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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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基于機(jī)器學(xué)習(xí)的高價(jià)值用戶自動(dòng)發(fā)現(xiàn)

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的高價(jià)值用戶自動(dòng)發(fā)現(xiàn)
2016-06-05
基于機(jī)器學(xué)習(xí)的高價(jià)值用戶自動(dòng)發(fā)現(xiàn) 自2014年起,獵聘建立全球職業(yè)發(fā)展中心(Global Career Develop Center, 簡(jiǎn)稱GCDC),同時(shí)服務(wù)企業(yè)和求職者,作為兩者互動(dòng)的橋梁發(fā)揮著重要的作用。不同于其他互聯(lián)網(wǎng)招聘企業(yè), ...

城市大數(shù)據(jù)的生態(tài)模型及應(yīng)用

城市大數(shù)據(jù)的生態(tài)模型及應(yīng)用
2016-05-26
城市大數(shù)據(jù)的生態(tài)模型及應(yīng)用 從提出一個(gè)生態(tài)模型開(kāi)始,闡述了建立一個(gè)可持續(xù)的城市大數(shù)據(jù)生態(tài)所需要的關(guān)鍵角色以及地方政府在演進(jìn)這些角色中所能發(fā)揮的作用。接著,給出了一個(gè)實(shí)際案例作為這個(gè)模型的參考實(shí)現(xiàn) ...

機(jī)器學(xué)習(xí)—海量數(shù)據(jù)挖掘解決方案

機(jī)器學(xué)習(xí)—海量數(shù)據(jù)挖掘解決方案
2016-04-12
機(jī)器學(xué)習(xí)—海量數(shù)據(jù)挖掘解決方案 大數(shù)據(jù)時(shí)代里,互聯(lián)網(wǎng)用戶每天都會(huì)直接或間接使用到大數(shù)據(jù)技術(shù)的成果,直接面向用戶的比如搜索引擎的排序結(jié)果,間接影響用戶的比如網(wǎng)絡(luò)游戲的流失用戶預(yù)測(cè)、支付平臺(tái)的欺 ...
理解矩陣背后的現(xiàn)實(shí)意義
2016-04-10
理解矩陣背后的現(xiàn)實(shí)意義 線性代數(shù)課程,無(wú)論你從行列式入手還是直接從矩陣入手,從一開(kāi)始就充斥著莫名其妙。比如說(shuō),在全國(guó)一般工科院系教學(xué)中應(yīng)用最廣泛的同濟(jì)線性代數(shù)教材(現(xiàn)在到了第四版),一上來(lái)就介紹 ...

邏輯回歸(Logistic Regression)

邏輯回歸(Logistic Regression)
2016-01-06
邏輯回歸(Logistic Regression) 這節(jié)學(xué)習(xí)的是邏輯回歸(Logistic Regression),也算進(jìn)入了比較正統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。啥叫正統(tǒng)呢?我概念里面機(jī)器學(xué)習(xí)算法一般是這樣一個(gè)步驟: 1)對(duì)于一個(gè)問(wèn)題,我們用數(shù) ...

KNN最近鄰算法原理是什么?如何實(shí)現(xiàn)?

KNN最近鄰算法原理是什么?如何實(shí)現(xiàn)?
2020-07-24
把近朱者赤,近墨者黑這一思想運(yùn)用到機(jī)器學(xué)習(xí)中會(huì)產(chǎn)生什么?當(dāng)然是KNN最鄰近算法啦!KNN(全稱K-Nearest Neighbor)最鄰近分類算法是數(shù)據(jù)挖掘分類算法中最簡(jiǎn)單的算法之一,白話解釋一下就是:由你的鄰居來(lái)推斷出你的類 ...

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 ...

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 ...

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 ...

使用python構(gòu)建一個(gè)推薦系統(tǒng)需要幾步?

使用python構(gòu)建一個(gè)推薦系統(tǒng)需要幾步?
2020-05-29
在我看來(lái),作為一位中國(guó)人的我們不管做什么決定都在面臨多種選擇。例如,如果我這個(gè)時(shí)候想要買一本書,但是我卻不知道我想看什么書、不知道類型、不知道方向,那么這個(gè)時(shí)候打開(kāi)各種進(jìn)行軟件搜索可能會(huì)出現(xiàn)各種各樣 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)清理以及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化!

機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)清理以及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化!
2020-05-29
沒(méi)有干凈的原始數(shù)據(jù),為了滿足機(jī)器學(xué)習(xí)懟數(shù)據(jù)的要求,必須過(guò)濾數(shù)據(jù)。例如, 1、查看數(shù)據(jù),并排除所有缺少大量數(shù)據(jù)的列。 2、再次查看數(shù)據(jù),然后選擇要用于預(yù)測(cè)的列(特征選擇)。進(jìn)行迭代時(shí),可能需要 ...

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

python語(yǔ)音識(shí)別:智能語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)入門系列(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。 ...

 矩陣分析、矩陣?yán)碚?、矩陣論三者的適用范圍!

矩陣分析、矩陣?yán)碚?、矩陣論三者的適用范圍!
2020-05-08
矩陣分析、矩陣?yán)碚摗⒕仃囌撌侨N較為常見(jiàn)學(xué)科,這里為大家介紹一些它們的適用范圍和區(qū)別。 ——矩陣分析 主要包括線性空間與線性變換,內(nèi)積空間,矩陣的相似標(biāo)準(zhǔn)形,矩陣分解,矩陣函數(shù)等內(nèi)容, ...

一文帶你讀懂特征工程

一文帶你讀懂特征工程
2020-04-20
無(wú)論它的規(guī)模和大小如何,數(shù)據(jù)已經(jīng)成為現(xiàn)代企業(yè)、公司和組織的一流資產(chǎn)。任何一個(gè)智能系統(tǒng)都需要數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),無(wú)論它多復(fù)雜。每個(gè)智能系統(tǒng)的核心,均有一個(gè)或多個(gè)基于某種數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)方法的算法,例如機(jī)器學(xué)習(xí)、深 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的分類距離

機(jī)器學(xué)習(xí)中的分類距離
2019-12-17
作者 | 我的智慧生活 來(lái)源 | 咪付 生活中,距離通常是用于形容兩個(gè)地方或兩個(gè)物體之間的遠(yuǎn)近。在人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,常使用距離來(lái)衡量?jī)蓚€(gè)樣本之間的相似度。 “物以類聚” 我 ...

Python機(jī)器學(xué)習(xí)中七種損失函數(shù)的科學(xué)指南

Python機(jī)器學(xué)習(xí)中七種損失函數(shù)的科學(xué)指南
2019-12-11
作者 | KHYATI MAHENDRU 編譯 | CDA數(shù)據(jù)分析師 損失函數(shù)實(shí)際上是我們經(jīng)常使用的這些技術(shù)的核心,本文介紹了多種損失函數(shù),他們的工作位置以及如何在Python中進(jìn)行編碼。 前言 首先想 ...

人工智能中的線性代數(shù):如何理解并更好地應(yīng)用它?

人工智能中的線性代數(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 線性代數(shù)是 AI 專家必須掌握的知識(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「門外漢」。當(dāng)然,學(xué)習(xí)線性代數(shù)道阻且長(zhǎng)。 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)核心知識(shí)點(diǎn)總結(jié)(二)

機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)核心知識(shí)點(diǎn)總結(jié)(二)
2019-12-03
作者 | 小小挖掘機(jī) 來(lái)源 | SIGAI 主成分分析 主成分分析是一種數(shù)據(jù)降維和去除相關(guān)性的方法,它通過(guò)線性變換將向量投影到低維空間。對(duì)向量進(jìn)行投影就是對(duì)向量左乘一個(gè)矩陣,得到結(jié)果向量 ...
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