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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(hù)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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機(jī)器學(xué)習(xí)中的有監(jiān)督和無(wú)監(jiān)督都包括些什么?

機(jī)器學(xué)習(xí)中的有監(jiān)督和無(wú)監(jiān)督都包括些什么?
2020-05-29
機(jī)器學(xué)習(xí)算法通常分為有監(jiān)督的(訓(xùn)練數(shù)據(jù)有標(biāo)記答案)和無(wú)監(jiān)督的(可能存在的任何標(biāo)簽均未顯示在訓(xùn)練算法中)。有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題又分為分類(lèi)(預(yù)測(cè)非數(shù)字答案,例如錯(cuò)過(guò)抵押貸款的可能性)和回歸(預(yù)測(cè) ...

如何正確選擇線(xiàn)性回歸、邏輯回歸、決策等機(jī)器學(xué)習(xí)算法

如何正確選擇線(xiàn)性回歸、邏輯回歸、決策等機(jī)器學(xué)習(xí)算法
2020-05-27
機(jī)器學(xué)習(xí)既是藝術(shù)又是科學(xué)。但當(dāng)您查看機(jī)器學(xué)習(xí)算法時(shí),沒(méi)有一種解決方案或一種適合所有情況的算法。有幾個(gè)因素會(huì)影響您選擇哪種機(jī)器學(xué)習(xí)。 有些問(wèn)題非常具體,需要采取獨(dú)特的方法。例如,如果您使用推薦系統(tǒng), ...

python語(yǔ)音識(shí)別:智能語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)入門(mén)系列(上)

python語(yǔ)音識(shí)別:智能語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)入門(mén)系列(上)
2020-05-26
目前,python語(yǔ)音識(shí)別越來(lái)越流行,今天本系列文章開(kāi)始,我們將一起探索自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)言處理技術(shù)所包含的核心算法、模型及未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。本篇文章我們主要討論語(yǔ)音識(shí)別的基本概念。并理解語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的流程。 ...

7 大類(lèi)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)創(chuàng)新綜述

7 大類(lèi)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)創(chuàng)新綜述
2019-12-26
作者 | Asifullah Khan & Anabia Sohail 編譯 | 機(jī)器之心 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是一種特殊類(lèi)型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在各種競(jìng)賽基準(zhǔn)上表現(xiàn)出了當(dāng)前最優(yōu)結(jié)果。深度 CNN 架構(gòu)在挑戰(zhàn)性基準(zhǔn)任務(wù)比賽 ...

一文帶你深入了解,什么是深度學(xué)習(xí)及其工作原理

一文帶你深入了解,什么是深度學(xué)習(xí)及其工作原理
2019-12-25
作者 | CraigStedman 編譯 | CDA數(shù)據(jù)科學(xué)研究院 深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和人工智能(AI)的一種,它模仿人類(lèi)獲取某些類(lèi)型的知識(shí)的方式。深度學(xué)習(xí)是數(shù)據(jù)科學(xué)的重要元素,其中包括統(tǒng)計(jì)和預(yù) ...

人工智能中的線(xiàn)性代數(shù):如何理解并更好地應(yīng)用它?

人工智能中的線(xiàn)性代數(shù):如何理解并更好地應(yīng)用它?
2019-12-10
作者 | Oleksii Kharkovyna 編譯 | 機(jī)器之心 線(xiàn)性代數(shù)是 AI 專(zhuān)家必須掌握的知識(shí),這已不再是個(gè)秘密。如果不掌握應(yīng)用數(shù)學(xué)這個(gè)領(lǐng)域,你永遠(yuǎn)就只能是「門(mén)外漢」。當(dāng)然,學(xué)習(xí)線(xiàn)性代數(shù)道阻且長(zhǎng)。 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)之深度學(xué)習(xí)的未來(lái)

機(jī)器學(xué)習(xí)之深度學(xué)習(xí)的未來(lái)
2019-12-09
作者 | Francois Chollet 編譯 | CDA數(shù)據(jù)分析師 The future of deep learning 鑒于我們對(duì)深網(wǎng)的工作原理,局限性以及研究現(xiàn)狀的了解,我們能否預(yù)測(cè)中期的發(fā)展方向?這是一些純粹的個(gè) ...

9大Python深度學(xué)習(xí)庫(kù),哪一個(gè)最適合你?

9大Python深度學(xué)習(xí)庫(kù),哪一個(gè)最適合你?
2019-11-22
作者 | Adrian Rosebrock 編譯 | 數(shù)盟 如果你對(duì)深度學(xué)習(xí)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感興趣,但是并不知道從哪里開(kāi)始,也不知道使用哪種庫(kù),那么這里就為你提供了許多幫助。 在這篇文章里,我詳細(xì)解 ...

如何在Keras中開(kāi)發(fā)最大化生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(InfoGAN)的信息?

如何在Keras中開(kāi)發(fā)最大化生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(InfoGAN)的信息?
2019-11-13
作者 | CDA數(shù)據(jù)分析師 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)是一種用于訓(xùn)練深度卷積模型以生成合成圖像的體系結(jié)構(gòu)。 盡管非常有效,但默認(rèn)GAN無(wú)法控制生成的圖像類(lèi)型。信息最大化GAN(簡(jiǎn)稱(chēng)InfoGAN)是GAN架構(gòu)的 ...

想躋身高薪的AI人工智能工程師,你需要符合哪些條件?

想躋身高薪的AI人工智能工程師,你需要符合哪些條件?
2019-08-12
很多人聽(tīng)說(shuō)了人工智能,也想進(jìn)入人工智能領(lǐng)域,不錯(cuò),這確實(shí)是一個(gè)非常年輕的領(lǐng)域,從名詞提出到現(xiàn)在也就60年左右的時(shí)間而已,相對(duì)其他科學(xué)都有上千年的發(fā)展,人工智能確實(shí)是非常年輕的科學(xué),年輕就意味著: ...

常用的十大python圖像處理工具

常用的十大python圖像處理工具
2019-07-04
原文標(biāo)題:10 Python image manipulation tools. 作者 | Parul Pandey 翻譯 | 安其羅喬爾、JimmyHua 今天,在我們的世界里充滿(mǎn)了數(shù)據(jù),圖像成為構(gòu)成這些數(shù)據(jù)的重要組成部分。但無(wú)論是用于何種用 ...

深度學(xué)習(xí)之卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)典模型

深度學(xué)習(xí)之卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)典模型
2019-06-18
LeNet-5模型 在CNN的應(yīng)用中,文字識(shí)別系統(tǒng)所用的LeNet-5模型是非常經(jīng)典的模型。LeNet-5模型是1998年,Yann LeCun教授提出的,它是第一個(gè)成功大規(guī)模應(yīng)用在手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別問(wèn)題的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在MNIST數(shù)據(jù)集 ...

一文帶你用可視化理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

一文帶你用可視化理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-06-17
“你的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是如何生成這個(gè)結(jié)果的?”這個(gè)問(wèn)題也曾讓許多數(shù)據(jù)科學(xué)家陷入了困境。其實(shí),讓我們?nèi)ソ忉屢粋€(gè)層數(shù)較少的簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作原理并不難,但是當(dāng)我們將計(jì)算機(jī)視覺(jué)項(xiàng)目中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)增加到1000層時(shí),它 ...

你必須得知道的人工智能領(lǐng)域的大師與大事

你必須得知道的人工智能領(lǐng)域的大師與大事
2019-06-17
小西:小迪小迪,我發(fā)現(xiàn)人工智能發(fā)展史上很多事情都跟下棋有關(guān)吶。 小迪:是啊,人工智能發(fā)展史還是要從下棋說(shuō)起,棋類(lèi)游戲很多時(shí)候都被人類(lèi)看做高智商游戲,在棋類(lèi)游戲中讓機(jī)器與人類(lèi)博弈自然再好不過(guò)了 ...

大數(shù)據(jù)分析工作需要的是什么?

大數(shù)據(jù)分析工作需要的是什么?
2019-04-11
大數(shù)據(jù)與現(xiàn)在很多技術(shù)都是有一定的聯(lián)系的,比如云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等等,這些技術(shù)能夠相互相互影響、相互促進(jìn)、相互融合。云計(jì)算是硬件資源的虛擬化,而大數(shù)據(jù)是海量數(shù)據(jù)的高效處理。我們可以這樣 ...

大數(shù)據(jù)處理技術(shù)之冗余消除

大數(shù)據(jù)處理技術(shù)之冗余消除
2019-03-19
我們?cè)诜治鰯?shù)據(jù)的時(shí)候,需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理,這樣就能夠方便數(shù)據(jù)分析工作。當(dāng)然,數(shù)據(jù)加工是數(shù)據(jù)分析工作之前的工作,而在大數(shù)據(jù)處理中有很多數(shù)據(jù)整理的技術(shù),其中最常見(jiàn)的就是冗余消除,那么什么是數(shù)據(jù) ...

機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別是什么?

機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別是什么?
2019-03-18
現(xiàn)在有很多人對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的概念并不是很明白,其實(shí)深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一部分,而機(jī)器學(xué)習(xí)是深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ),這兩個(gè)知識(shí)體系都是服務(wù)于人工智能的。在這篇文章中我們給大家介紹一下關(guān)于機(jī)器 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中容易出現(xiàn)的誤區(qū)

機(jī)器學(xué)習(xí)中容易出現(xiàn)的誤區(qū)
2019-02-22
在機(jī)器學(xué)習(xí)中很多人都可能有一定的誤解,那就是認(rèn)為復(fù)雜的事物容易出錯(cuò),而簡(jiǎn)單的事物往往會(huì)得到極高的準(zhǔn)確率,那么事實(shí)真的是這樣的嗎?在這篇文章中我們?cè)敿?xì)的給大家介紹一下這個(gè)問(wèn)題,并給大家介紹一 ...

深度學(xué)習(xí)如何改進(jìn)(三)

深度學(xué)習(xí)如何改進(jìn)(三)
2019-02-20
很多人認(rèn)為人工智能是一個(gè)新興的技術(shù),其實(shí)并不是這樣的,人工智能從被提出到現(xiàn)在有了幾十年的時(shí)間,足以發(fā)現(xiàn)人工智能的歷史悠久。而人工智能中有一個(gè)十分重要的內(nèi)容,那就是深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)在人工智 ...

簡(jiǎn)單介紹數(shù)據(jù)分析行業(yè)中的六個(gè)技術(shù)(二)

簡(jiǎn)單介紹數(shù)據(jù)分析行業(yè)中的六個(gè)技術(shù)(二)
2019-02-14
在上面的文章中我們給大家介紹了數(shù)據(jù)分析行業(yè)中數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘的基本概念知識(shí),這些知識(shí)也只能幫助我們初步了解這些內(nèi)容,我們?cè)谶@篇文章中給大家介紹機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的知識(shí),幫助大家一步步深入 ...

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