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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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簡單介紹機器學習建模過程

簡單介紹機器學習建模過程
2019-05-20
在機器學習中,我們會遇到很多算法,而這些算法都是能夠幫助機器學習解決很多問題, 可以說,機器學習是整個人工智能的核心。當然,機器學習的算法特征之一就是模型,那么大家是否知道機器學習建模的過程是什 ...

現(xiàn)在人們對人工智能的誤解都是什么?

現(xiàn)在人們對人工智能的誤解都是什么?
2019-05-16
人工智能的流行使得現(xiàn)在很多自媒體對人工智能大肆渲染,也使得大眾對人工智能存在或多或少的一些誤解。比如說在人工智能中,機器是大于人類的,這不禁讓人感覺到一點點恐慌。其實并不是這樣的,在這篇文章中我 ...

機器學習中算法的優(yōu)缺點之最近鄰算法

機器學習中算法的優(yōu)缺點之最近鄰算法
2019-04-03
機器學習中有個算法是十分重要的,那就是最近鄰算法,這種算法被大家稱為KNN。我們在學習機器學習知識的時候一定要學習這種算法,其實不管是什么算法都是有自己的優(yōu)缺點的,KNN算法也不例外,在這篇文章 ...

機器學習中的基礎知識(入門上篇)

機器學習中的基礎知識(入門上篇)
2019-02-16
前面我們已經(jīng)給大家講述了很多有關(guān)機器學習的概念,這些概念都是十分重要的,我們?nèi)绻獙W習人工智能的話就需要重視這些知識。在這篇文章我們接著給大家介紹機器學習中的基礎知識,希望這篇文章能夠給大 ...

大眾對人工智能的誤解都有哪些(五)

大眾對人工智能的誤解都有哪些(五)
2019-01-24
人們對人工智能的了解不夠深刻使得人們對于人工智能存在或多或少的誤解,認為算法比數(shù)據(jù)更加重要,其實這種想法是不正確的,人工智能還是著重于數(shù)據(jù)的,那么對于人工智能的誤解還有那些呢?下面我們就給 ...

因子模型舉例:主成分分析

因子模型舉例:主成分分析
2018-08-26
因子模型舉例:主成分分析 我之前提到的因子風險主要包括經(jīng)濟的(知利率)、基本面的(如賬面市值比率)和技術(shù)的(如前期收益率)。獲得一個包含大童股票的投資組合因子風險的歷史數(shù)據(jù),并用于對因子模型進行回測, ...

這一次,我拒絕了Python,選擇了Go

這一次,我拒絕了Python,選擇了Go
2018-08-24
這一次,我拒絕了Python,選擇了Go 如今,神經(jīng)網(wǎng)絡已經(jīng)非常流行,人們將它用于各種任務,特別是人臉識別應用。 最近,我用一個以 Go 語言為后端的軟件,實現(xiàn)了一個人臉識別項目。它能夠識別出上傳照片中的 ...

MIT 用 AI 實現(xiàn)自動摳圖,輕松打造效果驚艷的特效電影

MIT 用 AI 實現(xiàn)自動摳圖,輕松打造效果驚艷的特效電影
2018-08-23
MIT 用 AI 實現(xiàn)自動摳圖,輕松打造效果驚艷的特效電影 來自 MIT CSAIL 的研究人員開發(fā)了一種精細程度遠超傳統(tǒng)語義分割方法的「語義軟分割」技術(shù),連頭發(fā)都能清晰地在分割掩碼中呈現(xiàn)。在對比實驗中,他 ...

十分鐘搞定PCA主成分分析

十分鐘搞定PCA主成分分析
2018-07-09
十分鐘搞定PCA主成分分析 在數(shù)據(jù)建模當中我們經(jīng)常會聽到一個詞叫做降維,首先咱們先來嘮一嘮數(shù)據(jù)為啥要降維呢?最主要的原因還是在于一方面使得我們需要計算的量更少啦,想象一下一個100維的數(shù)據(jù)和一個10維數(shù)據(jù) ...

數(shù)據(jù)挖掘的六大主要功能

數(shù)據(jù)挖掘的六大主要功能
2018-06-25
數(shù)據(jù)挖掘的六大主要功能 數(shù)據(jù)挖掘的歷史雖然較短,但從20世紀90年代以來,它的發(fā)展速度很快,加之它是多學科綜合的產(chǎn)物,目前還沒有一個完整的定義,人們提出了多種數(shù)據(jù)挖掘的定義,例如:SAS研究所(1997): ...

使用R語言繪制其他圖形之相關(guān)系數(shù)圖

使用R語言繪制其他圖形之相關(guān)系數(shù)圖
2018-05-22
使用R語言繪制其他圖形之相關(guān)系數(shù)圖 雖然cor()函數(shù)可以非常方便快捷的計算出連續(xù)變量之間的相關(guān)系數(shù),但當變量非常多時,返回的相關(guān)系數(shù)一定時讀者看的眼花繚亂。 下面就以R自帶的mtcars數(shù)據(jù)集為例,講 ...

面試了8家公司,他們問了我這些機器學習題目......

面試了8家公司,他們問了我這些機器學習題目......
2018-05-04
面試了8家公司,他們問了我這些機器學習題目...... 今年年初以來,作者一直在印度找數(shù)據(jù)科學、機器學習以及深度學習領(lǐng)域的工作。在找工作的這三十四天里,他面試了8到10家公司,其中也包括初創(chuàng)公司、基于服務 ...

簡述幾種人臉識別的主要方法

簡述幾種人臉識別的主要方法
2018-03-30
簡述幾種人臉識別的主要方法 人臉識別的方法很多,以下介紹一些主要的人臉識別方法。 (1)幾何特征的人臉識別方法 幾何特征可以是眼、鼻、嘴等的形狀和它們之間的幾何關(guān)系(如相互之間的距離)。這些算法識 ...

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 ...

基于矩陣分解的隱因子模型

基于矩陣分解的隱因子模型
2018-03-25
基于矩陣分解的隱因子模型 推薦系統(tǒng)是現(xiàn)今廣泛運用的一種數(shù)據(jù)分析方法。常見的如,“你關(guān)注的人也關(guān)注他”,“喜歡這個物品的用戶還喜歡。?!薄澳阋苍S會喜歡”等等。 常見的推薦系統(tǒng)分為基于內(nèi)容的推薦與 ...

常見的幾種矩陣分解方式

常見的幾種矩陣分解方式
2018-03-23
常見的幾種矩陣分解方式 1.三角分解(LU分解) 矩陣的LU分解是將一個矩陣分解為一個下三角矩陣與上三角矩陣的乘積。本質(zhì)上,LU分解是高斯消元的一種表達方式。首先,對矩陣A通過初等行變換將其變?yōu)橐粋€上三角 ...

R語言數(shù)組和矩陣

R語言數(shù)組和矩陣
2018-03-13
R語言數(shù)組和矩陣 1 數(shù)組 數(shù)組可以看成一個由遞增下標表示的數(shù)據(jù)項的集合,例如數(shù)值。 數(shù)組的生成 如果一個向量需要在R中以數(shù)組的方式被處理,則必須含有一個維數(shù)向量作為它的dim屬性。 維度向量由di ...

常用的機器學習&數(shù)據(jù)挖掘知識點

常用的機器學習&數(shù)據(jù)挖掘知識點
2018-03-07
常用的機器學習&數(shù)據(jù)挖掘知識點 Basis(基礎): MSE(Mean Square Error 均方誤差),LMS(LeastMean Square 最小均方),LSM(Least Square Methods 最小二乘法),MLE(MaximumLikelihood Estimation最 ...

數(shù)據(jù)預處理--數(shù)據(jù)降維

數(shù)據(jù)預處理--數(shù)據(jù)降維
2018-03-01
數(shù)據(jù)預處理--數(shù)據(jù)降維 數(shù)據(jù)規(guī)約產(chǎn)生更小但保持數(shù)據(jù)完整性的新數(shù)據(jù)集。在規(guī)約后的數(shù)據(jù)集上進行數(shù)據(jù)分析和挖掘?qū)⒏行省? 機器學習領(lǐng)域中所謂的降維就是指采用某種映射方法,將原高維空間中的數(shù)據(jù)點映 ...

數(shù)據(jù)預處理的一些知識

數(shù)據(jù)預處理的一些知識
2018-02-24
數(shù)據(jù)預處理的一些知識 做研究時只要與數(shù)據(jù)分析相關(guān)就避免不了數(shù)據(jù)預處理。我們常見的預處理包括:標準化(規(guī)范化),歸一化,零均值(化),白化,正則化……這些預處理的目的是什么呢?網(wǎng)上查的總是零零散 ...
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