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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(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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線性可分支持向量機(jī)、線性支持向量機(jī)、非線性支持向量機(jī)的區(qū)別有哪些

線性可分支持向量機(jī)、線性支持向量機(jī)、非線性支持向量機(jī)的區(qū)別有哪些
2020-07-03
支持向量機(jī)是一種二類分類模型.它的基本模型是定義在特征空間上的間隔最大的線性分類器。其學(xué)習(xí)策略是間隔最大化,可形式化為求解凸二次規(guī)劃問(wèn)題,也等價(jià)于正則化的合葉損失函數(shù)的最小化問(wèn)題。 支持向量機(jī)學(xué)習(xí) ...
SVM和LR有哪些相同點(diǎn)和不同點(diǎn)
2020-07-03
SVM和LR是機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的算法,今天就讓我們來(lái)看一下這兩者有哪些相同點(diǎn)和不同點(diǎn)吧。 SVM和LR的相同點(diǎn): 1.LR和SVM都是有監(jiān)督的學(xué)習(xí) 2.LR和SVM都可以處理分類問(wèn)題,且一般都用于處理線性二分類問(wèn)題(在 ...

PCA降維原理(主成分分析)的數(shù)學(xué)理論

PCA降維原理(主成分分析)的數(shù)學(xué)理論
2020-07-03
在機(jī)器學(xué)習(xí)中,有成千上萬(wàn)甚至幾十萬(wàn)的維度的數(shù)據(jù)需要處理,這種情況下機(jī)器學(xué)習(xí)的資源消耗是不可接受的,并且很大程度上影響著算法的復(fù)雜度,因此對(duì)數(shù)據(jù)降維是必要的。PCA(Principal Component Analysis)是一種常 ...
簡(jiǎn)單理解文本挖掘的定義與過(guò)程
2020-07-02
文本挖掘是抽取有效、新穎、有用、可理解的、散布在文本文件中的有價(jià)值知識(shí),并且利用這些知識(shí)更好地組織信息的過(guò)程。 文本挖掘指的是從文本數(shù)據(jù)中獲取有價(jià)值的信息和知識(shí),它是數(shù)據(jù)挖掘中的一種方法,主要用途 ...

運(yùn)營(yíng)er常用的數(shù)據(jù)分析方法有哪些?

運(yùn)營(yíng)er常用的數(shù)據(jù)分析方法有哪些?
2020-07-02
小編常說(shuō),不會(huì)數(shù)據(jù)分析的小編不是好運(yùn)營(yíng)。想小編區(qū)區(qū)一介小編,是運(yùn)營(yíng)環(huán)節(jié)最不起眼的人了,編文章是應(yīng)該最主要工作,可是現(xiàn)在除了寫(xiě)文章,小編還要策劃活動(dòng),對(duì)接社群,平時(shí)還得自己修修圖啥的,讓小編心煩的就是 ...

機(jī)器學(xué)習(xí):關(guān)于最小二乘法基本概念的理解

機(jī)器學(xué)習(xí):關(guān)于最小二乘法基本概念的理解
2020-07-01
今天小編給大家分享一下最小二乘法的一些內(nèi)容。 一、最小二乘法概念 最小二乘法Least Square Method,做為分類回歸算法的基礎(chǔ),有著悠久的歷史(由馬里·勒讓德于1806年提出)。主要是通過(guò)最小化誤差的平方以 ...

樸素貝葉斯算法的簡(jiǎn)單理解和介紹

樸素貝葉斯算法的簡(jiǎn)單理解和介紹
2020-07-01
貝葉斯分類是一類分類算法的總稱,這類算法都是以貝葉斯定理為基礎(chǔ),所以統(tǒng)稱為貝葉斯分類。貝葉斯分類中最簡(jiǎn)單,同時(shí)也是常見(jiàn)的一種分類方法就是樸素貝葉斯分類。下面小編來(lái)簡(jiǎn)單介紹一下樸素貝葉斯分類。 一、 ...

線性回歸的原理和表達(dá)式

線性回歸的原理和表達(dá)式
2020-07-01
有監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要任務(wù)是分類和回歸,而其中最簡(jiǎn)單的一種回歸方式就是線性回歸。下面跟隨小編一起來(lái)看線性回歸的內(nèi)容吧。 線性回歸得出的模型不一定是一條直線,在只有一個(gè)變量的時(shí)候,模型是平面中的一條直線; ...
數(shù)據(jù)清洗中常用的異常值檢測(cè)的幾種方法
2020-06-30
異常值是指樣本中的個(gè)別值,其數(shù)值明顯偏離它(或它們們)所屬樣本的其余觀測(cè)值。異常值分析目的是檢驗(yàn)是否有錄入錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)以及是否含有不合常理的數(shù)據(jù)時(shí)。如果對(duì)異常值的存在忽視不見(jiàn),在數(shù)據(jù)的計(jì)算分析過(guò)程中把異 ...
機(jī)器學(xué)習(xí)里的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)是什么?
2020-06-30
無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)里的一種學(xué)習(xí)方式,下面將給大家具體解釋一下無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)到底是什么? 首先我們可以對(duì)照監(jiān)督學(xué)習(xí)來(lái)對(duì)比理解一下無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的概念。 機(jī)器學(xué)習(xí)中,監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種明確的訓(xùn)練方式,你能夠很 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中,線性與非線性的區(qū)別

機(jī)器學(xué)習(xí)中,線性與非線性的區(qū)別
2020-06-30
在機(jī)器學(xué)習(xí)中經(jīng)常會(huì)遇到兩個(gè)概念:線性、非線性。今天就讓我們一起來(lái)看以下線性與非線性的。 一、一般在線性代數(shù)中,線性有以下兩個(gè)特征: 齊次性:f(a*x)=a*f(x); 可疊加行:f(x+y)=f(x)+f(y)。 只要 ...

12306驗(yàn)證碼為什么那么變態(tài)?都是這項(xiàng)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用給逼的

12306驗(yàn)證碼為什么那么變態(tài)?都是這項(xiàng)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用給逼的
2020-06-29
作者:莫凡 來(lái)源:大數(shù)據(jù)DT(ID:hzdashuju) 導(dǎo)讀:12306為什么要設(shè)置那么復(fù)雜的驗(yàn)證碼機(jī)制呢?就是因?yàn)镺CR。 今天聊OCR。 OCR是人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)特別是深度學(xué)習(xí),在圖像識(shí)別方向最為重要的應(yīng)用之一。 ...
機(jī)器學(xué)習(xí)是什么?怎么理解?
2020-06-29
科技創(chuàng)新是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的根本動(dòng)力。在如今這一時(shí)代,AI人工智能就是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的最重要的科技動(dòng)力。特別是近些年來(lái)行業(yè)與AI人工智能的結(jié)合,釋放了行業(yè)的潛力,重塑著人們的日常工作和生活。在AI人工智能備受關(guān)注、 ...

什么是數(shù)字化轉(zhuǎn)型?來(lái)自IBM、微軟、阿里的精華觀點(diǎn)和實(shí)踐

什么是數(shù)字化轉(zhuǎn)型?來(lái)自IBM、微軟、阿里的精華觀點(diǎn)和實(shí)踐
2020-06-28
作者:付曉巖 來(lái)源:大數(shù)據(jù)DT(ID:hzdashuju) 導(dǎo)讀:眾多企業(yè)管理者都將“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”視為戰(zhàn)略核心,那么“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”應(yīng)該已經(jīng)有了一個(gè)清晰的概念才對(duì),但實(shí)際上卻并非如此。經(jīng)過(guò)筆者多方收集,似乎大家 ...
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中元數(shù)據(jù)的概念及作用
2020-06-28
不知道大家有沒(méi)有接觸過(guò)“元數(shù)據(jù)”一詞,元數(shù)據(jù)貫穿了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的整個(gè)生命周期,使用元數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的開(kāi)發(fā),使數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)自動(dòng)化,可視化。 下面,就讓我們來(lái)看一下什么是“元數(shù)據(jù)”。 按照傳統(tǒng)的定義,元 ...
用戶畫(huà)像是什么?有什么作用?
2020-06-28
用戶畫(huà)像是指根據(jù)用戶的屬性、用戶偏好、生活習(xí)慣、用戶行為等信息而抽象出來(lái)的標(biāo)簽化用戶模型。通俗說(shuō)就是給用戶打標(biāo)簽,而標(biāo)簽是通過(guò)對(duì)用戶信息分析而來(lái)的高度精煉的特征標(biāo)識(shí)。通過(guò)打標(biāo)簽可以利用一些高度概括、 ...

手把手教你用直方圖、餅圖和條形圖做數(shù)據(jù)分析(Python代碼)

手把手教你用直方圖、餅圖和條形圖做數(shù)據(jù)分析(Python代碼)
2020-06-24
導(dǎo)讀:對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量分析以后,接下來(lái)可通過(guò)繪制圖表、計(jì)算某些特征量等手段進(jìn)行數(shù)據(jù)的特征分析。 作者:張良均 譚立云 劉名軍 江建明 來(lái)源:大數(shù)據(jù)DT(ID:hzdashuju) 內(nèi)容摘編自《Python數(shù)據(jù) ...

從Hadoop到ClickHouse,現(xiàn)代BI系統(tǒng)有哪些問(wèn)題?如何解決?

從Hadoop到ClickHouse,現(xiàn)代BI系統(tǒng)有哪些問(wèn)題?如何解決?
2020-06-24
導(dǎo)讀:一次機(jī)緣巧合,在研究BI產(chǎn)品技術(shù)選型的時(shí)候,我接觸到了ClickHouse,瞬間就被其驚人的性能所折服。這款非Hadoop生態(tài)、簡(jiǎn)單、自成一體的技術(shù)組件引起了我極大的好奇。那么ClickHouse好在哪呢?本文帶你做一個(gè) ...

機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)降維方法:PCA主成分分析

機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)降維方法:PCA主成分分析
2020-06-16
PCA在機(jī)器學(xué)習(xí)中很常用,是一種無(wú)參數(shù)的數(shù)據(jù)降維方法。PCA步驟: 將原始數(shù)據(jù)按列組成n行m列矩陣X 將X的每一行(代表一個(gè)屬性字段)進(jìn)行零均值化,即減去這一行的均值 求出協(xié)方差矩陣 求 ...

ML基礎(chǔ):無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)之協(xié)方差矩陣

ML基礎(chǔ):無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)之協(xié)方差矩陣
2020-06-16
在翻譯sklearn文檔 2.無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí) 部分過(guò)程中,發(fā)現(xiàn)協(xié)方差矩陣幾乎貫穿整個(gè)章節(jié),但sklearn指導(dǎo)手冊(cè)把協(xié)方差部分放在了這一章節(jié)偏后的部分,作為機(jī)器學(xué)習(xí)一個(gè)基礎(chǔ)概念,在這篇文章中,想把協(xié)方差矩陣的相關(guān)知識(shí)以及 ...

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