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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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機器學習常見算法優(yōu)缺點之邏輯回歸

機器學習常見算法優(yōu)缺點之邏輯回歸
2019-04-01
我們在學習機器學習的時候自然會涉及到很多算法,而這些算法都是能夠幫助我們處理更多的問題。其中,邏輯回歸是機器學習中一個常見的算法,在這篇文章中我們給大家介紹一下關(guān)于邏輯回歸的優(yōu)缺點,大家 ...

機器學習中各個算法的優(yōu)缺點(四)

機器學習中各個算法的優(yōu)缺點(四)
2019-03-13
在前面的文章中我們給大家介紹了很多關(guān)于機器學習的算法,這些算法都是能夠幫助大家更好地理解機器學習,而機器學習的算法各種各樣,要想好好地使用這些算法就需要對這些算法一個比較透徹的了解。我們在這篇文章中 ...

人工智能中神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)展緩慢的原因

人工智能中神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)展緩慢的原因
2019-03-08
人工智能是現(xiàn)在十分火熱的技術(shù),這是因為人工智能夠給我們帶來很多的便捷,比如說蘋果的Siri、三星的bixby、小米的小愛同學等,這些都給我們的生活中增加了不少的樂趣。而人工智能的核心 ...

人工智能中神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)展緩慢的原因

人工智能中神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)展緩慢的原因
2019-03-07
人工智能是現(xiàn)在十分火熱的技術(shù),這是因為人工智能夠給我們帶來很多的便捷,比如說蘋果的Siri、三星的bixby、小米的小愛同學等,這些都給我們的生活中增加了不少的樂趣。而人工智能的核心 ...

大數(shù)據(jù)熱詞科普(六)

大數(shù)據(jù)熱詞科普(六)
2019-02-11
在前面的文章中我們給大家介紹了不少關(guān)于大數(shù)據(jù)熱詞的科普知識,從中我們可以發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)中的熱詞之間都是有一些聯(lián)系的,如果我們學習大數(shù)據(jù)的話了解這些詞匯以后就會不斷地激發(fā)靈感,下面我們繼續(xù)給大家 ...

數(shù)據(jù)挖掘中的經(jīng)典算法都有哪些(三)

數(shù)據(jù)挖掘中的經(jīng)典算法都有哪些(三)
2019-01-21
在上一篇文章中我們給大家介紹了很多數(shù)據(jù)挖掘算法,這些算法在數(shù)據(jù)挖掘工作中起到了十分重要的作用,掌握了這些算法我們才能夠順利的進行數(shù)據(jù)挖掘工作,所以我們今天再這篇文章就給大家介紹剩余的集中數(shù) ...

什么是支持向量機?支持向量機基本概念

什么是支持向量機?支持向量機基本概念
2018-08-19
什么是支持向量機?支持向量機基本概念 SVM算法是一種學習機制,是由Vapnik提出的旨在改善傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡學習方法的理論弱點,最先從最優(yōu)分類面問題提出了支持向量機網(wǎng)絡。SVM學習算法根據(jù)有限的樣本信息 ...

機器學習之支持向量機(SVM)

機器學習之支持向量機(SVM)
2018-08-13
機器學習之支持向量機(SVM) 支持向量機算法在深度學習沒有火起來的2012年前,在機器學習算法中可謂是霸主地位,其思想是在二分類或者多分類任務中,將類別分開的超平面可能有很多種,那么哪一種的分類效果是最 ...

數(shù)據(jù)模型需要多少訓練數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)模型需要多少訓練數(shù)據(jù)
2018-07-27
數(shù)據(jù)模型需要多少訓練數(shù)據(jù) 毫無疑問機器學習是大數(shù)據(jù)分析不可或缺的一部分,在使用機器學習技術(shù)的時候工程師除了要選擇合適的算法之外還需要選擇合適的樣本數(shù)據(jù)。那么工程師到底應該選擇哪些樣本數(shù)據(jù)、選擇多 ...

算法太多挑花眼?教你如何選擇正確的機器學習算法

算法太多挑花眼?教你如何選擇正確的機器學習算法
2018-07-05
算法太多挑花眼?教你如何選擇正確的機器學習算法 機器學習算法雖多,卻沒有什么普適的解決方案。決策樹、隨機森林、樸素貝葉斯、深度網(wǎng)絡等等等等,是不是有時候覺得挑花了眼呢?福利來啦~本文將教你慧眼識精 ...

人工智能與大數(shù)據(jù)開發(fā)的12個關(guān)鍵點,你注意到了嗎?

人工智能與大數(shù)據(jù)開發(fā)的12個關(guān)鍵點,你注意到了嗎?
2018-06-14
人工智能是近年來科技發(fā)展的重要方向,在大數(shù)據(jù)時代,對數(shù)據(jù)采集、挖掘、應用的技術(shù)越來越受到矚目。在人工智能和大數(shù)據(jù)的開發(fā)過程中,有哪些特別需要注意的要點? 人工智能領(lǐng)域的算法大師、華盛 ...

R語言實現(xiàn)決策樹算法

R語言實現(xiàn)決策樹算法
2018-06-11
R語言實現(xiàn)決策樹算法 決策樹算法的R實現(xiàn) 根據(jù)ppvk上的文章《基于 R 語言和 SPSS 的決策樹算法介紹及應用》,只簡單跑了關(guān)于R部分的代碼,實驗成功,簡單記錄下。     決策樹算法簡介  &nbs ...

機器學習模型可解釋的重要及必要性

機器學習模型可解釋的重要及必要性
2018-06-06
機器學習模型可解釋的重要及必要性 不管你是管理自己的資金還是客戶資金,只要你在做資產(chǎn)管理,每一步的投資決策都意義重大,做技術(shù)分析或基本面分析的朋友很清楚地知道每一個決策的細節(jié),但是通過機器學 ...

人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、區(qū)塊鏈、支持向量機SVM等 帶您讀懂近30個大數(shù)據(jù)熱詞!

人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、區(qū)塊鏈、支持向量機SVM等 帶您讀懂近30個大數(shù)據(jù)熱詞!
2020-05-20
1.AI人工智能 Artificial Intelligence 人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學。 人工智 ...

人工智能與大數(shù)據(jù)開發(fā)的12個關(guān)鍵點,你注意到了嗎?

人工智能與大數(shù)據(jù)開發(fā)的12個關(guān)鍵點,你注意到了嗎?
2018-04-17
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機器學習中的數(shù)據(jù)不平衡解決方案大全

機器學習中的數(shù)據(jù)不平衡解決方案大全
2018-04-01
機器學習中的數(shù)據(jù)不平衡解決方案大全 在機器學習任務中,我們經(jīng)常會遇到這種困擾:數(shù)據(jù)不平衡問題。 數(shù)據(jù)不平衡問題主要存在于有監(jiān)督機器學習任務中。當遇到不平衡數(shù)據(jù)時,以總體分類準確率為學習目標的傳統(tǒng) ...

數(shù)據(jù)分析師—技術(shù)面試

數(shù)據(jù)分析師—技術(shù)面試
2018-03-29
數(shù)據(jù)分析師—技術(shù)面試 三月份開始找實習,到現(xiàn)在已經(jīng)有半年的時間了,在這半年的時間中,該經(jīng)歷的基本上都已經(jīng)經(jīng)歷,春招實習時候,拿到了7個offer,校招時候,成功的拿下一份心儀的工作,結(jié)束了我的秋招旅程。 ...

人臉識別中常用的幾種分類器

人臉識別中常用的幾種分類器
2018-03-28
人臉識別中常用的幾種分類器 在人臉識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別領(lǐng)域中最常用的分類方法之一,其直觀簡單,在通常的應用環(huán)境 ...

數(shù)據(jù)統(tǒng)計學習的5個基本流程

數(shù)據(jù)統(tǒng)計學習的5個基本流程
2018-03-19
數(shù)據(jù)統(tǒng)計學習的5個基本流程 統(tǒng)計學、大數(shù)據(jù)應用很廣泛,常常被提及!統(tǒng)計學習也有一定的規(guī)律流程,下面我們大圣眾包小編分享一位朋友關(guān)于統(tǒng)計學習流程步驟的看法,看看他怎么說。 統(tǒng)計學習現(xiàn)在市面上談論到 ...

數(shù)據(jù)挖掘中的分類技術(shù)

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:如果一個樣本在特征空間中K個最相似的樣本中的大多數(shù)屬于一個類別,則該樣本也屬于這個類別,并具有這個類別的特征 在確定分類時只依靠最鄰近的一個 ...
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