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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(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服務(wù)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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十張圖解釋機器學習的基本概念

十張圖解釋機器學習的基本概念
2016-10-05
十張圖解釋機器學習的基本概念 在解釋機器學習的基本概念的時候，我發(fā)現(xiàn)自己總是回到有限的幾幅圖中。以下是我認為最有啟發(fā)性的條目列表。 1. Test and training error: 為什么低訓練誤差并不總是 ...

K-means算法及文本聚類實踐

K-means算法及文本聚類實踐
2016-08-17
K-means算法及文本聚類實踐 K-Means是常用的聚類算法，與其他聚類算法相比，其時間復(fù)雜度低，聚類的效果也還不錯，這里簡單介紹一下k-means算法，下圖是一個手寫體數(shù)據(jù)集聚類的結(jié)果。 基本思想 k-mea ...

機器學習算法需要注意的一些問題

機器學習算法需要注意的一些問題
2016-05-05
機器學習算法需要注意的一些問題 對于機器學習的實際運用，光停留在知道了解的層面還不夠，我們需要對實際中容易遇到的一些問題進行深入的挖掘理解。我打算將一些瑣碎的知識點做一個整理。 1 數(shù)據(jù)不平衡問 ...

太奇妙了，基于OpencvCV的情緒檢測！

太奇妙了，基于OpencvCV的情緒檢測！
2020-08-20
情緒檢測或表情分類在深度學習領(lǐng)域中有著廣泛的研究。使用相機和一些簡單的代碼我們就可以對情緒進行實時分類，這也是邁向高級人機交互的一步。 前言 本期我們將首先介紹如何使用Keras 創(chuàng)建卷積神 ...

機器學習中最小二乘法是什么，如何實現(xiàn)？

機器學習中最小二乘法是什么，如何實現(xiàn)？
2020-07-24
最小二乘法，相信大家都不陌生，統(tǒng)計學中很是常見，而且其理論相對簡單，用途也很廣泛。今天小編就給大家具體介紹一下最小二乘法。 一、最小二乘概念 最小二乘，或者也可以叫做最小平方和，它目的就是通過最 ...

過擬合是如何產(chǎn)生的？有什么好的解決方法？

過擬合是如何產(chǎn)生的？有什么好的解決方法？
2020-07-23
在機器學習中，相對于欠擬合，過擬合出現(xiàn)的頻次更高。這是因為，假設(shè)某一數(shù)據(jù)集其對應(yīng)的模型為‘真’模型，我們通常是采用提高模型的復(fù)雜度的方法，來避免欠擬合現(xiàn)象的產(chǎn)生，但與此同時，我們又很難把網(wǎng)絡(luò)設(shè)計成和 ...
應(yīng)該怎樣理解深度學習Caffe？
2020-07-13
Caffe是深度學習框架中經(jīng)常遇到的，那么到底Caffe是什么?我們又應(yīng)該怎樣理解呢?下面，小編對于Caffe做了一個簡單的介紹，希望對大家有所幫助。 一、Caffe基本概念 Caffe全稱為：Convolutional Architecture ...

如何快速簡單地入門Keras？

如何快速簡單地入門Keras？
2020-07-13
Keras 是基于 Theano 或 者TensorFlow 的一個深度學習框架，其設(shè)計源于Torch，編程語言用 Python ，是一個功能強大、內(nèi)容抽象，高度模塊化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫，能夠支持 GPU 和 CPU。目前tensorflow已經(jīng)將keras合并到了 ...
XGBoost算法的這3類參數(shù)，你知道嗎？
2020-07-09
XGBoost是誕生于2014年2月的一種專攻梯度提升算法的機器學習函數(shù)庫，它有很好的學習效果，速度也非?？欤c梯度提升算法在另一個常用機器學習庫scikit-learn中的實現(xiàn)相比，XGBoost的性能可以提升10倍以上。還有，X ...
特征工程是什么？常用的方法有哪些？
2020-07-07
“數(shù)據(jù)決定了機器學習的上限，而算法只是盡可能逼近這個上限”，這里的數(shù)據(jù)指的就是經(jīng)過特征工程得到的數(shù)據(jù)。特征工程指的是把原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)槟Ｐ偷挠柧殧?shù)據(jù)的過程，它的目的就是獲取更好的訓練數(shù)據(jù)特征，使得機器 ...

機器學習中的泛化能力指的是什么？

機器學習中的泛化能力指的是什么？
2020-07-03
概括地說，泛化能力(generalization ability)是指機器學習算法對新鮮樣本的適應(yīng)能力。學習的目的是學到隱含在數(shù)據(jù)對背后的規(guī)律，對具有同一規(guī)律的學習集以外的數(shù)據(jù)，經(jīng)過訓練的網(wǎng)絡(luò)也能給出合適的輸出，該能力稱為 ...

線性可分支持向量機、線性支持向量機、非線性支持向量機的區(qū)別有哪些

線性可分支持向量機、線性支持向量機、非線性支持向量機的區(qū)別有哪些
2020-07-03
支持向量機是一種二類分類模型.它的基本模型是定義在特征空間上的間隔最大的線性分類器。其學習策略是間隔最大化，可形式化為求解凸二次規(guī)劃問題，也等價于正則化的合葉損失函數(shù)的最小化問題。 支持向量機學習 ...
SVM和LR有哪些相同點和不同點
2020-07-03
SVM和LR是機器學習中常用的算法，今天就讓我們來看一下這兩者有哪些相同點和不同點吧。 SVM和LR的相同點： 1.LR和SVM都是有監(jiān)督的學習 2.LR和SVM都可以處理分類問題，且一般都用于處理線性二分類問題(在 ...
SVC，NuSVC，LinearSVC有什么區(qū)別
2020-07-03
相信大家在機器學習中，一定常見到;SVC，NvSVC，LinearSVC，今天我們就來看看這三者的區(qū)別。 SVC(C-Support Vector Classification)： 支持向量分類，基于libsvm實現(xiàn)的，數(shù)據(jù)擬合的時間復(fù)雜度是數(shù)據(jù)樣本的二 ...

線性回歸的原理和表達式

線性回歸的原理和表達式
2020-07-01
有監(jiān)督學習的主要任務(wù)是分類和回歸，而其中最簡單的一種回歸方式就是線性回歸。下面跟隨小編一起來看線性回歸的內(nèi)容吧。 線性回歸得出的模型不一定是一條直線，在只有一個變量的時候，模型是平面中的一條直線; ...

深度學習算法：CNN、RNN、LSTM、TensorFlow等之間的關(guān)系！

深度學習算法：CNN、RNN、LSTM、TensorFlow等之間的關(guān)系！
2020-05-27
用于實際問題的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能具有10層以上的隱藏層。它的拓撲可能很簡單，也可能很復(fù)雜。網(wǎng)絡(luò)中的層越多，它可以識別的特征就越多。不幸的是，網(wǎng)絡(luò)中的層越多，計算所需的時間就越長，并且訓練起來就越困難。 ...

Kmeans算法精簡版(無for loop循環(huán))

Kmeans算法精簡版(無for loop循環(huán))
2020-05-27
大家在學習算法的時候會學習到關(guān)于Kmeans的算法，但是網(wǎng)絡(luò)和很多機器學習算法書中關(guān)于Kmeans的算法理論核心一樣，但是代碼實現(xiàn)過于復(fù)雜，效率不高，不方便閱讀。這篇文章首先列舉出Kmeans核心的算法過程 ...

機器學習中的線性回歸，你理解了多少？

機器學習中的線性回歸，你理解了多少？
2020-02-22
作者丨algorithmia 來源 | 大數(shù)據(jù)與人工智能 機器學習中的線性回歸是一種來源于經(jīng)典統(tǒng)計學的有監(jiān)督學習技術(shù)。然而，隨著機器學習和深度學習的迅速興起，因為線性（多層感知器）層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ...

33 個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)「煉丹」技巧

33 個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)「煉丹」技巧
2019-12-26
作者 | Andrej Karpathy 編譯 | AI有道 特斯拉人工智能部門主管 Andrej Karpathy 發(fā)布新博客，介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練的技巧。 Andrej Karpathy 是深度學習計算機視覺領(lǐng)域、與領(lǐng)域的研究員 ...

用OpenCV等構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這些實戰(zhàn)經(jīng)驗?zāi)憧隙ㄓ玫蒙希? class=

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2020-05-21
在我們的機器學習實驗室，我們在許多高性能的機器已經(jīng)積累了成千上萬個小時的訓練。然而，并不是只有計算機在這個過程中學到了很多東西：我們自己也犯了很多錯誤，修復(fù)了很多錯誤。 我們承認這些都是眾所周知 ...

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