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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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深入淺出|深度學(xué)習(xí)算法之BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 詳細(xì)公式推導(dǎo)

深入淺出|深度學(xué)習(xí)算法之BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 詳細(xì)公式推導(dǎo)
2018-08-29
深入淺出|深度學(xué)習(xí)算法之BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 詳細(xì)公式推導(dǎo) 所謂神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，目前用得最廣泛的一個(gè)定義是“的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由具有適應(yīng)性簡(jiǎn)單單元組成的廣泛并行互連的網(wǎng)絡(luò)，它的組織能夠模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)對(duì)真實(shí)世界物體所做出 ...

深度學(xué)習(xí)損失函數(shù)

深度學(xué)習(xí)損失函數(shù)
2018-08-24
深度學(xué)習(xí)損失函數(shù) 在利用深度學(xué)習(xí)模型解決有監(jiān)督問(wèn)題時(shí)，比如分類、回歸、去噪等，我們一般的思路如下： 1、信息流forward propagation，直到輸出端； 2、定義損失函數(shù)L(x, y | theta)； ...
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念梳理與實(shí)例演示
2018-08-17
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念梳理與實(shí)例演示 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模仿生物神經(jīng)元的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，數(shù)據(jù)從輸入層進(jìn)入并流經(jīng)激活閾值的多個(gè)節(jié)點(diǎn)。 遞歸性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一種能夠?qū)χ拜斎霐?shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)部存儲(chǔ)記憶的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所以他們能 ...

Spark是什么？用Spark進(jìn)行數(shù)據(jù)分析

Spark是什么？用Spark進(jìn)行數(shù)據(jù)分析
2018-07-18
Spark是什么？用Spark進(jìn)行數(shù)據(jù)分析 1什么是Apache Spark？ Apache Spark是一個(gè)為速度和通用目標(biāo)設(shè)計(jì)的集群計(jì)算平臺(tái)。 從速度的角度看，Spark從流行的MapReduce模型繼承而來(lái)，可以更有效地支持多種類型的 ...
機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)習(xí)路線圖
2018-07-04
機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的學(xué)習(xí)路線圖 說(shuō)起機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘，當(dāng)然兩者并不完全等同。如果想簡(jiǎn)單的理清二者的關(guān)系，不妨這樣來(lái)理解，機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域 = 數(shù)據(jù)挖掘。同理，如果將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用在圖像處理 ...

數(shù)據(jù)科學(xué)目標(biāo)、挑戰(zhàn)以及門派

數(shù)據(jù)科學(xué)目標(biāo)、挑戰(zhàn)以及門派
2018-06-07
數(shù)據(jù)科學(xué)目標(biāo)、挑戰(zhàn)以及門派 隨著云計(jì)算和人工智能的發(fā)展，數(shù)據(jù)科學(xué)這門新的綜合學(xué)科被越來(lái)越多的人所熟知，業(yè)界也普遍看好其在未來(lái)的發(fā)展前景。體現(xiàn)在就業(yè)市場(chǎng)上，與這個(gè)行業(yè)相關(guān)的數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)工程師成為 ...

大數(shù)據(jù)時(shí)代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)時(shí)代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用
2018-06-05
大數(shù)據(jù)時(shí)代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用 隨著社會(huì)信息化的迅速發(fā)展，無(wú)論是數(shù)據(jù)的變化速率，還是數(shù)據(jù)的新增種類都在不斷更新，數(shù)據(jù)研究變得越來(lái)越復(fù)雜，這意味著“大數(shù)據(jù)時(shí)代”到來(lái)。2011年，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心（internet ...
訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集的意義
2018-03-28
訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集的意義 在有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)中，經(jīng)常會(huì)說(shuō)到訓(xùn)練集（train)、驗(yàn)證集（validation）和測(cè)試集（test），這三個(gè)集合的區(qū)分可能會(huì)讓人糊涂，特別是，有些讀者搞不清楚驗(yàn)證集和測(cè)試集有什么區(qū)別 ...

矩陣分解中的損失函數(shù)

矩陣分解中的損失函數(shù)
2018-03-25
矩陣分解中的損失函數(shù) 簡(jiǎn)單記錄一下矩陣分解的損失函數(shù) 矩陣分解的一般形式可以表示為 V = WH 其中V是m*n矩陣， W是m*r矩陣，H是r*n矩陣 一般來(lái)說(shuō)r會(huì)比較小，這樣能達(dá)到矩陣分解的目的， 矩陣分解 ...
Python實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單多線程任務(wù)隊(duì)列
2018-02-19
Python實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單多線程任務(wù)隊(duì)列 最近我在用梯度下降算法繪制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)時(shí)，遇到了一些算法性能的問(wèn)題。梯度下降算法的代碼如下（偽代碼）： defgradient_descent():   # the grad ...

深度學(xué)習(xí)已成功應(yīng)用于這三大領(lǐng)域

深度學(xué)習(xí)已成功應(yīng)用于這三大領(lǐng)域
2017-11-20
深度學(xué)習(xí)已成功應(yīng)用于這三大領(lǐng)域 在本章中，我們將介紹如何使用深度學(xué)習(xí)來(lái)解決計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理以及其他商業(yè)領(lǐng)域中的應(yīng)用。首先我們將討論在許多最重要的AI 應(yīng)用中所需的大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí) ...

數(shù)據(jù)科學(xué)的基本內(nèi)容

數(shù)據(jù)科學(xué)的基本內(nèi)容
2017-10-31
數(shù)據(jù)科學(xué)的基本內(nèi)容 什么是數(shù)據(jù)科學(xué)?它和已有的信息科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等學(xué)科有什么不同?作為一門新興的學(xué)科，數(shù)據(jù)科學(xué)依賴兩個(gè)因素：一是數(shù)據(jù)的廣泛性和多樣性;二是數(shù)據(jù)研究的共性?，F(xiàn)代社會(huì)的各行各業(yè)都 ...

python實(shí)現(xiàn)邏輯回歸的方法示例

python實(shí)現(xiàn)邏輯回歸的方法示例
2017-10-02
python實(shí)現(xiàn)邏輯回歸的方法示例 這篇文章主要介紹了python實(shí)現(xiàn)邏輯回歸的方法示例，這是機(jī)器學(xué)習(xí)課程的一個(gè)實(shí)驗(yàn)，整理出來(lái)共享給大家， 本文實(shí)現(xiàn)的原理很簡(jiǎn)單，優(yōu)化方法是用的梯度下降。后面有測(cè)試結(jié)果。 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)之Logistic回歸與Python實(shí)現(xiàn)

機(jī)器學(xué)習(xí)之Logistic回歸與Python實(shí)現(xiàn)
2017-07-24
機(jī)器學(xué)習(xí)之Logistic回歸與Python實(shí)現(xiàn) logistic回歸是一種廣義的線性回歸，通過(guò)構(gòu)造回歸函數(shù)，利用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)實(shí)現(xiàn)分類或者預(yù)測(cè)。 一 Logistic回歸概述 Logistic回歸的主要思想是，根據(jù)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)對(duì)分類邊 ...

從一個(gè)R語(yǔ)言案例學(xué)線性回歸

從一個(gè)R語(yǔ)言案例學(xué)線性回歸
2017-07-10
從一個(gè)R語(yǔ)言案例學(xué)線性回歸 數(shù)據(jù)分析師用r語(yǔ)言做數(shù)據(jù)分析的時(shí)候會(huì)很多，也有很多數(shù)據(jù)分析師對(duì)于用r語(yǔ)言不是很了解，下面就談?wù)撘幌拢? 線性回歸簡(jiǎn)介：如下圖所示，如果把自變量（也叫independent variable） ...

詳解反向傳播算法

詳解反向傳播算法
2017-05-25
詳解反向傳播算法 反向傳播算法(Backpropagation)已經(jīng)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行學(xué)習(xí)的標(biāo)配。但是有很多問(wèn)題值得思考一下： 反向傳播算法的作用是什么？ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的學(xué)習(xí)算法一般是SGD。SGD需要用到損 ...

簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)

簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)
2017-03-23
簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM) 一、極限學(xué)習(xí)機(jī)的概念     極限學(xué)習(xí)機(jī)(Extreme Learning Machine) ELM，是由黃廣斌提出來(lái)的求解單隱層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法。     ELM最大的 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)常用算法（LDA,CNN,LR）原理簡(jiǎn)述

機(jī)器學(xué)習(xí)常用算法（LDA,CNN,LR）原理簡(jiǎn)述
2017-03-14
機(jī)器學(xué)習(xí)常用算法（LDA,CNN,LR）原理簡(jiǎn)述 1.LDA LDA是一種三層貝葉斯模型，三層分別為：文檔層、主題層和詞層。該模型基于如下假設(shè)： 1）整個(gè)文檔集合中存在k個(gè)互相獨(dú)立的主題； 2）每一個(gè)主題是詞上的多項(xiàng) ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

機(jī)器學(xué)習(xí)中使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2017-03-14
機(jī)器學(xué)習(xí)中使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 這一小節(jié)介紹隨機(jī)梯度下降法（stochastic gradient descent）在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的使用，這里首先回顧了第三講中介紹的線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差曲面(error surface)，如下圖所示。線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì) ...

用R語(yǔ)言建立學(xué)生的學(xué)習(xí)表現(xiàn)和性格特征數(shù)據(jù)模型

用R語(yǔ)言建立學(xué)生的學(xué)習(xí)表現(xiàn)和性格特征數(shù)據(jù)模型
2017-02-26
用R語(yǔ)言建立學(xué)生的學(xué)習(xí)表現(xiàn)和性格特征數(shù)據(jù)模型 一、項(xiàng)目介紹： 方法包括以下步驟 S1：將個(gè)體表現(xiàn)數(shù)據(jù)輸入到數(shù)據(jù)庫(kù)； S2：建立學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)表現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)和性格特征數(shù)據(jù)庫(kù)； S3：建立學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)表現(xiàn) ...
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