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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(shuō)明請(qǐng)參見(jiàn):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(jiàn)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(wèn)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(yǔ)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(yǔ)言。在 NLP 中,單詞預(yù)測(cè)是一種常見(jiàn)的任務(wù),因此開(kāi)發(fā)了許多模型來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題。在這些模型中,損失函數(shù)經(jīng)常被用來(lái)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(yǔ)音處理、自然語(yǔ)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(jiàn)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(wèn)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(lái)評(píng)估模型的性能,并通過(guò)調(diào)整模型參數(shù)來(lái)最小化損失函數(shù)。但是,有時(shí)候我們可能需要考慮 ...
CRF和LSTM 模型在序列標(biāo)注上的優(yōu)劣?
2023-03-31
序列標(biāo)注是一種重要的自然語(yǔ)言處理任務(wù),通常用于實(shí)體識(shí)別、命名實(shí)體識(shí)別、分詞、詞性標(biāo)注等。在序列標(biāo)注中,CRF和LSTM是兩種常用的模型,本文將比較它們?cè)谛蛄袠?biāo)注上的優(yōu)劣。 一、CRF 條件隨機(jī)場(chǎng)(CRF)是一種無(wú)向 ...
數(shù)據(jù)分析師自學(xué)技能有哪些
2023-03-31
隨著數(shù)據(jù)分析在現(xiàn)代商業(yè)中的重要性越來(lái)越突出,數(shù)據(jù)分析師的角色也變得越來(lái)越重要。作為數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的專業(yè)人士,數(shù)據(jù)分析師需要不斷更新自己的技能以適應(yīng)數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域不斷變化的需求。本文將介紹數(shù)據(jù)分析師自學(xué)技 ...
數(shù)據(jù)分析師的技能有哪些
2023-03-30
隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),數(shù)據(jù)分析師這一職業(yè)也逐漸得到了人們的關(guān)注。作為一個(gè)數(shù)據(jù)分析師,需要具備全方位的技能,以便能夠有效地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和可視化。本文將從數(shù)據(jù)分析師的定義、日常工作、技能、培訓(xùn)和認(rèn)證等方 ...

數(shù)據(jù)分析之?dāng)?shù)據(jù)挖掘入門指南

數(shù)據(jù)分析之?dāng)?shù)據(jù)挖掘入門指南
2022-10-25
數(shù)據(jù)分析 探索性數(shù)據(jù)分析(Exploratory Data Analysis,EDA)是指對(duì)已有數(shù)據(jù)在盡量少的先驗(yàn)假設(shè)下通過(guò)作圖、制表、方程擬合、計(jì)算特征量等手段探索數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和規(guī)律的一種數(shù)據(jù)分析方法。 常用的第三方庫(kù) ...

數(shù)據(jù)分析師之?dāng)?shù)據(jù)挖掘入門

數(shù)據(jù)分析師之?dāng)?shù)據(jù)挖掘入門
2022-10-19
數(shù)據(jù)分析 探索性數(shù)據(jù)分析(Exploratory Data Analysis,EDA)是指對(duì)已有數(shù)據(jù)在盡量少的先驗(yàn)假設(shè)下通過(guò)作圖、制表、方程擬合、計(jì)算特征量等手段探索數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和規(guī)律的一種數(shù)據(jù)分析方法。 常用的第三方庫(kù) ...

什么是數(shù)據(jù)科學(xué)

什么是數(shù)據(jù)科學(xué)
2022-10-18
什么是數(shù)據(jù)科學(xué)?它和已有的信息科學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等學(xué)科有什么不同?作為一門新興的學(xué)科,數(shù)據(jù)科學(xué)依賴兩個(gè)因素:一是數(shù)據(jù)的廣泛性和多樣性;二是數(shù)據(jù)研究的共性?,F(xiàn)代社會(huì)的各行各業(yè)都充滿了數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù) ...

在頭部保險(xiǎn)集團(tuán)任產(chǎn)品經(jīng)理的我是這樣備考的|CDA持證人分享 楊訊

在頭部保險(xiǎn)集團(tuán)任產(chǎn)品經(jīng)理的我是這樣備考的|CDA持證人分享 楊訊
2024-08-13
CDA數(shù)據(jù)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(rèn)證備考經(jīng)驗(yàn)。 總的來(lái)說(shuō) Level Ⅰ 的內(nèi)容是比較基礎(chǔ)的,我認(rèn) ...
沒(méi)有學(xué)位如何進(jìn)入數(shù)據(jù)科學(xué)
2022-03-14
這篇文章是為那些屬于下列類別之一的人準(zhǔn)備的: 你沒(méi)有大專學(xué)位,但你對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)感興趣。 你沒(méi)有STEM相關(guān)的學(xué)位,但你對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)感興趣。 你在一個(gè)與數(shù)據(jù)科學(xué)完全無(wú)關(guān)的領(lǐng)域工作,但你對(duì)數(shù) ...
數(shù)據(jù)科學(xué)中的高級(jí)統(tǒng)計(jì)概念
2022-02-28
在我以前的文章初學(xué)者數(shù)據(jù)科學(xué)統(tǒng)計(jì)指南和推斷統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)該知道中,我們討論了幾乎所有的統(tǒng)計(jì)基本知識(shí)(描述性和推斷性),它們通常用于理解和處理任何數(shù)據(jù)科學(xué)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(huì)猝死?這篇Python數(shù)據(jù)分析報(bào)告不可錯(cuò)過(guò)

年輕人為什么會(huì)猝死?這篇Python數(shù)據(jù)分析報(bào)告不可錯(cuò)過(guò)
2022-02-25
作者:俊欣 來(lái)源:關(guān)于數(shù)據(jù)分析與可視化 當(dāng)很多人都仗著自己年輕而對(duì)自己的身體漠不關(guān)心、眼里只想著賺錢的同時(shí),熟不知死神已經(jīng)悄悄地在逼近,今天小編就來(lái)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(jù)造假-本福特定律和統(tǒng)計(jì)中的造假檢測(cè)

手把手教你數(shù)據(jù)造假-本福特定律和統(tǒng)計(jì)中的造假檢測(cè)
2022-02-16
來(lái)源:小伍哥聊風(fēng)控 大家好,我是小伍哥,今天給大家分享一個(gè)好像有用,好像又沒(méi)啥用的奇奇怪怪的知識(shí),風(fēng)控嘛,就是玩兒。 “本福特定律”(Benford's law),也稱“本福特法則”,它說(shuō)明一堆從實(shí)際生活得 ...

30歲,放棄國(guó)企穩(wěn)定的工作,轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析

30歲,放棄國(guó)企穩(wěn)定的工作,轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)分析
2022-01-24
很多人問(wèn)我會(huì)不會(huì)后悔? 在決定轉(zhuǎn)行之前,很多親朋好友聽(tīng)說(shuō)之后,大部分都是勸我“年齡不小了,就不要折騰了”。 以上是我的一些感受,下面我講講我的情況。 體制內(nèi),每天就是復(fù)制粘貼,肉體停頓,精神 ...
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