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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(); // 調用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調,回調的第一個參數(shù)驗證碼對象,之后可以使用它調用相應的接口 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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透視全球AI治理十大事件:站在創(chuàng)新十字路口,人工智能會失控嗎?

透視全球AI治理十大事件:站在創(chuàng)新十字路口,人工智能會失控嗎?
2020-03-31
作者 | 微胖 來源 | 機器之心 AI 顯著的幫助了社會生產效率的提高,同時也讓人類生活變得更加舒適便捷。但另一方面 AI 出現(xiàn),對于人類社會倫理道德、隱私安全等方方面面都提 ...

機器學習入門必讀:6種簡單實用算法及學習曲線、思維導圖

機器學習入門必讀:6種簡單實用算法及學習曲線、思維導圖
2020-03-26
作者 | 盧譽聲 大部分的機器學習算法主要用來解決兩類問題——分類問題和回歸問題。在本文當中,我們介紹一些簡單但經典實用的傳統(tǒng)機器學習算法,讓大家對機器學習算法有一個基本的感性認識。 ...

第一批90后已經爬上胡潤富豪榜了,第一批90后已經禿了......

第一批90后已經爬上胡潤富豪榜了,第一批90后已經禿了......
2020-03-26
作者 | 桌子的生活觀 昨天寫日期的時候,寫錯了,寫成了2019年,劃掉又重寫。 真的沒有想到,現(xiàn)在一晃眼間已經是2020年了。 說實話,我現(xiàn)在還是有點懵的,不知不覺,我們這 ...

AI人工智能的下一個拐點:圖神經網絡迎來快速爆發(fā)期

AI人工智能的下一個拐點:圖神經網絡迎來快速爆發(fā)期
2020-03-25
圖神經網絡(GNN,Graph Neural Networks)是 2019 年 AI 領域最熱門的話題之一。圖神經網絡是用于圖結構數(shù)據(jù)的深度學習架構,將端到端學習與歸納推理相結合,業(yè)界普遍認為其有望解決深度學習無法處理的因果推理、 ...

采訪了14位IT公司的創(chuàng)始人,他們如何看待2020年的AI行業(yè)?

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2020-03-24
科幻元年2020年馬上就要來了。對于技術行業(yè)來說,這一年會有哪些值得期待的變化? KDnuggets采訪了14位科技前沿的技術公司創(chuàng)始人,并匯總了他們眼中的2020年:關于人工智能、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)科學、機器學習 ...

AI人工智能在2020年的7個發(fā)展趨勢

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2020-03-17
隨著對其他AI應用程序需求的增長,企業(yè)將需要投資有助于其加快數(shù)據(jù)科學流程的技術。然而:實施和優(yōu)化機器學習模型只是數(shù)據(jù)科學挑戰(zhàn)的一部分。 實際上,數(shù)據(jù)科學家必須執(zhí)行的絕大多數(shù)工作通常與ML模型的選擇 ...

2019AI人工智能新風向:全球智慧城市2.0報告,中國占了世界一半

2019AI人工智能新風向:全球智慧城市2.0報告,中國占了世界一半
2020-03-16
作者 | 內參德勤 來源 | 智東西 根據(jù)聯(lián)合國的預測, 從1950~2050年的100年內, 全球城市化率將翻番, 2050年將有68.4%的世界人口生活在城市。根據(jù)聯(lián)合國的預測, 從1950~2050年的100年內, 全球城市化率將 ...

AutoAI:人與機器更好地結合在一起

AutoAI:人與機器更好地結合在一起
2020-03-16
作者 | Susan Malaika 編譯 | CDA數(shù)據(jù)分析師 了解AutoAI如何實現(xiàn)數(shù)據(jù)準備,模型開發(fā),功能工程和超參數(shù)優(yōu)化的自動化。 汽車人工智能的動力 近年來,數(shù)據(jù)驅動的決策已成 ...

看機器學習如何推動我們去定義公平

看機器學習如何推動我們去定義公平
2020-03-16
偏見是機器學習的原始罪過。它嵌入在機器學習的本質中:系統(tǒng)從數(shù)據(jù)中學習,因此 很容易發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)所代表的人為偏見。例如,接受過美國現(xiàn)有職業(yè)培訓的ML招聘系統(tǒng)很可能會“學到”,女性與首席執(zhí)行官之間的聯(lián)系不 ...

2020年聊天機器人將走向何方?

2020年聊天機器人將走向何方?
2020-03-09
作者 | Sara Yin 譯者 | AI 前線(ID:ai-front) 導讀:聊天機器人,會是未來商業(yè)新形態(tài)嗎?最早的聊天機器人可以追溯到 1966 年的麻省理工學院開發(fā)的 ELIZA,聊天機器人已經問世 53 年了。但幾經沉浮 ...

人生苦短,我學Python;人生漫漫,Python是岸

人生苦短,我學Python;人生漫漫,Python是岸
2020-03-05
作者 | 讀芯術 來源 | AI_Discovery(ID) 人生苦短,我學Python; 人生漫漫,Python是岸! 二十年前的全民學英語風潮,如今變成了“學 Python”。 當代人的知識焦慮中,這門叫 ...

2019年AI盤點:人工智能給我們帶來了哪些煩惱?

2019年AI盤點:人工智能給我們帶來了哪些煩惱?
2020-03-05
作者 | 李軍  來源 | FT中文網 2019年,是人工智能技術(以下簡稱AI)逐漸開始降溫的年份。在Gartner 8月份發(fā)布的技術成熟度曲線上,所有的AI應用都還沒有越過第二階段的泡沫頂峰 ...

機器學習精準預測——揭露海平面上升帶來的危害有多大

機器學習精準預測——揭露海平面上升帶來的危害有多大
2020-03-04
作者 | Michael Barnard  編譯 | CDA數(shù)據(jù)分析師 海平面上升是一個受到廣泛研究的現(xiàn)象,這是全球變暖造成的。首先,額外的熱量使陸地冰融化。然后,水變暖,因此膨脹了一點。這種結合意味 ...

如何將機器學習與靈敏性分析相結合來制定業(yè)務策略?

如何將機器學習與靈敏性分析相結合來制定業(yè)務策略?
2020-03-03
作者 | Jeremy Curuksu 編譯 | CDA數(shù)據(jù)分析師 數(shù)不清的企業(yè)通常使用機器學習(ML)來輔助決策。但是,在大多數(shù)情況下,機器學習系統(tǒng)做出的預測和業(yè)務決策仍然需要人類用戶的直覺來做出判斷 ...

初入職場的那幾年,你的工作環(huán)境、你的同事,足以影響你整個人生

初入職場的那幾年,你的工作環(huán)境、你的同事,足以影響你整個人生
2020-03-02
作者 | 你微笑時。好美 來源 | ID:ctpm366288 有一些人,十分有意愿學習,非常努力,智商情商也都正常,然而工作產出卻非常低,甚至不如很多資質低于他們的人。 我一直百思不得其解, ...

為什么統(tǒng)計學在機器學習中如此重要?

為什么統(tǒng)計學在機器學習中如此重要?
2020-03-02
作者 | Jason Brownlee 整理 | CDA數(shù)據(jù)分析師 統(tǒng)計學和機器學習是兩個密切相關的領域。實際上,兩者之間的界限有時可能非常模糊。但是,有一些方法顯然屬于統(tǒng)計領域,不僅在機器學習項目 ...

機器學習中的線性回歸,你理解了多少?

機器學習中的線性回歸,你理解了多少?
2020-02-22
作者丨algorithmia 來源 | 大數(shù)據(jù)與人工智能 機器學習中的線性回歸是一種來源于經典統(tǒng)計學的有監(jiān)督學習技術。然而,隨著機器學習和深度學習的迅速興起,因為線性(多層感知器)層的神經網絡 ...

Excel數(shù)據(jù)分析系列(二):Excel基礎知識與常用技巧

Excel數(shù)據(jù)分析系列(二):Excel基礎知識與常用技巧
2020-02-19
作者 | CDA數(shù)據(jù)分析師 Excel 基礎知識 Excel 2016版工作窗口 Excel 的層次結構 Excel 常用技巧 快速選擇區(qū)域 選擇性粘貼 常見應用場景: 利用 ...

什么是預測分析,其應用行業(yè)都有哪些?

什么是預測分析,其應用行業(yè)都有哪些?
2020-01-13
作者 | Niccolo Mejia 編譯 | CDA數(shù)據(jù)分析師 What is Predictive Analytics? – An Informed Definition 預測分析可能是金融機構,銀行,保險公司和醫(yī)療保健公司使用的最常見的AI應 ...

一文講解機器學習算法中的共線性問題

一文講解機器學習算法中的共線性問題
2020-01-08
作者 | 宋老師 來源 | JSong的數(shù)據(jù)科學小站 多重共線性是使用線性回歸算法時經常要面對的一個問題。在其他算法中,例如決策樹和貝葉斯,前者的建模過程是逐步遞進,每次拆分只有一個變量參 ...

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