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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(); // 調用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調,回調的第一個參數(shù)驗證碼對象,之后可以使用它調用相應的接口 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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12個關鍵詞,告訴你到底什么是機器學習

12個關鍵詞,告訴你到底什么是機器學習
2016-06-01
12個關鍵詞,告訴你到底什么是機器學習 隨著人工智能(AI)技術對各行各業(yè)有越來越深入的影響,我們也更多地在新聞或報告中聽到“機器學習”、“深度學習”、“增強學習”、“神經(jīng)網(wǎng)絡”等詞匯,對于非專業(yè)人士來 ...

數(shù)據(jù)挖掘系列篇:聚類算法概述

數(shù)據(jù)挖掘系列篇:聚類算法概述
2016-05-25
數(shù)據(jù)挖掘系列篇:聚類算法概述 本篇重點介紹聚類算法的原理,應用流程、使用技巧、評估方法、應用案例等。具體的算法細節(jié)可以多查閱相關的資料。聚類的主要用途就是客戶分群。1.聚類 VS 分類 分類是“監(jiān)督學 ...

機器學習—海量數(shù)據(jù)挖掘解決方案

機器學習—海量數(shù)據(jù)挖掘解決方案
2016-04-12
機器學習—海量數(shù)據(jù)挖掘解決方案 大數(shù)據(jù)時代里,互聯(lián)網(wǎng)用戶每天都會直接或間接使用到大數(shù)據(jù)技術的成果,直接面向用戶的比如搜索引擎的排序結果,間接影響用戶的比如網(wǎng)絡游戲的流失用戶預測、支付平臺的欺 ...
大數(shù)據(jù)應用或將成為一個真正的加速度
2016-03-18
隨著大數(shù)據(jù)的不斷成熟,這個詞本身可能會消失或者變得過時,沒有人會使用它了。它是成功通過技術,變得很普遍,無處不在,并最終無形化。  技術型的高科技創(chuàng)業(yè)公司都是喜歡閃閃發(fā)光的新東西,而\" ...

詳細解釋數(shù)據(jù)挖掘中的十大算法

詳細解釋數(shù)據(jù)挖掘中的十大算法
2016-03-08
詳細解釋數(shù)據(jù)挖掘中的十大算法 在一份調查問卷中,三個獨立專家小組投票選出的十大最有影響力的數(shù)據(jù)挖掘算法,今天我打算用簡單的語言來解釋一下。 一旦你知道了這些算法是什么、怎么工作、能做什么、在哪 ...

2016年大數(shù)據(jù)到底還算不算個“東西”

2016年大數(shù)據(jù)到底還算不算個“東西”
2016-03-08
2016年大數(shù)據(jù)到底還算不算個“東西” 本文全面總結了大數(shù)據(jù)領域的發(fā)展態(tài)勢,分析認為盡管大數(shù)據(jù)作為一個術語似乎已經(jīng)過氣,但是大數(shù)據(jù)分析與應用才剛剛開始興起,在與 AI、人工智能等新興技術的結合下,大數(shù)據(jù) ...

七步精通Python機器學習_數(shù)據(jù)分析師

七步精通Python機器學習_數(shù)據(jù)分析師
2016-03-03
七步精通Python機器學習_數(shù)據(jù)分析師 開始。這是最容易令人喪失斗志的兩個字。邁出第一步通常最艱難。當可以選擇的方向太多時,就更讓人兩腿發(fā)軟了。 從哪里開始? 本文旨在通過七個步驟,使用全部免費的 ...
?引力波數(shù)據(jù)分析中的人工智能技術
2016-03-01
引力波數(shù)據(jù)分析中的人工智能技術 最近國內各種媒體廣泛報道了備受矚目的引力波被人類直接探測到的事件,引起了人們對基礎科學研究的極大興趣。早在100年前,愛因斯坦的廣義相對論發(fā)布后,就預言了引力波的存在 ...

從大數(shù)據(jù)的風水圖,來看到底大數(shù)據(jù)是怎么回事

從大數(shù)據(jù)的風水圖,來看到底大數(shù)據(jù)是怎么回事
2016-02-26
從大數(shù)據(jù)的風水圖,來看到底大數(shù)據(jù)是怎么回事 技術型的高科技創(chuàng)業(yè)公司都是喜歡閃閃發(fā)光的新東西,而“大數(shù)據(jù)”跟3年前火熱程度相比反而有些凄慘。雖然Hadoop創(chuàng)建于2006年,在“大數(shù)據(jù)”的概念興起到達白熱化是在 ...

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

大數(shù)據(jù)之基于模型的復雜數(shù)據(jù)多維聚類析(一)?
2016-02-21
大數(shù)據(jù)之基于模型的復雜數(shù)據(jù)多維聚類析(一) 隨著現(xiàn)實和虛擬世界的數(shù)據(jù)產生速度越來越迅猛,人們開始關注如何從這些數(shù)據(jù)中獲取信息,知識,以及對于決策的支持。這樣的任務通常被稱作大數(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  有時候,我們只有訓練樣本的特征,而對其類型一無所知。這種情況,我們只能讓算法嘗試在訓練數(shù)據(jù)中尋找其內部的結構,試圖將其類別挖掘出來。這種方式叫做無監(jiān)督學習。由于這種方式通常 ...
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)絡數(shù)據(jù)  真實的數(shù)據(jù)挖掘項目,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手爬互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù),這個時候,爬蟲就顯 ...

無監(jiān)督機器學習中,這幾種聚類算法,你知道嗎?

無監(jiān)督機器學習中,這幾種聚類算法,你知道嗎?
2020-07-24
機器學習中,我們最常遇到的就是無監(jiān)督,有監(jiān)督,半監(jiān)督了。無監(jiān)督和有監(jiān)督的區(qū)別,小編之前跟大家分享過,今天跟大家分享的是無監(jiān)督機器學習中常見的聚類算法,希望對大家無監(jiān)督學習有所幫助。 一、基本概念 ...

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
導讀:深度學習已經(jīng)存在了幾十年,不同的結構和架構針對不同的用例而進行演變。其中一些是基于我們對大腦的想法,另一些是基于大腦的實際工作。本文將簡單介紹幾個業(yè)界目前使用的先進的架構。 作者:謝林·托馬 ...

半監(jiān)督學習的種類都有哪些?

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

終于有人把數(shù)據(jù)科學、機器學習和人工智能講明白了

終于有人把數(shù)據(jù)科學、機器學習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) 內容摘編自《AI戰(zhàn)略:更好的人類體驗與企業(yè)成功框架》 導讀:本文討論與人工智能相關的概念和技術,包括機器學習、深度學習、數(shù)據(jù)科學和大數(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)督學習的一種聚類算法,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)自身的特點對數(shù)據(jù)進行聚類。聚類過程中,對于類別數(shù)量k的選取,需要一定的先驗知識,也可根據(jù)“類 ...
機器學習之有監(jiān)督學習
2020-07-01
機器學習分為:有監(jiān)督學習,無監(jiān)督學習,半監(jiān)督學習等。今天跟小編一起來看有監(jiān)督學習的內容吧。 一、有監(jiān)督學習定義 有監(jiān)督學習,就是大家常說的分類,通過某種或某些特性的樣本作為訓練集,建立一個最優(yōu)模 ...
機器學習是什么?怎么理解?
2020-06-29
科技創(chuàng)新是經(jīng)濟發(fā)展的根本動力。在如今這一時代,AI人工智能就是推動經(jīng)濟發(fā)展的最重要的科技動力。特別是近些年來行業(yè)與AI人工智能的結合,釋放了行業(yè)的潛力,重塑著人們的日常工作和生活。在AI人工智能備受關注、 ...

有監(jiān)督學習:提高深度學習數(shù)據(jù)效率的計劃-自我監(jiān)督學習

有監(jiān)督學習:提高深度學習數(shù)據(jù)效率的計劃-自我監(jiān)督學習
2020-06-09
盡管深度學習在人工智能領域做出了巨大貢獻,但它還是有一個不太好的地方:它需要大量數(shù)據(jù)。這是深度學習的先驅者和批評家都同意的一件事。實際上,由于有用數(shù)據(jù)的有限可用性有限以及處理該數(shù)據(jù)的計算能力不 ...

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