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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(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時表示是新驗證碼的宕機(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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新手機(jī)器學(xué)習(xí)工程師最容易犯的6大錯誤

新手機(jī)器學(xué)習(xí)工程師最容易犯的6大錯誤
2019-12-16
作者 | Christopher Dossman 編譯 | ronghuaiyang 在機(jī)器學(xué)習(xí)中,有許多方法來構(gòu)建產(chǎn)品或解決方案,每種方法都假設(shè)不同的東西。很多時候,如何識別哪些假設(shè)是合理的并不明顯。剛接觸機(jī)器學(xué) ...

8個計算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí)中常見的Bug

8個計算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí)中常見的Bug
2019-12-11
作者 | Arseny Kravchenko 編譯 | ronghuaiyang 人是不完美的,我們經(jīng)常在軟件中犯錯誤。有時這些錯誤很容易發(fā)現(xiàn):你的代碼根本不能工作,你的應(yīng)用程序崩潰等等。但是有些bug是隱藏的,這 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)之深度學(xué)習(xí)的未來

機(jī)器學(xué)習(xí)之深度學(xué)習(xí)的未來
2019-12-09
作者 | Francois Chollet 編譯 | CDA數(shù)據(jù)分析師 The future of deep learning 鑒于我們對深網(wǎng)的工作原理,局限性以及研究現(xiàn)狀的了解,我們能否預(yù)測中期的發(fā)展方向?這是一些純粹的個 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)核心知識點(diǎn)總結(jié)(二)

機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)核心知識點(diǎn)總結(jié)(二)
2019-12-03
作者 | 小小挖掘機(jī) 來源 | SIGAI 主成分分析 主成分分析是一種數(shù)據(jù)降維和去除相關(guān)性的方法,它通過線性變換將向量投影到低維空間。對向量進(jìn)行投影就是對向量左乘一個矩陣,得到結(jié)果向量 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)核心知識點(diǎn)總結(jié)(一)

機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)核心知識點(diǎn)總結(jié)(一)
2019-12-02
作者 | 小小挖掘機(jī) 來源 | SIGAI 數(shù)學(xué) 1.列舉常用的最優(yōu)化方法 梯度下降法 牛頓法, 擬牛頓法 坐標(biāo)下降法 梯度下降法的改進(jìn)型如AdaDelta,AdaGrad,Adam,NAG等。 ...

如何在Keras中開發(fā)最大化生成對抗網(wǎng)絡(luò)(InfoGAN)的信息?

如何在Keras中開發(fā)最大化生成對抗網(wǎng)絡(luò)(InfoGAN)的信息?
2019-11-13
作者 | CDA數(shù)據(jù)分析師 生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)是一種用于訓(xùn)練深度卷積模型以生成合成圖像的體系結(jié)構(gòu)。 盡管非常有效,但默認(rèn)GAN無法控制生成的圖像類型。信息最大化GAN(簡稱InfoGAN)是GAN架構(gòu)的 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)的敲門磚:kNN算法(下)

機(jī)器學(xué)習(xí)的敲門磚:kNN算法(下)
2019-10-21
作者 | Japson 來源 | 木東居士 0x00 前言 在上一篇文章《機(jī)器學(xué)習(xí)的敲門磚:kNN算法(中)》中,我們借助kNN分類算法,學(xué)習(xí)了如下知識點(diǎn): 將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù) ...

你真的懂對抗樣本嗎?一文帶你重新認(rèn)識對抗樣本背后的含義

你真的懂對抗樣本嗎?一文帶你重新認(rèn)識對抗樣本背后的含義
2019-10-10
作者 | Alex Adam 來源 | 機(jī)器之心 很多人都大概了解對抗樣本是什么:在數(shù)據(jù)中加入人眼不可察覺的擾動,使得模型對數(shù)據(jù)的標(biāo)簽預(yù)測發(fā)生混淆和錯誤。但是,這句話背后的技術(shù)細(xì)節(jié)是什么?怎樣才 ...

如何避免機(jī)器學(xué)習(xí)中的三大陷阱?

如何避免機(jī)器學(xué)習(xí)中的三大陷阱?
2019-09-16
▲利用機(jī)器學(xué)習(xí)來優(yōu)化生產(chǎn)高能等離子體的設(shè)備 隨著來自無數(shù)領(lǐng)域的科學(xué)家急于進(jìn)行算法分析,谷歌的Patrick Riley呼吁在研究和報告方面制定明確的標(biāo)準(zhǔn)。 作者 | Patrick Riley 出品 ...

數(shù)據(jù)挖掘知識點(diǎn)串燒:邏輯回歸

數(shù)據(jù)挖掘知識點(diǎn)串燒:邏輯回歸
2019-09-12
作者 | DD-Kylin 來源 | 木東居士 0x00 前言 我們知道,回歸模型可以解決因變量為連續(xù)變量的問題,但是,如果因變量為分類變量的話,用回歸的方法就行不通了。這個時候我們就得選擇用其 ...

在CDA學(xué)成之后,終于拿到了我的理想offer!

在CDA學(xué)成之后,終于拿到了我的理想offer!
2021-12-13
上海57期數(shù)據(jù)分析就業(yè)班學(xué)員 姓名:譚同學(xué) 畢業(yè)院校:湖南大學(xué) 專業(yè):軟件工程 入職信息:上海某汽車公司,數(shù)據(jù)分析師,薪資保密,上海 各位同學(xué)大家好,很榮幸接到李智老師的邀請,分享一些 ...

梯度下降算法詳解

梯度下降算法詳解
2019-07-16
原創(chuàng) | CDA數(shù)據(jù)分析研究院,轉(zhuǎn)載需授權(quán) 介紹 如果說在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域有哪個優(yōu)化算法最廣為認(rèn)知,用途最廣,非梯度下降算法莫屬。梯度下降算法是一種非常經(jīng)典的求極小值的算法,比如在線性回歸里我 ...

讓機(jī)器像人類一樣學(xué)習(xí)?伯克利 AI 研究院提出新的元強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法

讓機(jī)器像人類一樣學(xué)習(xí)?伯克利 AI 研究院提出新的元強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法
2019-06-19
如果要讓機(jī)器人擁有人的學(xué)習(xí)能力,應(yīng)該怎么做?伯克利 AI 研究院給出了一個很好的答案——元強(qiáng)化學(xué)習(xí)(meta-RL)。但這一次伯克利 AI 研究院不只是使用了元強(qiáng)化學(xué)習(xí),還考慮POMDP、異步策略梯度等等知識體系,最終 ...

一文帶你用可視化理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

一文帶你用可視化理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-06-17
“你的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是如何生成這個結(jié)果的?”這個問題也曾讓許多數(shù)據(jù)科學(xué)家陷入了困境。其實,讓我們?nèi)ソ忉屢粋€層數(shù)較少的簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作原理并不難,但是當(dāng)我們將計算機(jī)視覺項目中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)增加到1000層時,它 ...

簡單介紹機(jī)器學(xué)習(xí)建模過程

簡單介紹機(jī)器學(xué)習(xí)建模過程
2019-05-20
在機(jī)器學(xué)習(xí)中,我們會遇到很多算法,而這些算法都是能夠幫助機(jī)器學(xué)習(xí)解決很多問題, 可以說,機(jī)器學(xué)習(xí)是整個人工智能的核心。當(dāng)然,機(jī)器學(xué)習(xí)的算法特征之一就是模型,那么大家是否知道機(jī)器學(xué)習(xí)建模的過程是什 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中需要了解的概念

機(jī)器學(xué)習(xí)中需要了解的概念
2019-04-26
機(jī)器學(xué)習(xí)有大塊的知識,也有零碎的知識,我們在學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的時候不能忽視這些零碎的知識。如果對這些知識忽視,那么就容易讓自己的知識架構(gòu)殘缺不全。如果對這些知識的了解充分,我們就能夠更好地理解機(jī)器學(xué) ...

機(jī)器學(xué)習(xí)的要素是什么?

機(jī)器學(xué)習(xí)的要素是什么?
2019-04-01
我們在深入學(xué)習(xí)人工智能的時候會走進(jìn)一個新世界,而這個新世界被稱為機(jī)器學(xué)習(xí)。當(dāng)然,機(jī)器學(xué)習(xí)也被稱為人工智能的核心。正是由于這個原因,機(jī)器學(xué)習(xí)逐漸被大家所關(guān)注,那么大家知道不知道機(jī)器學(xué)習(xí)的要 ...

深度學(xué)習(xí)如何改進(jìn)(二)

深度學(xué)習(xí)如何改進(jìn)(二)
2019-02-20
我們在上一篇文章中給大家介紹了關(guān)于深度學(xué)習(xí)中的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)知識,而前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最樸素的一個內(nèi)容,這是因為前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的知識是比較簡單的。而我們在上一篇文章中給大家提到了一 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)知識(五)

機(jī)器學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)知識(五)
2019-02-19
在上面的文章中我們給大家介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識,其實我們在前面的文章中提到了很多的概念,通過對這些概念的了解,我們也知道了機(jī)器學(xué)習(xí)有很多的功能都是由一部分一部分的知識結(jié)構(gòu)搭建而成的,下面 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)知識(三)

機(jī)器學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)知識(三)
2019-02-19
通過前兩篇文章我們給大家介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)概念,我們不難看出,機(jī)器學(xué)習(xí)的知識是十分零碎的,這是因為機(jī)器學(xué)習(xí)涉及到的知識有很多,在這篇文章中我們繼續(xù)為大家介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的知識,希望這篇文章能 ...

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