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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(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：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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B2B的用戶畫像怎么做？

B2B的用戶畫像怎么做？
2020-07-13
來(lái)源：接地氣學(xué)堂微信公眾號(hào) 作者：接地氣的陳老師 分享一個(gè)B2B用戶畫像的做法。網(wǎng)上流傳的資料大多是B2C相關(guān)的，導(dǎo)致在B2B企業(yè)的同學(xué)很困惑：”老師，說(shuō)是RFM模型，可我們的客戶都是n久沒有一張單，一張訂 ...

K-means聚類算法的原理是什么？具體操作步驟有哪些？

K-means聚類算法的原理是什么？具體操作步驟有哪些？
2020-07-13
K-means是最常用、最簡(jiǎn)單的一種聚類算法。k-means聚類，就是將原始數(shù)據(jù)所含的類數(shù)事先給出來(lái)，然后將含有相似特征的數(shù)據(jù)聚為一個(gè)類中。 一、K-means聚類算法原理 在聚類問題中，給我們的訓(xùn)練樣本是.每個(gè).沒 ...

終于有人把數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能講明白了

終于有人把數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能講明白了
2020-07-10
作者：Alex Castrounis 來(lái)源：大數(shù)據(jù)DT(ID：hzdashuju) 內(nèi)容摘編自《AI戰(zhàn)略：更好的人類體驗(yàn)與企業(yè)成功框架》 導(dǎo)讀：本文討論與人工智能相關(guān)的概念和技術(shù)，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)和大數(shù)據(jù)。還 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中感知機(jī)是什么？如何實(shí)現(xiàn)？

機(jī)器學(xué)習(xí)中感知機(jī)是什么？如何實(shí)現(xiàn)？
2020-07-10
感知機(jī)(Perceptron)或者叫做感知器，是Frank Rosenblatt在1957年就職于Cornell航空實(shí)驗(yàn)室(Cornell Aeronautical Laboratory)時(shí)所發(fā)明的一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最基礎(chǔ)的模型，被譽(yù)為機(jī)器學(xué)習(xí)的敲門磚。 ...
你真的了解正則表達(dá)式嗎？
2020-07-10
正則表達(dá)式(Regular Expression)，計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)概念，又叫做正規(guī)表示法或者常規(guī)表示法。 正則表達(dá)式描述了一種字符串匹配的模式，能夠檢查一個(gè)串中是不是含有某種子串、替換匹配的子串，將符合某個(gè)條件的子 ...

OpenCV入門及應(yīng)用案例：手把手教你做DNN圖像分類

OpenCV入門及應(yīng)用案例：手把手教你做DNN圖像分類
2020-07-09
作者：吳至文 郭葉軍 宗煒 李鵬 趙娟 來(lái)源：大數(shù)據(jù)DT(ID：hzdashuju) 內(nèi)容摘編自《OpenCV深度學(xué)習(xí)應(yīng)用與性能優(yōu)化實(shí)踐》 導(dǎo)讀：本文將介紹OpenCV的源碼結(jié)構(gòu)、OpenCV深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的典型流程，以及深度學(xué)習(xí) ...

如何快速簡(jiǎn)單的理解決策樹的概念？

如何快速簡(jiǎn)單的理解決策樹的概念？
2020-07-09
決策樹(Decision Tree)是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種常見的算法，它的思想非常樸素，就像我們平時(shí)利用選擇做決策的過(guò)程。決策樹是一種基本的分類與回歸方法，當(dāng)被用于分類時(shí)叫做分類樹，被用于回歸時(shí)叫做回歸樹。 一、決策 ...
XGBoost算法的這3類參數(shù)，你知道嗎？
2020-07-09
XGBoost是誕生于2014年2月的一種專攻梯度提升算法的機(jī)器學(xué)習(xí)函數(shù)庫(kù)，它有很好的學(xué)習(xí)效果，速度也非?？?，與梯度提升算法在另一個(gè)常用機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)scikit-learn中的實(shí)現(xiàn)相比，XGBoost的性能可以提升10倍以上。還有，X ...

學(xué)習(xí)曲線--幫你清晰判斷過(guò)擬合和欠擬合

學(xué)習(xí)曲線--幫你清晰判斷過(guò)擬合和欠擬合
2020-07-09
前面小編給大家簡(jiǎn)單介紹過(guò)擬合和欠擬合時(shí)，提到了一個(gè)概念：學(xué)習(xí)曲線，我們通過(guò)學(xué)習(xí)曲線能夠很清晰的判別出模型現(xiàn)在說(shuō)出的狀態(tài)是欠擬合還是過(guò)擬合，下面小編具體整理了學(xué)習(xí)曲線的相關(guān)內(nèi)容，希望對(duì)大家有所幫助。 ...

重磅！最新！人社部已發(fā)布3個(gè)批次38個(gè)新職業(yè)！7月最新一批有9個(gè)！熱門“風(fēng)向標(biāo)”來(lái)了，快跟上

重磅！最新！人社部已發(fā)布3個(gè)批次38個(gè)新職業(yè)！7月最新一批有9個(gè)！熱門“風(fēng)向標(biāo)”來(lái)了，快跟上
2020-07-08
來(lái)源：經(jīng)管之家公眾號(hào) 由經(jīng)管之家綜合整理自人力資源社會(huì)保障部官方網(wǎng)站、央視新聞客戶端、中國(guó)青年報(bào)、工人日?qǐng)?bào)客戶端、龍為科技。 （一）人社部第三批新職業(yè)發(fā)布！ 熱門“風(fēng)向標(biāo)“來(lái)了！ 時(shí)代大勢(shì)滾 ...

3種常見集成算法模型的詳細(xì)理解

3種常見集成算法模型的詳細(xì)理解
2020-07-08
集成算法（Emseble Learning）是構(gòu)建多個(gè)學(xué)習(xí)器，然后通過(guò)一定策略將這些學(xué)習(xí)器組合起來(lái)，讓它們來(lái)完成學(xué)習(xí)任務(wù)的，通?？梢垣@得比單一學(xué)習(xí)顯著優(yōu)越的學(xué)習(xí)器。 常見的集成算法模型有：Bagging、Boosting、Stack ...

這3種數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法，你知道嗎？

這3種數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法，你知道嗎？
2020-07-09
數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化(normalization)是一個(gè)常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理操作，就是對(duì)原始各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)按比例進(jìn)行縮放，將數(shù)據(jù)的單位限制去除，轉(zhuǎn)化為無(wú)規(guī)模、無(wú)量綱的純數(shù)值，減少規(guī)模、特征、分布差異等對(duì)模型的影響，以便于不同單位 ...

對(duì)于KNN算法概念以及原理的簡(jiǎn)單理解

對(duì)于KNN算法概念以及原理的簡(jiǎn)單理解
2020-07-09
KNN的全稱是K-Nearest Neighbors，具體意思為K個(gè)最近的鄰居。KNN算法可以說(shuō)是機(jī)器學(xué)習(xí)算法中最簡(jiǎn)單、最基礎(chǔ)的算法了。既能用于分類，也能用于回歸。是通過(guò)測(cè)量不同特征值之間的距離來(lái)進(jìn)行分類。 KNN的基本思路 ...

過(guò)擬合(over-fitting)出現(xiàn)的原因及相應(yīng)的解決方法

過(guò)擬合(over-fitting)出現(xiàn)的原因及相應(yīng)的解決方法
2020-07-08
過(guò)擬合(over-fitting)是指機(jī)器學(xué)習(xí)模型或者是深度學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練樣本中表現(xiàn)得過(guò)于優(yōu)越，導(dǎo)致在驗(yàn)證數(shù)據(jù)集以及測(cè)試數(shù)據(jù)集中表現(xiàn)不佳。也就是referstoa模型對(duì)于訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合程度過(guò)高的情況。 通過(guò)學(xué)習(xí)曲線來(lái)理解 ...

如何理解欠擬合？常用的處理方法有哪些？

如何理解欠擬合？常用的處理方法有哪些？
2020-07-08
一、欠擬合概念及理解 機(jī)器學(xué)習(xí)中欠擬合是一個(gè)常見的問題，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是模型在訓(xùn)練和預(yù)測(cè)時(shí)表現(xiàn)都欠佳的情況。一個(gè)欠擬合的機(jī)器學(xué)習(xí)模型不是一個(gè)良好的模型并且在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不好這是顯而易見的。 圖 ...

你需要掌握的4種常用數(shù)據(jù)降維方法

你需要掌握的4種常用數(shù)據(jù)降維方法
2020-07-09
近來(lái)數(shù)據(jù)記錄和規(guī)模屬性都在急劇增長(zhǎng)，由于大多數(shù)數(shù)據(jù)挖掘算法都是直接逐列處理數(shù)據(jù)，因此導(dǎo)致算法越來(lái)越慢。為了保證減少數(shù)據(jù)列數(shù)的同時(shí)，丟失的數(shù)據(jù)信息盡可能少， 數(shù)據(jù)降維處理算法應(yīng)運(yùn)而生。 一、降維的 ...
數(shù)據(jù)湖是什么？它與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)一樣嗎？
2020-07-07
數(shù)據(jù)湖或hub的概念最初是由大數(shù)據(jù)廠商提出的，表面上看，數(shù)據(jù)都是承載在基于可向外擴(kuò)展的HDFS廉價(jià)存儲(chǔ)硬件之上的。但數(shù)據(jù)量越大，越需要各種不同種類的存儲(chǔ)。最終，所有的企業(yè)數(shù)據(jù)都可以被認(rèn)為是大數(shù)據(jù)，但并不是 ...

4分鐘帶你看懂究竟什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？

4分鐘帶你看懂究竟什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)？
2020-07-06
【導(dǎo)語(yǔ)】： 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是商業(yè)和數(shù)據(jù)科學(xué)中最熱門的話題之一。 但是，如果你是該領(lǐng)域的新手，你可能想知道什么是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)?為什么我們需要它，它是怎么運(yùn)行的? 別擔(dān)心，因?yàn)樵诮酉聛?lái)的4分鐘，你將知曉這所有 ...

集成學(xué)習(xí)是什么？有哪些分類？

集成學(xué)習(xí)是什么？有哪些分類？
2020-07-03
今天小編給大家?guī)?lái)的是現(xiàn)在非?；鸨臋C(jī)器學(xué)習(xí)方法——集成學(xué)習(xí)。集成學(xué)習(xí)，顧名思義，通過(guò)將多個(gè)單個(gè)學(xué)習(xí)器集成/組合在一起，使它們共同完成學(xué)習(xí)任務(wù)，有時(shí)也被稱為“多分類器系統(tǒng)(multi-classifier system)”、 ...

邏輯回歸（Logistic Regression）有哪些優(yōu)缺點(diǎn)?

邏輯回歸（Logistic Regression）有哪些優(yōu)缺點(diǎn)?
2022-12-23
邏輯回歸也是機(jī)器學(xué)習(xí)中常見的一種學(xué)習(xí)方法，今天我們就來(lái)看一看邏輯回歸的優(yōu)缺點(diǎn)。 邏輯回歸(Logistic Regression)是一種有監(jiān)督的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法，主要用于對(duì)樣本進(jìn)行分類。邏輯回歸是機(jī)器學(xué)習(xí)中做分類任務(wù)常用的方 ...

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