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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(gè)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(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(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)說明請參見: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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深度學(xué)習(xí)入門課程學(xué)習(xí)筆記03 損失函數(shù)

深度學(xué)習(xí)入門課程學(xué)習(xí)筆記03 損失函數(shù)
2018-04-02
深度學(xué)習(xí)入門課程學(xué)習(xí)筆記03 損失函數(shù) 前向傳播之-損失函數(shù) 損失函數(shù):在前面一節(jié)咱們介紹了得分函數(shù),就是給定一個(gè)輸入,對于所有類別都要給出這個(gè)輸入屬于該類別的一個(gè)分值,如上圖所示,對于每一 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)的幾種主要學(xué)習(xí)方法

機(jī)器學(xué)習(xí)的幾種主要學(xué)習(xí)方法
2018-04-02
機(jī)器學(xué)習(xí)的幾種主要學(xué)習(xí)方法 根據(jù)數(shù)據(jù)類型的不同,對一個(gè)問題的建模有不同的方式。在機(jī)器學(xué)習(xí)或者人工智能領(lǐng)域,人們首先會考慮算法的學(xué)習(xí)方法。在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,有幾種主要的學(xué)習(xí)方法。將算法按照學(xué)習(xí)方法分類 ...

Python驗(yàn)證碼識別處理實(shí)例

Python驗(yàn)證碼識別處理實(shí)例
2018-04-01
Python驗(yàn)證碼識別處理實(shí)例 一、準(zhǔn)備工作與代碼實(shí)例 (1)安裝PIL:下載后是一個(gè)exe,直接雙擊安裝,它會自動安裝到C:\\Python27\\Lib\\site-packages中去, (2)pytesser:下載解壓后直接放C:\\Python27\\Lib\\sit ...

在機(jī)器學(xué)習(xí)分類中如何處理訓(xùn)練集中不平衡問題

在機(jī)器學(xué)習(xí)分類中如何處理訓(xùn)練集中不平衡問題
2018-04-01
在機(jī)器學(xué)習(xí)分類中如何處理訓(xùn)練集中不平衡問題 很多機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中,訓(xùn)練集中可能會存在某個(gè)或某些類別下的樣本數(shù)遠(yuǎn)大于另一些類別下的樣本數(shù)目。即類別不平衡,為了使得學(xué)習(xí)達(dá)到更好的效果,因此需要解決該類別 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)不平衡解決方案大全

機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)不平衡解決方案大全
2018-04-01
機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)不平衡解決方案大全 在機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中,我們經(jīng)常會遇到這種困擾:數(shù)據(jù)不平衡問題。 數(shù)據(jù)不平衡問題主要存在于有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中。當(dāng)遇到不平衡數(shù)據(jù)時(shí),以總體分類準(zhǔn)確率為學(xué)習(xí)目標(biāo)的傳統(tǒng) ...

簡述幾種人臉識別的主要方法

簡述幾種人臉識別的主要方法
2018-03-30
簡述幾種人臉識別的主要方法 人臉識別的方法很多,以下介紹一些主要的人臉識別方法。 (1)幾何特征的人臉識別方法 幾何特征可以是眼、鼻、嘴等的形狀和它們之間的幾何關(guān)系(如相互之間的距離)。這些算法識 ...

人臉識別中常用的幾種分類器

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

非平衡數(shù)據(jù)集的機(jī)器學(xué)習(xí)常用處理方法

非平衡數(shù)據(jù)集的機(jī)器學(xué)習(xí)常用處理方法
2018-03-26
非平衡數(shù)據(jù)集的機(jī)器學(xué)習(xí)常用處理方法 定義:不平衡數(shù)據(jù)集:在分類等問題中,正負(fù)樣本,或者各個(gè)類別的樣本數(shù)目不一致。 例子:在人臉檢測中,比如訓(xùn)練庫有10萬張人臉圖像,其中9萬沒有包含人臉,1萬包含人 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中非平衡數(shù)據(jù)集的常用處理方法

機(jī)器學(xué)習(xí)中非平衡數(shù)據(jù)集的常用處理方法
2018-03-25
機(jī)器學(xué)習(xí)中非平衡數(shù)據(jù)集的常用處理方法 不平衡數(shù)據(jù)集: 在分類等問題中,正負(fù)樣本,或者各個(gè)類別的樣本數(shù)目不一致。 :在人臉檢測中,比如訓(xùn)練庫有10萬張人臉圖像,其中9萬沒有包含人臉,1萬包含人臉, ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的特征選擇

機(jī)器學(xué)習(xí)中的特征選擇
2018-03-21
機(jī)器學(xué)習(xí)中的特征選擇 特征選擇是一個(gè)重要的數(shù)據(jù)預(yù)處理過程,獲得數(shù)據(jù)之后要先進(jìn)行特征選擇然后再訓(xùn)練模型。主要作用:1、降維 2、去除不相關(guān)特征。 特征選擇方法包含:子集搜索和子集評價(jià)兩個(gè)問題。 子集搜 ...

常用的機(jī)器學(xué)習(xí)&數(shù)據(jù)挖掘知識點(diǎn)

常用的機(jī)器學(xué)習(xí)&數(shù)據(jù)挖掘知識點(diǎn)
2018-03-07
常用的機(jī)器學(xué)習(xí)&數(shù)據(jù)挖掘知識點(diǎn) Basis(基礎(chǔ)): 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 ...

數(shù)據(jù)挖掘中的分類技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘中的分類技術(shù)
2018-02-27
數(shù)據(jù)挖掘中的分類技術(shù) KNN(K最近鄰算法) 算法核心:如果一個(gè)樣本在特征空間中K個(gè)最相似的樣本中的大多數(shù)屬于一個(gè)類別,則該樣本也屬于這個(gè)類別,并具有這個(gè)類別的特征 在確定分類時(shí)只依靠最鄰近的一個(gè) ...

數(shù)據(jù)預(yù)處理的一些知識

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

機(jī)器學(xué)習(xí)新手必看十大算法

機(jī)器學(xué)習(xí)新手必看十大算法
2018-02-23
機(jī)器學(xué)習(xí)新手必看十大算法 本文介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)新手需要了解的 10 大算法,包括線性回歸、Logistic 回歸、樸素貝葉斯、K 近鄰算法等。 在機(jī)器學(xué)習(xí)中,有一種叫做「沒有免費(fèi)的午餐」的定理。簡而言之,它指出 ...

13個(gè)最常用的Python深度學(xué)習(xí)庫介紹

13個(gè)最常用的Python深度學(xué)習(xí)庫介紹
2018-02-17
13個(gè)最常用的Python深度學(xué)習(xí)庫介紹 如果你對深度學(xué)習(xí)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感興趣,但是并不知道從哪里開始,也不知道使用哪種庫,那么這里就為你提供了許多幫助。 在這篇文章里,我詳細(xì)解讀了9個(gè)我最喜歡的Python ...

Python語言描述隨機(jī)梯度下降法

Python語言描述隨機(jī)梯度下降法
2018-02-14
Python語言描述隨機(jī)梯度下降法 1.梯度下降 1)什么是梯度下降? 因?yàn)樘荻认陆凳且环N思想,沒有嚴(yán)格的定義,所以用一個(gè)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 ...

Python在人工智能中的作用

Python在人工智能中的作用
2018-02-08
谷歌的AI擊敗了一位圍棋大師,是一種衡量人工智能突然的快速發(fā)展的方式,也揭示了這些技術(shù)如何發(fā)展而來和將來可以如何發(fā)展。 人工智能是一種未來性的技術(shù),目前正在致力于研究自己的一套工具。一系列的進(jìn)展在過 ...

收藏 | 機(jī)器學(xué)習(xí)、NLP、Python和Math最好的150余個(gè)教程

收藏 | 機(jī)器學(xué)習(xí)、NLP、Python和Math最好的150余個(gè)教程
2018-01-22
收藏 | 機(jī)器學(xué)習(xí)、NLP、Python和Math最好的150余個(gè)教程 盡管機(jī)器學(xué)習(xí)的歷史可以追溯到1959年,但目前,這個(gè)領(lǐng)域正以前所未有的速度發(fā)展。最近,我一直在網(wǎng)上尋找關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)和NLP各方面的好資源,為了幫助到和 ...

利用R語言如何判別和分類

利用R語言如何判別和分類
2018-01-21
利用R語言如何判別和分類 判別分析(discriminant analysis)是一種分類技術(shù)。它通過一個(gè)已知類別的“訓(xùn)練樣本”來建立判別準(zhǔn)則,并通過預(yù)測變量來為未知類別的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。       ...

R語言利用ROCR評測模型的預(yù)測能力

R語言利用ROCR評測模型的預(yù)測能力
2018-01-19
R語言利用ROCR評測模型的預(yù)測能力 說明 受試者工作特征曲線(ROC),這是一種常用的二元分類系統(tǒng)性能展示圖形,在曲線上分別標(biāo)注了不同切點(diǎn)的真正率與假正率。我們通常會基于ROC曲線計(jì)算處于曲線下方的面積AU ...

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