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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(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(hù)后臺(tái)檢測(cè)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(shuō)明請(qǐng)參見(jiàn)：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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機(jī)器學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)知識(shí)（入門(mén)下篇）: 2019-02-16; 機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能的核心學(xué)科，倍受大家的關(guān)注，所以對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)掌握的要求是比較嚴(yán)格的，只有扎實(shí)的基礎(chǔ)知識(shí)我們才能夠?qū)W好機(jī)器學(xué)習(xí)。雖然說(shuō)機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)是十分廣泛的，但我們還是要一步一步 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)知識(shí)（入門(mén)上篇）: 2019-02-16; 前面我們已經(jīng)給大家講述了很多有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)的概念，這些概念都是十分重要的，我們?nèi)绻獙W(xué)習(xí)人工智能的話(huà)就需要重視這些知識(shí)。在這篇文章我們接著給大家介紹機(jī)器學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)知識(shí)，希望這篇文章能夠給大 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的基礎(chǔ)知識(shí)（入門(mén)中篇）: 2019-02-16; 機(jī)器學(xué)習(xí)涉及到的知識(shí)有很多，我們?cè)谇懊娴奈恼轮幸步o大家列舉了大量的機(jī)器學(xué)習(xí)的概念，想要了解這些概念不是一個(gè)十分簡(jiǎn)單的事情，但是我們只要理解了這些我們就能夠更好地去做機(jī)器學(xué)習(xí)工作，從而為人工 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中幾個(gè)常見(jiàn)模型的優(yōu)缺點(diǎn): 2018-08-20; 機(jī)器學(xué)習(xí)中幾個(gè)常見(jiàn)模型的優(yōu)缺點(diǎn) 樸素貝葉斯：優(yōu)點(diǎn)：對(duì)小規(guī)模的數(shù)據(jù)表現(xiàn)很好，適合多分類(lèi)任務(wù)，適合增量式訓(xùn)練。缺點(diǎn)：對(duì)輸入數(shù)據(jù)的表達(dá)形式很敏感（連續(xù)數(shù)據(jù)的處理方式）。決策樹(shù)：優(yōu)點(diǎn)：計(jì)算量簡(jiǎn)單， ...

我的R語(yǔ)言小白之梯度上升和逐步回歸的結(jié)合使用: 2018-08-16; 我的R語(yǔ)言小白之梯度上升和逐步回歸的結(jié)合使用我們今天的主題通常在用sas擬合邏輯回歸模型的時(shí)候，我們會(huì)使用逐步回歸，最優(yōu)得分統(tǒng)計(jì)模型的等方法去擬合模型。而在接觸機(jī)器學(xué)習(xí)算法用R和python實(shí)踐之后，我們 ...

神探Sherlock如何用AI破案？教你在Excel中搭建一個(gè)人臉識(shí)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(gè)人臉識(shí)別CNN網(wǎng)絡(luò) 【導(dǎo)讀】人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)有了非常廣泛的應(yīng)用，國(guó)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(shí)別。與大家常規(guī)見(jiàn)到的搭建人臉識(shí)別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ...

從零開(kāi)始用Python構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò): 2018-07-04; 從零開(kāi)始用Python構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 動(dòng)機(jī)：為了更加深入的理解深度學(xué)習(xí)，我們將使用 python 語(yǔ)言從頭搭建一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而不是使用像 Tensorflow 那樣的封裝好的框架。我認(rèn)為理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部工作原理，對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué) ...

業(yè)界 | 作畫(huà)、寫(xiě)詩(shī)、彈曲子，AI還能這么玩: 2018-06-29; 業(yè)界 | 作畫(huà)、寫(xiě)詩(shī)、彈曲子，AI還能這么玩隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，算法研究已經(jīng)進(jìn)入一個(gè)新的領(lǐng)域：人工智能生成藝術(shù)作品。除了研究機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、NLP 等等這些，AI 還能作畫(huà)、寫(xiě)詩(shī)、彈曲子。驚不驚 ...

幾個(gè)常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法 - 決策樹(shù)算法: 2018-06-14; 幾個(gè)常用機(jī)器學(xué)習(xí)算法 - 決策樹(shù)算法 1 決策樹(shù)算法（Decision Tree）是從訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中歸納出一組分類(lèi)規(guī)則的過(guò)程。實(shí)際操作中，與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集不相矛盾的決策樹(shù)可能有多個(gè)，也可能一個(gè)都沒(méi)有；理想情況是找到一個(gè) ...

機(jī)器學(xué)習(xí)—局部加權(quán)線(xiàn)性回歸: 2018-06-01; 機(jī)器學(xué)習(xí)—局部加權(quán)線(xiàn)性回歸機(jī)器學(xué)習(xí)—局部加權(quán)線(xiàn)性回歸介紹之前先提稍微一下線(xiàn)性回歸，用最小二乘法等方法，擬合出最適合訓(xùn)練集的一條直線(xiàn)。我們得到了最小二乘的損失函數(shù)為，通 ...

scikit-learn 邏輯回歸類(lèi)庫(kù)使用小結(jié): 2018-05-20; scikit-learn 邏輯回歸類(lèi)庫(kù)使用小結(jié) 1. 概述在scikit-learn中，與邏輯回歸有關(guān)的主要是這3個(gè)類(lèi)。LogisticRegression， LogisticRegressionCV 和logistic_regression_path。其中LogisticRegression和Logi ...

用數(shù)據(jù)做酷的事！手把手教你搭建問(wèn)答系統(tǒng): 2018-04-10; 用數(shù)據(jù)做酷的事！手把手教你搭建問(wèn)答系統(tǒng) 本文介紹了如何基于 SQuAD 數(shù)據(jù)集搭建問(wèn)答系統(tǒng)及其重要組件。我最近很愉快地完成了斯坦福深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理課程（CS224N），學(xué)到了很多新的東西。在結(jié) ...

小姐姐帶你一起學(xué)：如何用Python實(shí)現(xiàn)7種機(jī)器學(xué)習(xí)算法（附代碼）: 2018-04-04; 小姐姐帶你一起學(xué)：如何用Python實(shí)現(xiàn)7種機(jī)器學(xué)習(xí)算法（附代碼） Python 被稱(chēng)為是最接近 AI 的語(yǔ)言。最近一位名叫Anna-Lena Popkes的小姐姐在GitHub上分享了自己如何使用Python（3.6及以上版本）實(shí)現(xiàn)7種機(jī)器學(xué) ...

不平衡數(shù)據(jù)分類(lèi)算法介紹與比較: 2018-04-01; 不平衡數(shù)據(jù)分類(lèi)算法介紹與比較在數(shù)據(jù)挖掘中，經(jīng)常會(huì)存在不平衡數(shù)據(jù)的分類(lèi)問(wèn)題，比如在異常監(jiān)控預(yù)測(cè)中，由于異常就大多數(shù)情況下都不會(huì)出現(xiàn)，因此想要達(dá)到良好的識(shí)別效果普通的分類(lèi)算法還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，這里介紹幾 ...

如何用純SQL查詢(xún)語(yǔ)句可以實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò): 2018-03-29; 如何用純SQL查詢(xún)語(yǔ)句可以實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 我們熟知的SQL是一種數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)語(yǔ)句，它方便了開(kāi)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(xún)語(yǔ)句而構(gòu)建了一個(gè)簡(jiǎn)單的三層全連接網(wǎng)絡(luò)，雖然由于語(yǔ)句的嵌 ...

人臉識(shí)別中常用的幾種分類(lèi)器: 2018-03-28; 人臉識(shí)別中常用的幾種分類(lèi)器在人臉識(shí)別中有幾種常用的分類(lèi)器，一是最鄰近分類(lèi)器；二是線(xiàn)性分類(lèi)器（1）最鄰近分類(lèi)器最近鄰分類(lèi)器是模式識(shí)別領(lǐng)域中最常用的分類(lèi)方法之一，其直觀簡(jiǎn)單，在通常的應(yīng)用環(huán)境 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中常見(jiàn)的幾種最優(yōu)化方法: 2018-03-25; 機(jī)器學(xué)習(xí)中常見(jiàn)的幾種最優(yōu)化方法我們每個(gè)人都會(huì)在我們的生活或者工作中遇到各種各樣的最優(yōu)化問(wèn)題，比如每個(gè)企業(yè)和個(gè)人都要考慮的一個(gè)問(wèn)題“在一定成本下，如何使利潤(rùn)最大化”等。最優(yōu)化方法是一種數(shù)學(xué)方法，它 ...

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(xiàn)性回歸來(lái)說(shuō)，還不熟悉的小伙伴機(jī)票在這！機(jī)票直達(dá)-線(xiàn)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(méi)辦法直接求呀！那該怎么辦呢？咱們來(lái)用 ...

數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的5個(gè)基本流程: 2018-03-19; 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的5個(gè)基本流程統(tǒng)計(jì)學(xué)、大數(shù)據(jù)應(yīng)用很廣泛，常常被提及！統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)也有一定的規(guī)律流程，下面我們大圣眾包小編分享一位朋友關(guān)于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)流程步驟的看法，看看他怎么說(shuō)。統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)現(xiàn)在市面上談?wù)摰? ...

Intel發(fā)布AI免費(fèi)系列課程3部曲：機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)以及TensorFlow基礎(chǔ): 2018-03-15; Intel發(fā)布AI免費(fèi)系列課程3部曲：機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)以及TensorFlow基礎(chǔ) Intel于近期發(fā)布了三門(mén)AI系列的免費(fèi)課程，分別是關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、TensorFlow基礎(chǔ)三個(gè)方面。據(jù)悉，該系列免費(fèi)課 ...

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