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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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面試了8家公司，他們問(wèn)了我這些機(jī)器學(xué)習(xí)題目......: 2018-05-04; 面試了8家公司，他們問(wèn)了我這些機(jī)器學(xué)習(xí)題目...... 今年年初以來(lái)，作者一直在印度找數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)以及深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的工作。在找工作的這三十四天里，他面試了8到10家公司，其中也包括初創(chuàng)公司、基于服務(wù) ...

機(jī)器學(xué)習(xí)新手必看10大算法: 2018-04-16; 機(jī)器學(xué)習(xí)新手必看10大算法在機(jī)器學(xué)習(xí)中，有一種叫做「沒(méi)有免費(fèi)的午餐」的定理。簡(jiǎn)而言之，它指出沒(méi)有任何一種算法對(duì)所有問(wèn)題都有效，在監(jiān)督學(xué)習(xí)（即預(yù)測(cè)建模）中尤其如此。例如，你不能說(shuō)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)總是比 ...

深度學(xué)習(xí)入門課程學(xué)習(xí)筆記04 softmax分類器: 2018-04-03; 深度學(xué)習(xí)入門課程學(xué)習(xí)筆記04 softmax分類器前向傳播之-softmax softmax：這個(gè)分類器可以說(shuō)是咱們深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最常見(jiàn)的一個(gè)分類器了，如果大家對(duì)邏輯回歸有基礎(chǔ)的話那么這個(gè)softmax分類器可以當(dāng)成一個(gè)多 ...

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(duì)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(duì)于每一 ...

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(duì)一個(gè)問(wèn)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(huì)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(shí)別處理實(shí)例: 2018-04-01; Python驗(yàn)證碼識(shí)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(huì)自動(dòng)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(wèn)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(wèn)題很多機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中，訓(xùn)練集中可能會(huì)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: 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(huì)遇到這種困擾：數(shù)據(jù)不平衡問(wèn)題。數(shù)據(jù)不平衡問(wèn)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(jiǎn)述幾種人臉識(shí)別的主要方法: 2018-03-30; 簡(jiǎn)述幾種人臉識(shí)別的主要方法人臉識(shí)別的方法很多，以下介紹一些主要的人臉識(shí)別方法。 (1)幾何特征的人臉識(shí)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(shí) ...

人臉識(shí)別中常用的幾種分類器: 2018-03-28; 人臉識(shí)別中常用的幾種分類器在人臉識(shí)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(shí)別領(lǐng)域中最常用的分類方法之一，其直觀簡(jiǎn)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: 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(wèn)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(cè)中，比如訓(xùn)練庫(kù)有10萬(wàn)張人臉圖像，其中9萬(wàn)沒(méi)有包含人臉，1萬(wàn)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: 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(wèn)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(cè)中，比如訓(xùn)練庫(kù)有10萬(wàn)張人臉圖像，其中9萬(wàn)沒(méi)有包含人臉，1萬(wàn)包含人臉， ...

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(guò)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(píng)價(jià)兩個(gè)問(wèn)題。子集搜 ...

常用的機(jī)器學(xué)習(xí)&數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)點(diǎn): 2018-03-07; 常用的機(jī)器學(xué)習(xí)&數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)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): 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(shí): 2018-02-24; 數(shù)據(jù)預(yù)處理的一些知識(shí) 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(jiàn)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: 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(méi)有免費(fèi)的午餐」的定理。簡(jiǎn)而言之，它指出 ...

13個(gè)最常用的Python深度學(xué)習(xí)庫(kù)介紹: 2018-02-17; 13個(gè)最常用的Python深度學(xué)習(xí)庫(kù)介紹如果你對(duì)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(kāi)始，也不知道使用哪種庫(kù)，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(yǔ)言描述隨機(jī)梯度下降法: 2018-02-14; Python語(yǔ)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(méi)有嚴(yán)格的定義，所以用一個(gè)比喻來(lái)解釋什么是梯度下降。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，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: 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(lái)和將來(lái)可以如何發(fā)展。人工智能是一種未來(lái)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(guò) ...

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