數(shù)據(jù)挖掘中最容易出現(xiàn)的錯誤，提出相應(yīng)的解決方法，在此與大家分享。 0缺乏數(shù)據(jù)（Lack Data）對于分類問題 ...

數(shù)據(jù)挖掘常用算法及其在醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)研究中的應(yīng)用: 2018-08-05; 數(shù)據(jù)挖掘常用算法及其在醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)研究中的應(yīng)用醫(yī)院信息化的發(fā)展及云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用，為醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)的獲取、存儲及處理提供了極大便利。數(shù)據(jù)挖掘也隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)得到了廣泛應(yīng) ...

大數(shù)據(jù)和人工智能概念全面解析: 2018-08-04; 大數(shù)據(jù)和人工智能概念全面解析一、大數(shù)據(jù)和人工智能大數(shù)據(jù)是伴隨著信息數(shù)據(jù)爆炸式增長和網(wǎng)絡(luò)計(jì)算技術(shù)迅速發(fā)展而興起的一個新型概念。根據(jù)麥肯錫全球研究所的定義，大數(shù)據(jù)是一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理 ...

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