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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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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 ...

解決交通擁堵、監(jiān)測核輻射、野外搜救…無人機將有哪些神應用?

解決交通擁堵、監(jiān)測核輻射、野外搜救…無人機將有哪些神應用?
2020-07-24
導讀:隨著應用的不斷發(fā)展,無人機市場有望迅速發(fā)展。本節(jié)的目的是概述自主飛行技術的廣泛潛在應用:災難響應、事故監(jiān)測(安全保障)、搜索和救援等。 作者:雅斯米娜·貝索伊·塞班(Yasmina Bestaoui Sebbane ...

數(shù)據(jù)工程師需要掌握的18個python庫

數(shù)據(jù)工程師需要掌握的18個python庫
2020-07-24
python之所以這么火,是因為它的應用廣泛,之所以應用廣泛,是因為它包含有許多功能強大的庫。對于不是專業(yè)數(shù)據(jù)分析人員的我們,平時在工作和生活中,主要是用python來獲取信息,制作可視化報表,但是專業(yè)的數(shù)據(jù)工 ...

無監(jiān)督機器學習中,這幾種聚類算法,你知道嗎?

無監(jiān)督機器學習中,這幾種聚類算法,你知道嗎?
2020-07-24
機器學習中,我們最常遇到的就是無監(jiān)督,有監(jiān)督,半監(jiān)督了。無監(jiān)督和有監(jiān)督的區(qū)別,小編之前跟大家分享過,今天跟大家分享的是無監(jiān)督機器學習中常見的聚類算法,希望對大家無監(jiān)督學習有所幫助。 一、基本概念 ...

KNN最近鄰算法原理是什么?如何實現(xiàn)?

KNN最近鄰算法原理是什么?如何實現(xiàn)?
2020-07-24
把近朱者赤,近墨者黑這一思想運用到機器學習中會產(chǎn)生什么?當然是KNN最鄰近算法啦!KNN(全稱K-Nearest Neighbor)最鄰近分類算法是數(shù)據(jù)挖掘分類算法中最簡單的算法之一,白話解釋一下就是:由你的鄰居來推斷出你的類 ...

數(shù)據(jù)清洗之python實現(xiàn)缺失值處理

數(shù)據(jù)清洗之python實現(xiàn)缺失值處理
2020-07-24
在實際的數(shù)據(jù)清洗過程中,我們經(jīng)常會遇到數(shù)據(jù)內(nèi)容丟失的情況,這些丟失的數(shù)據(jù)內(nèi)容就是缺失值。缺失值的產(chǎn)生的原因多種多樣,主要分為機械原因和人為原因。 機械原因,也就是由于例如,數(shù)據(jù)存儲失敗,存儲器損壞 ...

樸素貝葉斯算法的優(yōu)缺點是什么?如何實現(xiàn)?

樸素貝葉斯算法的優(yōu)缺點是什么?如何實現(xiàn)?
2020-07-24
在文本分類,垃圾郵件過濾的場景中,我們經(jīng)常會用到的是樸素貝葉斯算法,今天小編就具體給大家介紹一下樸素貝葉斯算法 一、樸素貝葉斯算法簡介 1.樸素貝葉斯算法概念 樸素貝葉斯法是基于貝葉斯定理與特征 ...

一文帶你快速了解機器學習中的多元線性回歸到底是什么?

一文帶你快速了解機器學習中的多元線性回歸到底是什么?
2020-07-24
線性回歸我們都很熟悉了,是有監(jiān)督學習中最為簡單的一種回歸方式,小編今天就進一步跟大家分享一下多元線性回歸。 一、什么是多元線性回歸 在回歸分析中,如果有兩個或兩個以上的自變量,就稱為多元回歸。線 ...

如何簡單通俗的理解交叉熵損失函數(shù)?

如何簡單通俗的理解交叉熵損失函數(shù)?
2020-07-24
前面小編給大家簡單介紹過損失函數(shù),今天給大家繼續(xù)分享交叉熵損失函數(shù),直接來看干貨吧。 一、交叉熵損失函數(shù)概念 交叉熵損失函數(shù)CrossEntropy Loss,是分類問題中經(jīng)常使用的一種損失函數(shù)。公式為: ...

機器學習中有監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習的區(qū)別表現(xiàn)在什么方面?

機器學習中有監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習的區(qū)別表現(xiàn)在什么方面?
2020-07-23
機器學習主要分為:有監(jiān)督學習,無監(jiān)督學習,以及半監(jiān)督學習等。小編今天給大家分享的主要是有監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習的比較,希望對于大家機器學習有所幫助。 一、首先來了解一下有監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習的概念 ...

機器學習中Apriori是什么?如何實現(xiàn)?

機器學習中Apriori是什么?如何實現(xiàn)?
2020-07-23
前面小編在介紹FP-Growth算法時,提到了Apriori算法,其實FP-Growth是基于Apriori的,今天小編就具體給大家介紹一下Apriori算法。 一、什么是Apriori算法 Apriori算法是一種最有影響的挖掘數(shù)據(jù)關聯(lián)規(guī)則頻繁 ...

欠擬合產(chǎn)生的原因有哪些?應該如何解決?

欠擬合產(chǎn)生的原因有哪些?應該如何解決?
2020-07-23
對于機器學習或者是深度學習模型來說,我們既希望這個模型能在訓練數(shù)據(jù)中表現(xiàn)良好(訓練誤差),又希望這個模型在測試集中也能有良好的表現(xiàn)(泛化誤差)。而過擬合和欠擬合就是用來描述泛化誤差的。欠擬合問題與過擬合 ...

正則化---提高深度學習模型的泛化能力

正則化---提高深度學習模型的泛化能力
2020-07-23
前面文章小編簡單給大家介紹了泛化能力的一些基礎知識,今天給大家?guī)淼氖翘岣吣P头夯芰Φ姆椒?-正則化。 一、首先來回顧一下什么是泛化能力 泛化能力(generalization ability),百科給出的定義是:機器 ...

關于python語音識別,那還需要掌握這些內(nèi)容

關于python語音識別,那還需要掌握這些內(nèi)容
2020-07-22
我們都知道python是一款功能強大的數(shù)據(jù)分析工具,而且使用起來相對簡單,被廣泛應用于數(shù)據(jù)分析,web開發(fā),人工智能等很多領域。語音識別,也叫作自動語音識別,其是以計算機自動將人類的語音內(nèi)容轉換為相應文字為 ...

一個國家級貧困縣負債400億的啟示!發(fā)展經(jīng)濟不可亂來!

一個國家級貧困縣負債400億的啟示!發(fā)展經(jīng)濟不可亂來!
2020-07-22
作者:雷歐Leo,一名愛玩游戲的前審計。坤厚載物,或躍在淵。 來源:經(jīng)管之家 歡迎分享,轉載請注明作者與來源。 一個國家級貧困縣,一批400億天量債務 一個欠發(fā)達地域的“魔幻“迷局 但凡聊起 ...

機器學習中常見的決策樹分類算法有哪幾種?

機器學習中常見的決策樹分類算法有哪幾種?
2020-07-20
在機器學習中,因為決策樹的算法是十分給力,因此使用決策樹能夠幫助我們解決很多的問題。決策樹的算法分為很多種,今天小編主要跟大家介紹一下決策樹的分類算法。 一、決策樹的概念 決策樹,根據(jù)名字就能知 ...

分布式文件系統(tǒng)HDFS概念及工作機制的簡單介紹

分布式文件系統(tǒng)HDFS概念及工作機制的簡單介紹
2020-07-17
HDFS 全稱為Hadoop Distributed File System,是 hadoop 分布式文件系統(tǒng),具體來說,是指被設計成適合運行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系統(tǒng)(Distributed File System)。最主要的作用是 ...

人工智能自拍之后,會怎樣給自己P圖?

人工智能自拍之后,會怎樣給自己P圖?
2020-07-16
導讀:領導讓數(shù)據(jù)叔寫篇關于人工智能的原創(chuàng),于是數(shù)據(jù)叔決定求助于人工智能。 作者:數(shù)據(jù)叔 來源:大數(shù)據(jù)DT(ID:hzdashuju) 01 智能輔助創(chuàng)新 人工智能領域的發(fā)展前景廣闊。 數(shù)學 ...

什么是折線圖?怎樣用Python繪制?怎么用?終于有人講明白了

什么是折線圖?怎樣用Python繪制?怎么用?終于有人講明白了
2020-07-14
python具有強大的可視化功能,能夠繪制出許多效果酷炫的圖表,小編今天跟大家分享的是:如何用python繪制折線圖。 以下文章轉載于大數(shù)據(jù)DT微信公眾號。 作者:屈希峰,資深Python工程師,知乎多個專欄作者 ...

RNN和CNN的區(qū)別表現(xiàn)在哪些方面?

RNN和CNN的區(qū)別表現(xiàn)在哪些方面?
2020-07-13
RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡),和CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡)是深度學習經(jīng)常進行比較的兩個概念,下面小編整理了RNN和CNN的一些區(qū)別,希望對大家有所幫助。 1.從應用方面來看CNN主要用于圖像識別比較多,而RNN被用于語言處理多一些 ...

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