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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)說明請(qǐng)參見: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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大數(shù)據(jù)之基于模型的復(fù)雜數(shù)據(jù)多維聚類析(三)?
2016-02-21
大數(shù)據(jù)之基于模型的復(fù)雜數(shù)據(jù)多維聚類析(三) 除了聚類,對(duì)于這個(gè)數(shù)據(jù)的分析還告訴我們一些隱藏很深的關(guān)系。比如在模型中變量Y2和Y3有連線,這表明一個(gè)人的背景信息和他對(duì)于貪污的容忍程度應(yīng)該有一定的關(guān)聯(lián)關(guān)系。 ...

大數(shù)據(jù)之基于模型的復(fù)雜數(shù)據(jù)多維聚類析(一)?

大數(shù)據(jù)之基于模型的復(fù)雜數(shù)據(jù)多維聚類析(一)?
2016-02-21
大數(shù)據(jù)之基于模型的復(fù)雜數(shù)據(jù)多維聚類析(一) 隨著現(xiàn)實(shí)和虛擬世界的數(shù)據(jù)產(chǎn)生速度越來越迅猛,人們開始關(guān)注如何從這些數(shù)據(jù)中獲取信息,知識(shí),以及對(duì)于決策的支持。這樣的任務(wù)通常被稱作大數(shù)據(jù)分析(BigData Analyti ...

聚類算法之K均值

聚類算法之K均值
2016-01-08
聚類算法之K均值  有時(shí)候,我們只有訓(xùn)練樣本的特征,而對(duì)其類型一無所知。這種情況,我們只能讓算法嘗試在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中尋找其內(nèi)部的結(jié)構(gòu),試圖將其類別挖掘出來。這種方式叫做無監(jiān)督學(xué)習(xí)。由于這種方式通常 ...
BAT三巨頭開挖大數(shù)據(jù)
2016-01-07
BAT三巨頭開挖大數(shù)據(jù) 實(shí)際上,對(duì)于大數(shù)據(jù)究竟是什么業(yè)界并無共識(shí)。大數(shù)據(jù)并不是什么新鮮事物。信息革命帶來的除了信息的更高效地生產(chǎn)、流通和消費(fèi)外,還帶來數(shù)據(jù)的爆炸式增長?!耙c(diǎn)”到來之后,人們發(fā)現(xiàn)原 ...

構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的20個(gè)經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)

構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的20個(gè)經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)
2016-01-05
構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的20個(gè)經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn) 數(shù)據(jù)科學(xué)家對(duì)優(yōu)化算法和模型以進(jìn)一步發(fā)掘數(shù)據(jù)價(jià)值的追求永無止境。在這個(gè)過程中他們不僅需要總結(jié)前人的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn),還需要有自己的理解與見地,雖然后者取決于人的靈動(dòng)性,但是 ...
一分鐘了解互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘流程
2015-12-31
一分鐘了解互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘流程 1、爬蟲抓取網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)  真實(shí)的數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目,一定是從獲取數(shù)據(jù)開始的,除了通過一些渠道購買或者下載專業(yè)數(shù)據(jù)外,常常需要大家自己動(dòng)手爬互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),這個(gè)時(shí)候,爬蟲就顯 ...

BAT三巨頭開始挖掘大數(shù)據(jù)

BAT三巨頭開始挖掘大數(shù)據(jù)
2015-12-27
BAT三巨頭開始挖掘大數(shù)據(jù) 阿里巴巴CTO即阿里云負(fù)責(zé)人王堅(jiān)博士說過一句話:云計(jì)算和大數(shù)據(jù),你們都理解錯(cuò)了。 實(shí)際上,對(duì)于大數(shù)據(jù)究竟是什么業(yè)界并無共識(shí)。大數(shù)據(jù)并不是什么新鮮事物。信息革命帶來的除了信息 ...

詳解自然語言處理(NLP)5大語義分析技術(shù)及14類應(yīng)用(建議收藏)

詳解自然語言處理(NLP)5大語義分析技術(shù)及14類應(yīng)用(建議收藏)
2020-08-07
語言是人類區(qū)別其他動(dòng)物的本質(zhì)特性,也是人工智能的一個(gè)重要,甚至核心部分。用自然語言與計(jì)算機(jī)進(jìn)行通信,這是人們長期以來所追求的。這就是涉及到了小編今天給大家推薦的這篇文章:詳解自然語言處理(NLP)5大語義 ...

經(jīng)典聚類算法Kmeans的基本原理及實(shí)現(xiàn)

經(jīng)典聚類算法Kmeans的基本原理及實(shí)現(xiàn)
2020-07-24
Kmeans算法,又叫做K均值聚類算法,可以說是無監(jiān)督聚類算法中最具代表性,最經(jīng)典的聚類算法了,這一算法的主要作用是將相似的樣本自動(dòng)歸到一個(gè)類別中。小編特意整理了這一經(jīng)典聚類算法的基本原理供大家參考,希望 ...

CNN、RNN、GAN都是什么?終于有人講明白了

CNN、RNN、GAN都是什么?終于有人講明白了
2020-07-23
導(dǎo)讀:深度學(xué)習(xí)已經(jīng)存在了幾十年,不同的結(jié)構(gòu)和架構(gòu)針對(duì)不同的用例而進(jìn)行演變。其中一些是基于我們對(duì)大腦的想法,另一些是基于大腦的實(shí)際工作。本文將簡單介紹幾個(gè)業(yè)界目前使用的先進(jìn)的架構(gòu)。 作者:謝林·托馬 ...

業(yè)務(wù)分析模型,該怎么搭建

業(yè)務(wù)分析模型,該怎么搭建
2020-07-22
文章來源: 接地氣學(xué)堂 作者:接地氣的陳老師 很多同學(xué)最怕聽“建模型”仨字。尤其是建立“業(yè)務(wù)分析模型”。往往自己辛辛苦苦搞得LR、SVM、CNN被業(yè)務(wù)方狂噴:你這都是啥東西!脫離業(yè)務(wù)!不切實(shí)際! ...

半監(jiān)督學(xué)習(xí)的種類都有哪些?

半監(jiān)督學(xué)習(xí)的種類都有哪些?
2020-07-14
半監(jiān)督學(xué)習(xí)(SSL),全稱Semi-Supervised Learning,類屬于機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning,ML)。在只有少量標(biāo)記樣本,大部分樣本都是無標(biāo)記的情況下,可以使用半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,根據(jù)無標(biāo)記樣本與標(biāo)記樣本間的相似度、以及 ...

終于有人把數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能講明白了

終于有人把數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能講明白了
2020-07-10
作者:Alex Castrounis 來源:大數(shù)據(jù)DT(ID:hzdashuju) 內(nèi)容摘編自《AI戰(zhàn)略:更好的人類體驗(yàn)與企業(yè)成功框架》 導(dǎo)讀:本文討論與人工智能相關(guān)的概念和技術(shù),包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)和大數(shù)據(jù)。還 ...
Kmeans均值聚類算法的基本原理是什么?
2020-07-08
Kmeans算法屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的一種聚類算法,這種算法的目的為:在數(shù)據(jù)所屬類別及類別數(shù)量不明確的前提下,依據(jù)數(shù)據(jù)自身的特點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類。聚類過程中,對(duì)于類別數(shù)量k的選取,需要一定的先驗(yàn)知識(shí),也可根據(jù)“類 ...

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
近來數(shù)據(jù)記錄和規(guī)模屬性都在急劇增長,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 ...
特征工程是什么?常用的方法有哪些?
2020-07-07
“數(shù)據(jù)決定了機(jī)器學(xué)習(xí)的上限,而算法只是盡可能逼近這個(gè)上限”,這里的數(shù)據(jù)指的就是經(jīng)過特征工程得到的數(shù)據(jù)。特征工程指的是把原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)槟P偷挠?xùn)練數(shù)據(jù)的過程,它的目的就是獲取更好的訓(xùn)練數(shù)據(jù)特征,使得機(jī)器 ...

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,有成千上萬甚至幾十萬的維度的數(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 ...
簡單理解文本挖掘的定義與過程
2020-07-02
文本挖掘是抽取有效、新穎、有用、可理解的、散布在文本文件中的有價(jià)值知識(shí),并且利用這些知識(shí)更好地組織信息的過程。 文本挖掘指的是從文本數(shù)據(jù)中獲取有價(jià)值的信息和知識(shí),它是數(shù)據(jù)挖掘中的一種方法,主要用途 ...
機(jī)器學(xué)習(xí)之有監(jiān)督學(xué)習(xí)
2020-07-01
機(jī)器學(xué)習(xí)分為:有監(jiān)督學(xué)習(xí),無監(jiān)督學(xué)習(xí),半監(jiān)督學(xué)習(xí)等。今天跟小編一起來看有監(jiān)督學(xué)習(xí)的內(nèi)容吧。 一、有監(jiān)督學(xué)習(xí)定義 有監(jiān)督學(xué)習(xí),就是大家常說的分類,通過某種或某些特性的樣本作為訓(xùn)練集,建立一個(gè)最優(yōu)模 ...
機(jī)器學(xué)習(xí)是什么?怎么理解?
2020-06-29
科技創(chuàng)新是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的根本動(dòng)力。在如今這一時(shí)代,AI人工智能就是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的最重要的科技動(dòng)力。特別是近些年來行業(yè)與AI人工智能的結(jié)合,釋放了行業(yè)的潛力,重塑著人們的日常工作和生活。在AI人工智能備受關(guān)注、 ...

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