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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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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 ...
高級(jí)數(shù)據(jù)分析師如何提高技能水平?
2023-08-14
提高高級(jí)數(shù)據(jù)分析師的技能水平是一項(xiàng)持續(xù)不斷的努力,要求不斷學(xué)習(xí)和實(shí)踐。以下是一些方法,可以幫助高級(jí)數(shù)據(jù)分析師進(jìn)一步提高其技能水平。 深入學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí):高級(jí)數(shù)據(jù)分析師應(yīng)該對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)有扎實(shí)的基礎(chǔ)知識(shí)。他 ...

統(tǒng)計(jì)學(xué)中有哪些高級(jí)模型和算法?

統(tǒng)計(jì)學(xué)中有哪些高級(jí)模型和算法?
2023-08-08
統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門研究數(shù)據(jù)分析和推斷的學(xué)科,涉及各種高級(jí)模型和算法。下面將介紹其中一些常見的高級(jí)模型和算法。 線性回歸模型(Linear Regression Model):線性回歸是一種用于建立連續(xù)變量之間關(guān)系的模型 ...
機(jī)器學(xué)習(xí)崗位需要具備哪些技能?
2023-07-19
隨著人工智能和大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展,機(jī)器學(xué)習(xí)成為了當(dāng)今最熱門的領(lǐng)域之一。機(jī)器學(xué)習(xí)崗位對(duì)于具備相關(guān)技能和知識(shí)的人才需求量不斷增加。本文將介紹在機(jī)器學(xué)習(xí)崗位上所需的關(guān)鍵技能,并提供一些培養(yǎng)這些技能的方法。 第 ...
數(shù)據(jù)挖掘中常用的算法有哪些?
2023-07-14
數(shù)據(jù)挖掘是一種通過發(fā)現(xiàn)模式、關(guān)聯(lián)和趨勢(shì)來提取有價(jià)值信息的過程。在數(shù)據(jù)挖掘中,存在許多常用的算法,用于處理和分析各種類型的數(shù)據(jù)。以下是一些在數(shù)據(jù)挖掘中常用的算法。 決策樹:決策樹是一種基于樹狀結(jié)構(gòu)的分 ...
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 ...
研究生統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)能力如何?
2023-06-30
作為一門應(yīng)用廣泛的學(xué)科,統(tǒng)計(jì)學(xué)在各個(gè)領(lǐng)域中都發(fā)揮著重要的作用。在研究生階段,統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)能力的掌握對(duì)于完成學(xué)術(shù)研究和職業(yè)發(fā)展都至關(guān)重要。 首先,研究生需要掌握基本的概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)知識(shí)。這包括概率分布、 ...
如何評(píng)估模型的預(yù)測(cè)性能?
2023-06-15
在機(jī)器學(xué)習(xí)中,評(píng)估模型的預(yù)測(cè)性能是非常重要的。因此,本文將簡(jiǎn)要介紹一些用于評(píng)估模型預(yù)測(cè)性能的常見指標(biāo)和方法。 數(shù)據(jù)集劃分 首先要想到的是,評(píng)估模型預(yù)測(cè)性能需要使用數(shù)據(jù)集進(jìn)行測(cè)試操作。為了避免模型對(duì)已知數(shù) ...
統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)有哪些?
2023-06-15
統(tǒng)計(jì)學(xué)是一門研究如何收集、整理、分析和解釋數(shù)據(jù)的學(xué)科。它是許多其他學(xué)科(如經(jīng)濟(jì)學(xué)、心理學(xué)、醫(yī)學(xué)等)的重要基礎(chǔ),也是現(xiàn)代社會(huì)決策制定和問題解決的重要工具。以下是統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)知識(shí): 數(shù)據(jù)類型:在統(tǒng)計(jì)學(xué)中 ...
如何快速入門數(shù)據(jù)分析?
2023-06-15
數(shù)據(jù)分析是一種基于數(shù)據(jù)的思維方式和方法,旨在從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有意義的信息并做出有價(jià)值的決策。隨著數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能的興起,數(shù)據(jù)分析成為了一個(gè)越來越受歡迎和重要的領(lǐng)域。如果你想快速入門數(shù)據(jù)分析,下面是一些建 ...
數(shù)據(jù)分析師統(tǒng)計(jì)學(xué)要學(xué)什么
2023-06-15
數(shù)據(jù)分析師是現(xiàn)代商業(yè)中非常重要的一部分,他們需要具備多種統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)才能從數(shù)據(jù)中得出正確的結(jié)論并指導(dǎo)商業(yè)決策。下面是數(shù)據(jù)分析師需要學(xué)習(xí)的一些統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)。 一、概率論基礎(chǔ) 概率論是統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ), ...

SPSS中計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)如何還原為原始數(shù)據(jù)?

SPSS中計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)如何還原為原始數(shù)據(jù)?
2023-05-30
SPSS是一種常用的統(tǒng)計(jì)分析軟件,通常用于處理大量數(shù)據(jù)和進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。在使用SPSS進(jìn)行計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)分析時(shí),有時(shí)候需要還原為原始數(shù)據(jù),以便更好地理解和分析數(shù)據(jù)。下面是一篇關(guān)于如何還原SPSS計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)為原始數(shù)據(jù)的800 ...

如何用spss判斷一組數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布。單看k-s或s-w檢驗(yàn)可以判斷?這兩種檢驗(yàn)對(duì)樣本量有什么要求?

如何用spss判斷一組數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布。單看k-s或s-w檢驗(yàn)可以判斷?這兩種檢驗(yàn)對(duì)樣本量有什么要求?
2023-05-30
SPSS 是一種功能強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)分析軟件,常用于數(shù)據(jù)清理、探索性數(shù)據(jù)分析、假設(shè)檢驗(yàn)等數(shù)據(jù)處理任務(wù)。在進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)時(shí),我們通常需要判斷數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布,因?yàn)楹芏嗉僭O(shè)檢驗(yàn)方法都要求數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布。在 SPSS ...

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 ...
為什么nlp模型預(yù)測(cè)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(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域中的一個(gè)重要分支,旨在使計(jì)算機(jī)能夠理解和生成自然語言。在 NLP 中,單詞預(yù)測(cè)是一種常見的任務(wù),因此開發(fā)了許多模型來解決這個(gè)問題。在這些模型中,損失函數(shù)經(jīng)常被用來衡量模型 ...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么要進(jìn)行歸一化的數(shù)據(jù)預(yù)處理工作?
2023-04-12
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (Convolutional Neural Networks, CNNs) 是一種廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、語音處理、自然語言處理等領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)模型。在使用CNNs進(jìn)行分類或回歸任務(wù)之前,通常需要對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。其中一個(gè)重要的 ...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層為什么通常使用softmax?
2023-04-11
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層使用softmax激活函數(shù),這是因?yàn)閟oftmax具有許多有用的屬性,使其成為一個(gè)優(yōu)秀的選擇。 首先,softmax函數(shù)能夠?qū)⑷?...

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的區(qū)別?

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的區(qū)別?
2023-04-07
貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器都是用于分類任務(wù)的常見機(jī)器學(xué)習(xí)算法,但它們?cè)谠S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(wǎng)絡(luò)分類器(Bayesian Network Classifier)是基于 ...

Pytorch的nn.CrossEntropyLoss()的weight怎么使用?

Pytorch的nn.CrossEntropyLoss()的weight怎么使用?
2023-04-07
Pytorch是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中廣泛使用的一個(gè)深度學(xué)習(xí)框架,它提供了豐富的損失函數(shù)用于模型訓(xùn)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(jié)合權(quán)重參數(shù)對(duì)樣本進(jìn)行加權(quán)處理,以應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù) ...
一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有兩個(gè)損失函數(shù)嗎?
2023-04-03
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)的計(jì)算模型,可以自動(dòng)學(xué)習(xí)輸入和輸出之間的關(guān)系。在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí),通常需要定義一個(gè)損失函數(shù)來評(píng)估模型的性能,并通過調(diào)整模型參數(shù)來最小化損失函數(shù)。但是,有時(shí)候我們可能需要考慮 ...
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