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cda

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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CDA LEVEL III
2023-10-11
一、總則 CDA(Certified Data Analyst),即“CDA數(shù)據分析師”,是在數(shù)字經濟大背景和人工智能時代趨勢下,面向全行業(yè)的資格認證,旨在提升用戶數(shù)字技能,助力企業(yè)數(shù)字化轉型,推動行業(yè)數(shù)字化發(fā)展?!窩DA人才 ...

12個案例玩轉機器學習【CDA三級認證考試往期實操項目原題】

12個案例玩轉機器學習【CDA三級認證考試往期實操項目原題】
2024-08-14
傳統(tǒng)模型評估方法與利潤最大化評估方法 增益圖與利潤圖 目標類別不平衡的問題 目標類別不平衡的處理方式 傳統(tǒng)監(jiān)督學習方法與非監(jiān)督學習 ...

如何使用Excel進行聚類分析?

如何使用Excel進行聚類分析?
2023-08-25
聚類分析是一種常用的數(shù)據挖掘技術,它可以將相似的數(shù)據點分組成簇。這種分析方法在許多領域都有廣泛的應用,如市場細分、客戶分類、模式識別等。雖然有許多專業(yè)的統(tǒng)計軟件可用于執(zhí)行聚類分析,但對于初學者或不具 ...

如何評估一個模型的性能和準確度?

如何評估一個模型的性能和準確度?
2023-08-25
在機器學習領域,評估模型的性能和準確度是非常重要的。本文將介紹一些常用的評估方法,包括訓練集和測試集劃分、交叉驗證、混淆矩陣和常見的性能指標等。這些方法可以幫助我們客觀地評估模型的表現(xiàn),并作出合理的 ...

如何評估模型的準確性和預測能力?

如何評估模型的準確性和預測能力?
2023-08-24
在機器學習和數(shù)據科學領域,評估模型的準確性和預測能力是至關重要的。通過有效的評估,我們可以衡量模型的性能,并作出相應的調整和改進。本文將介紹一些常用的方法和技術,用于評估模型的準確性和預測能力。 ...

如何解決數(shù)據不完整或缺失的情況?

如何解決數(shù)據不完整或缺失的情況?
2023-08-21
在當今數(shù)字化時代,數(shù)據被視為一種寶貴的資源,對于企業(yè)和組織而言,準確、完整的數(shù)據是做出明智決策和制定有效戰(zhàn)略的基礎。然而,由于各種原因,數(shù)據可能會出現(xiàn)不完整或缺失的情況。本文將介紹一些解決這一問題的 ...

算法和模型之間有何區(qū)別和聯(lián)系?

算法和模型之間有何區(qū)別和聯(lián)系?
2023-08-08
算法和模型是機器學習領域中兩個重要的概念,它們在數(shù)據分析、預測和決策等任務中起著關鍵作用。雖然它們有不同的定義和功能,但在實際應用中常常緊密聯(lián)系在一起。 讓我們來看看算法的定義。算法是一組嚴格定義 ...

人工智能崗位需要具備哪些技能?

人工智能崗位需要具備哪些技能?
2023-07-19
隨著人工智能的迅猛發(fā)展,市場上對于人工智能相關崗位的需求日益增長。從機器學習到自然語言處理,從計算機視覺到深度學習,人工智能領域涵蓋廣泛而多樣的技術和應用。在這個充滿機遇和挑戰(zhàn)的時代,擁有一系列關鍵 ...
數(shù)據分析與機器學習有何區(qū)別?
2023-07-13
在當今數(shù)據驅動的世界中,數(shù)據分析和機器學習是兩個備受矚目的領域。盡管它們有著一些共同之處,但數(shù)據分析和機器學習之間存在明顯的區(qū)別。本文將詳細探討數(shù)據分析和機器學習的定義、目標、方法和應用,并闡明二者之 ...
有哪些常用的機器學習算法?
2023-06-30
機器學習是計算機科學中的一個分支,它利用統(tǒng)計學、人工智能和計算機科學等領域的知識和技術,通過訓練模型從數(shù)據中提取有用的信息。機器學習算法可以大致分為三類:監(jiān)督學習、非監(jiān)督學習和半監(jiān)督學習。在本文中,我 ...

數(shù)據分析的基本流程是什么?

數(shù)據分析的基本流程是什么?
2023-06-28
數(shù)據分析的基本流程是一個系統(tǒng)性的過程,包括收集數(shù)據、清洗數(shù)據、探索數(shù)據、建立模型、評估結果和進行可視化等步驟。在這篇文章中,我將詳細介紹每個步驟以及它們的重要性。 1.數(shù)據收集:數(shù)據收集是數(shù)據分析的 ...
如何有效地分析大量數(shù)據?
2023-06-15
在當今的數(shù)字時代,大數(shù)據已經成為人們日常生活中不可或缺的一部分。然而,要從海量的數(shù)據中提取有價值的信息并進行有效的分析是一項復雜而具有挑戰(zhàn)性的任務。以下是一些可以幫助您有效分析大量數(shù)據的技巧和方法。 ...

SPSS聚類分析中組內連接與組外連接計算有什么差別?

SPSS聚類分析中組內連接與組外連接計算有什么差別?
2023-06-01
聚類分析是一種常用的數(shù)據分析方法,它可以將相似性較高的樣本歸為一類,并將不同類別的樣本區(qū)分開來。在SPSS中,聚類分析包括兩種連接方式:組內連接和組外連接。這兩種連接方式有著不同的計算方法和應用場景。 ...

如何理解卷積神經網絡多個卷積核?

如何理解卷積神經網絡多個卷積核?
2023-04-19
卷積神經網絡(Convolutional Neural Network,CNN)是一種經典的深度學習模型,廣泛應用于圖像識別、目標檢測等領域。在CNN中,卷積核(Convolutional Kernel)是一個非常重要的組成部分,它通過卷積操作對輸入數(shù) ...

SPSS中進行K均值聚類分析,怎么確定分幾類比較好?

SPSS中進行K均值聚類分析,怎么確定分幾類比較好?
2023-04-19
在進行K均值聚類分析時,如何確定最優(yōu)的分類數(shù)是一個非常重要的問題。一般來說,確定分類數(shù)需要考慮數(shù)據的特征和研究目的。下面將介紹一些常用的方法來確定最優(yōu)的分類數(shù)。 肘部法(Elbow Method) 肘部 ...

BP神經網絡里的訓練次數(shù),訓練目標,學習速率怎么確定?

BP神經網絡里的訓練次數(shù),訓練目標,學習速率怎么確定?
2023-04-13
BP神經網絡是一種常見的人工神經網絡模型,用于解決分類、回歸和聚類等問題。在BP神經網絡中,訓練次數(shù)、訓練目標和學習速率是三個重要的超參數(shù),對模型的性能和訓練效率有著至關重要的影響。本文將從理論和實踐兩 ...

pytorch中多分類的focal loss應該怎么寫?

pytorch中多分類的focal loss應該怎么寫?
2023-04-12
PyTorch是一種廣泛使用的深度學習框架,它提供了豐富的工具和函數(shù)來幫助我們構建和訓練深度學習模型。在PyTorch中,多分類問題是一個常見的應用場景。為了優(yōu)化多分類任務,我們需要選擇合適的損失函數(shù)。在本篇文章 ...

如何利用OpenCV識別圖像中的矩形區(qū)域?

如何利用OpenCV識別圖像中的矩形區(qū)域?
2023-04-12
OpenCV是一個強大的計算機視覺庫,它提供了各種功能,包括圖像處理、特征檢測以及目標識別等。在本文中,我們將探討如何使用OpenCV識別圖像中的矩形區(qū)域。 步驟1:讀取圖像 首先,我們需要從文件或攝像頭中 ...

為什么用Keras搭建的LSTM訓練的準確率和驗證的準確率都極低?

為什么用Keras搭建的LSTM訓練的準確率和驗證的準確率都極低?
2023-04-11
Keras是一個高級神經網絡API,它簡化了深度學習模型的構建和訓練過程。其中,LSTM(Long Short-Term Memory)是一種常用的循環(huán)神經網絡(RNN),適用于時序數(shù)據處理。然而,在使用Keras搭建LSTM模型進行訓練時,有時會 ...

用xgboost做分類,預測結果輸出的為什么不是類別概率?

用xgboost做分類,預測結果輸出的為什么不是類別概率?
2023-04-10
XGBoost是一種基于決策樹的集成學習算法,在分類問題中通常被用來預測二元或多元分類結果。與傳統(tǒng)的決策樹相比,XGBoost具有更優(yōu)秀的準確性和效率。 然而,在使用XGBoost進行分類時,其輸出通常不是類別概率, ...
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