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') } 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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如何用spss判斷一組數(shù)據符合正態(tài)分布。單看k-s或s-w檢驗可以判斷？這兩種檢驗對樣本量有什么要求？: 2023-05-30; SPSS 是一種功能強大的統(tǒng)計分析軟件，常用于數(shù)據清理、探索性數(shù)據分析、假設檢驗等數(shù)據處理任務。在進行假設檢驗時，我們通常需要判斷數(shù)據是否符合正態(tài)分布，因為很多假設檢驗方法都要求數(shù)據服從正態(tài)分布。在 SPSS ...

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 ...

為什么nlp模型預測單詞，損失函數(shù)一般是交叉熵，而不是mse呢？: 2023-04-12; 自然語言處理（NLP）是計算機科學領域中的一個重要分支，旨在使計算機能夠理解和生成自然語言。在 NLP 中，單詞預測是一種常見的任務，因此開發(fā)了許多模型來解決這個問題。在這些模型中，損失函數(shù)經常被用來衡量模型 ...

卷積神經網絡為什么要進行歸一化的數(shù)據預處理工作？: 2023-04-12; 卷積神經網絡 (Convolutional Neural Networks, CNNs) 是一種廣泛應用于圖像識別、語音處理、自然語言處理等領域的深度學習模型。在使用CNNs進行分類或回歸任務之前，通常需要對輸入數(shù)據進行預處理。其中一個重要的 ...

神經網絡輸出層為什么通常使用softmax?: 2023-04-11; 神經網絡是一種強大的機器學習模型，其中輸出層扮演著非常重要的角色。在通常情況下，神經網絡輸出層使用softmax激活函數(shù)，這是因為softmax具有許多有用的屬性，使其成為一個優(yōu)秀的選擇。首先，softmax函數(shù)能夠將任 ...

貝葉斯網絡分類器和神經網絡分類器的區(qū)別？: 2023-04-07; 貝葉斯網絡分類器和神經網絡分類器都是用于分類任務的常見機器學習算法，但它們在許多方面有所不同。本文將探討這兩種分類器的區(qū)別。一、基本原理貝葉斯網絡分類器（Bayesian Network Classifier）是基于 ...

Pytorch的nn.CrossEntropyLoss()的weight怎么使用？: 2023-04-07; Pytorch是深度學習領域中廣泛使用的一個深度學習框架，它提供了豐富的損失函數(shù)用于模型訓練。其中，nn.CrossEntropyLoss()是用于多分類問題的常用損失函數(shù)之一。它可以結合權重參數(shù)對樣本進行加權處理，以應對數(shù)據 ...

一個神經網絡可以有兩個損失函數(shù)嗎?: 2023-04-03; 神經網絡是一種模擬人類神經系統(tǒng)的計算模型，可以自動學習輸入和輸出之間的關系。在訓練神經網絡時，通常需要定義一個損失函數(shù)來評估模型的性能，并通過調整模型參數(shù)來最小化損失函數(shù)。但是，有時候我們可能需要考慮 ...

CRF和LSTM 模型在序列標注上的優(yōu)劣？: 2023-03-31; 序列標注是一種重要的自然語言處理任務，通常用于實體識別、命名實體識別、分詞、詞性標注等。在序列標注中，CRF和LSTM是兩種常用的模型，本文將比較它們在序列標注上的優(yōu)劣。一、CRF 條件隨機場（CRF）是一種無向 ...

數(shù)據分析師自學技能有哪些: 2023-03-31; 隨著數(shù)據分析在現(xiàn)代商業(yè)中的重要性越來越突出，數(shù)據分析師的角色也變得越來越重要。作為數(shù)據分析領域的專業(yè)人士，數(shù)據分析師需要不斷更新自己的技能以適應數(shù)據分析領域不斷變化的需求。本文將介紹數(shù)據分析師自學技 ...

數(shù)據分析師的技能有哪些: 2023-03-30; 隨著大數(shù)據時代的到來，數(shù)據分析師這一職業(yè)也逐漸得到了人們的關注。作為一個數(shù)據分析師，需要具備全方位的技能，以便能夠有效地進行數(shù)據分析和可視化。本文將從數(shù)據分析師的定義、日常工作、技能、培訓和認證等方 ...

數(shù)據分析之數(shù)據挖掘入門指南: 2022-10-25; 數(shù)據分析探索性數(shù)據分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是指對已有數(shù)據在盡量少的先驗假設下通過作圖、制表、方程擬合、計算特征量等手段探索數(shù)據的結構和規(guī)律的一種數(shù)據分析方法。常用的第三方庫 ...

數(shù)據分析師之數(shù)據挖掘入門: 2022-10-19; 數(shù)據分析探索性數(shù)據分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是指對已有數(shù)據在盡量少的先驗假設下通過作圖、制表、方程擬合、計算特征量等手段探索數(shù)據的結構和規(guī)律的一種數(shù)據分析方法。常用的第三方庫 ...

什么是數(shù)據科學: 2022-10-18; 什么是數(shù)據科學？它和已有的信息科學、統(tǒng)計學、機器學習等學科有什么不同？作為一門新興的學科，數(shù)據科學依賴兩個因素：一是數(shù)據的廣泛性和多樣性；二是數(shù)據研究的共性。現(xiàn)代社會的各行各業(yè)都充滿了數(shù)據，這些數(shù)據 ...

在頭部保險集團任產品經理的我是這樣備考的｜CDA持證人分享楊訊: 2024-08-13; CDA數(shù)據分析師出品作者：楊迅 CDA Level Ⅰ 持證人大家好，我叫楊迅，是一名CDA Level Ⅰ 持證人，今天很高興跟大家分享一下我的CDA認證備考經驗。總的來說 Level Ⅰ 的內容是比較基礎的，我認 ...

沒有學位如何進入數(shù)據科學: 2022-03-14; 這篇文章是為那些屬于下列類別之一的人準備的：你沒有大專學位，但你對數(shù)據科學感興趣。你沒有STEM相關的學位，但你對數(shù)據科學感興趣。你在一個與數(shù)據科學完全無關的領域工作，但你對數(shù) ...

數(shù)據科學中的高級統(tǒng)計概念: 2022-02-28; 在我以前的文章初學者數(shù)據科學統(tǒng)計指南和推斷統(tǒng)計數(shù)據科學家應該知道中，我們討論了幾乎所有的統(tǒng)計基本知識(描述性和推斷性)，它們通常用于理解和處理任何數(shù)據科學案例研究。在這篇文章中，讓我們稍微超越一 ...

年輕人為什么會猝死？這篇Python數(shù)據分析報告不可錯過: 2022-02-25; 作者：俊欣來源：關于數(shù)據分析與可視化當很多人都仗著自己年輕而對自己的身體漠不關心、眼里只想著賺錢的同時，熟不知死神已經悄悄地在逼近，今天小編就來和大家聊聊什么是猝死、猝死呈現(xiàn)年輕化，誘因又是 ...

手把手教你數(shù)據造假-本福特定律和統(tǒng)計中的造假檢測: 2022-02-16; 來源：小伍哥聊風控大家好，我是小伍哥，今天給大家分享一個好像有用，好像又沒啥用的奇奇怪怪的知識，風控嘛，就是玩兒。 “本福特定律”（Benford's law），也稱“本福特法則”，它說明一堆從實際生活得 ...