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cda

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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CDA LEVEL III
2023-10-11
一、總則 CDA(Certified Data Analyst),即“CDA數(shù)據(jù)分析師”,是在數(shù)字經(jīng)濟(jì)大背景和人工智能時(shí)代趨勢(shì)下,面向全行業(yè)的資格認(rèn)證,旨在提升用戶數(shù)字技能,助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,推動(dòng)行業(yè)數(shù)字化發(fā)展?!窩DA人才 ...

12個(gè)案例玩轉(zhuǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)【CDA三級(jí)認(rèn)證考試往期實(shí)操項(xiàng)目原題】

12個(gè)案例玩轉(zhuǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)【CDA三級(jí)認(rèn)證考試往期實(shí)操項(xiàng)目原題】
2024-08-14
傳統(tǒng)模型評(píng)估方法與利潤(rùn)最大化評(píng)估方法 增益圖與利潤(rùn)圖 目標(biāo)類別不平衡的問題 目標(biāo)類別不平衡的處理方式 傳統(tǒng)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法與非監(jiān)督學(xué)習(xí) ...

如何使用Excel進(jìn)行聚類分析?

如何使用Excel進(jìn)行聚類分析?
2023-08-25
聚類分析是一種常用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),它可以將相似的數(shù)據(jù)點(diǎn)分組成簇。這種分析方法在許多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用,如市場(chǎng)細(xì)分、客戶分類、模式識(shí)別等。雖然有許多專業(yè)的統(tǒng)計(jì)軟件可用于執(zhí)行聚類分析,但對(duì)于初學(xué)者或不具 ...

如何評(píng)估一個(gè)模型的性能和準(zhǔn)確度?

如何評(píng)估一個(gè)模型的性能和準(zhǔn)確度?
2023-08-25
在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,評(píng)估模型的性能和準(zhǔn)確度是非常重要的。本文將介紹一些常用的評(píng)估方法,包括訓(xùn)練集和測(cè)試集劃分、交叉驗(yàn)證、混淆矩陣和常見的性能指標(biāo)等。這些方法可以幫助我們客觀地評(píng)估模型的表現(xiàn),并作出合理的 ...

如何評(píng)估模型的準(zhǔn)確性和預(yù)測(cè)能力?

如何評(píng)估模型的準(zhǔn)確性和預(yù)測(cè)能力?
2023-08-24
在機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域,評(píng)估模型的準(zhǔn)確性和預(yù)測(cè)能力是至關(guān)重要的。通過有效的評(píng)估,我們可以衡量模型的性能,并作出相應(yīng)的調(diào)整和改進(jìn)。本文將介紹一些常用的方法和技術(shù),用于評(píng)估模型的準(zhǔn)確性和預(yù)測(cè)能力。 ...

如何解決數(shù)據(jù)不完整或缺失的情況?

如何解決數(shù)據(jù)不完整或缺失的情況?
2023-08-21
在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代,數(shù)據(jù)被視為一種寶貴的資源,對(duì)于企業(yè)和組織而言,準(zhǔn)確、完整的數(shù)據(jù)是做出明智決策和制定有效戰(zhàn)略的基礎(chǔ)。然而,由于各種原因,數(shù)據(jù)可能會(huì)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(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中兩個(gè)重要的概念,它們?cè)跀?shù)據(jù)分析、預(yù)測(cè)和決策等任務(wù)中起著關(guān)鍵作用。雖然它們有不同的定義和功能,但在實(shí)際應(yīng)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(yán)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(chǎng)上對(duì)于人工智能相關(guān)崗位的需求日益增長(zhǎng)。從機(jī)器學(xué)習(xí)到自然語言處理,從計(jì)算機(jī)視覺到深度學(xué)習(xí),人工智能領(lǐng)域涵蓋廣泛而多樣的技術(shù)和應(yīng)用。在這個(gè)充滿機(jī)遇和挑戰(zhàn)的時(shí)代,擁有一系列關(guān)鍵 ...
數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)有何區(qū)別?
2023-07-13
在當(dāng)今數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的世界中,數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)是兩個(gè)備受矚目的領(lǐng)域。盡管它們有著一些共同之處,但數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)之間存在明顯的區(qū)別。本文將詳細(xì)探討數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的定義、目標(biāo)、方法和應(yīng)用,并闡明二者之 ...
有哪些常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法?
2023-06-30
機(jī)器學(xué)習(xí)是計(jì)算機(jī)科學(xué)中的一個(gè)分支,它利用統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能和計(jì)算機(jī)科學(xué)等領(lǐng)域的知識(shí)和技術(shù),通過訓(xùn)練模型從數(shù)據(jù)中提取有用的信息。機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以大致分為三類:監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)。在本文中,我 ...

數(shù)據(jù)分析的基本流程是什么?

數(shù)據(jù)分析的基本流程是什么?
2023-06-28
數(shù)據(jù)分析的基本流程是一個(gè)系統(tǒng)性的過程,包括收集數(shù)據(jù)、清洗數(shù)據(jù)、探索數(shù)據(jù)、建立模型、評(píng)估結(jié)果和進(jìn)行可視化等步驟。在這篇文章中,我將詳細(xì)介紹每個(gè)步驟以及它們的重要性。 1.數(shù)據(jù)收集:數(shù)據(jù)收集是數(shù)據(jù)分析的 ...
如何有效地分析大量數(shù)據(jù)?
2023-06-15
在當(dāng)今的數(shù)字時(shí)代,大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為人們?nèi)粘I钪胁豢苫蛉钡囊徊糠?。然而,要從海量的?shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息并進(jìn)行有效的分析是一項(xiàng)復(fù)雜而具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。以下是一些可以幫助您有效分析大量數(shù)據(jù)的技巧和方法。 ...

SPSS聚類分析中組內(nèi)連接與組外連接計(jì)算有什么差別?

SPSS聚類分析中組內(nèi)連接與組外連接計(jì)算有什么差別?
2023-06-01
聚類分析是一種常用的數(shù)據(jù)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(nèi)連接和組外連接。這兩種連接方式有著不同的計(jì)算方法和應(yīng)用場(chǎng)景。 ...

如何理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多個(gè)卷積核?

如何理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多個(gè)卷積核?
2023-04-19
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)是一種經(jīng)典的深度學(xué)習(xí)模型,廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)等領(lǐng)域。在CNN中,卷積核(Convolutional Kernel)是一個(gè)非常重要的組成部分,它通過卷積操作對(duì)輸入數(shù) ...

SPSS中進(jìn)行K均值聚類分析,怎么確定分幾類比較好?

SPSS中進(jìn)行K均值聚類分析,怎么確定分幾類比較好?
2023-04-19
在進(jìn)行K均值聚類分析時(shí),如何確定最優(yōu)的分類數(shù)是一個(gè)非常重要的問題。一般來說,確定分類數(shù)需要考慮數(shù)據(jù)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)里的訓(xùn)練次數(shù),訓(xùn)練目標(biāo),學(xué)習(xí)速率怎么確定?

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里的訓(xùn)練次數(shù),訓(xùn)練目標(biāo),學(xué)習(xí)速率怎么確定?
2023-04-13
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種常見的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,用于解決分類、回歸和聚類等問題。在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,訓(xùn)練次數(shù)、訓(xùn)練目標(biāo)和學(xué)習(xí)速率是三個(gè)重要的超參數(shù),對(duì)模型的性能和訓(xùn)練效率有著至關(guān)重要的影響。本文將從理論和實(shí)踐兩 ...

pytorch中多分類的focal loss應(yīng)該怎么寫?

pytorch中多分類的focal loss應(yīng)該怎么寫?
2023-04-12
PyTorch是一種廣泛使用的深度學(xué)習(xí)框架,它提供了豐富的工具和函數(shù)來幫助我們構(gòu)建和訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。在PyTorch中,多分類問題是一個(gè)常見的應(yīng)用場(chǎng)景。為了優(yōu)化多分類任務(wù),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(shí)別圖像中的矩形區(qū)域?

如何利用OpenCV識(shí)別圖像中的矩形區(qū)域?
2023-04-12
OpenCV是一個(gè)強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)視覺庫(kù),它提供了各種功能,包括圖像處理、特征檢測(cè)以及目標(biāo)識(shí)別等。在本文中,我們將探討如何使用OpenCV識(shí)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(xùn)練的準(zhǔn)確率和驗(yàn)證的準(zhǔn)確率都極低?

為什么用Keras搭建的LSTM訓(xùn)練的準(zhǔn)確率和驗(yàn)證的準(zhǔn)確率都極低?
2023-04-11
Keras是一個(gè)高級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API,它簡(jiǎn)化了深度學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建和訓(xùn)練過程。其中,LSTM(Long Short-Term Memory)是一種常用的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN),適用于時(shí)序數(shù)據(jù)處理。然而,在使用Keras搭建LSTM模型進(jìn)行訓(xùn)練時(shí),有時(shí)會(huì) ...

用xgboost做分類,預(yù)測(cè)結(jié)果輸出的為什么不是類別概率?

用xgboost做分類,預(yù)測(cè)結(jié)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(xué)習(xí)算法,在分類問題中通常被用來預(yù)測(cè)二元或多元分類結(jié)果。與傳統(tǒng)的決策樹相比,XGBoost具有更優(yōu)秀的準(zhǔn)確性和效率。 然而,在使用XGBoost進(jìn)行分類時(shí),其輸出通常不是類別概率, ...
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