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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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2024年數(shù)據分析師面試高頻問題TOP10及答案

2024年數(shù)據分析師面試高頻問題TOP10及答案
2024-09-09
在2024年,數(shù)據分析領域的發(fā)展如火如荼,伴隨著行業(yè)的迅速進步,數(shù)據分析師成為了企業(yè)爭相招攬的香餑餑。作為一名有經驗的數(shù)據分析師,我深知面試中會遇到的挑戰(zhàn)。今天,我想通過這篇文章,分享一些常見的面試問題 ...

數(shù)據分析基礎:掌握這5個基本步驟

數(shù)據分析基礎:掌握這5個基本步驟
2024-08-26
數(shù)據分析:從數(shù)據中提取有價值的見解
2024-08-22
數(shù)據分析是一項需要深入理解和精確操作的過程,它通過多種方法和工具,幫助我們從數(shù)據中提取有價值的見解。在現(xiàn)代社會,數(shù)據無處不在,而如何從這些海量數(shù)據中提取有用信息,成了每個行業(yè)和個人必須掌握的技能。 ...
數(shù)據分析處理流程:從數(shù)據收集到洞察
2024-08-20
在數(shù)據分析的世界里,我們通常把整個過程看作一個從無到有、從模糊到清晰的旅程。這不僅僅是技術上的操作,更是邏輯與思維的演繹。從定義問題到最終形成洞察,每一步都至關重要,環(huán)環(huán)相扣。作為一名在數(shù)據分 ...

數(shù)據分析怎么做:全面指南

數(shù)據分析怎么做:全面指南
2024-08-16
首先,你需要明確數(shù)據分析的目標。這通常取決于業(yè)務需求,例如了解用戶行為、預測銷售趨勢、或發(fā)現(xiàn)潛在問題。明確的目標有助于定義分析范圍并指導后續(xù)的每一步工作。 數(shù)據是分析的基礎。你需要從多個渠道 ...
貝葉斯數(shù)據分析:概率思維在數(shù)據科學中的應用
2024-08-15
貝葉斯數(shù)據分析是一種基于貝葉斯定理的概率思維方法,廣泛應用于數(shù)據科學領域。貝葉斯定理提供了一種根據新證據更新我們信念的方法,同時考慮到我們先前信念的強度。這種方法在數(shù)據處理、模型構建和決策支持等 ...
數(shù)據科學家需要掌握哪些深度學習技能?
2024-06-04
作為數(shù)據科學家,深度學習是必不可少的技能之一。深度學習是機器學習領域的一個子領域,通過建立和訓練多層神經網絡來模擬人類大腦的工作原理。在數(shù)據科學的實踐中,掌握深度學習技能對于處理復雜的數(shù)據和解決現(xiàn)實世 ...
數(shù)據分析中常用的機器學習算法有哪些?
2024-05-13
在數(shù)據分析領域,機器學習算法是一種重要的工具,可以幫助我們從數(shù)據中挖掘模式、進行預測和做出決策。下面將介紹幾種常用的機器學習算法。 線性回歸(Linear Regression):線性回歸是一種用于建立變量之間線性 ...
數(shù)據不平衡問題在機器學習中如何處理?
2024-04-23
在機器學習中,數(shù)據不平衡是指分類問題中不同類別的樣本數(shù)量差距較大。這種情況可能會影響模型的訓練和性能,導致對少數(shù)類別樣本的預測能力較弱。因此,為了解決數(shù)據不平衡問題,我們需要采取一系列有效的方法來平 ...
深度學習與傳統(tǒng)機器學習的差異是什么?
2024-04-23
深度學習與傳統(tǒng)機器學習之間存在許多差異,從模型結構到數(shù)據處理方式以及適用領域等方面都有所不同。 深度學習是一種機器學習方法,其特點是通過構建深層神經網絡來對數(shù)據進行建模和學習。相比之下,傳統(tǒng)機器學習算 ...
如何應用機器學習算法來預測未來趨勢?
2024-04-15
隨著數(shù)據的快速增長和計算能力的提升,機器學習算法在各行各業(yè)的應用逐漸增多。其中一個重要的應用領域是利用機器學習算法來預測未來趨勢。通過對過去的數(shù)據進行分析和建模,機器學習可以幫助我們了解不同變量之間 ...

如何使用機器學習算法來進行數(shù)據預測?

如何使用機器學習算法來進行數(shù)據預測?
2024-03-22
隨著大數(shù)據時代的到來,數(shù)據預測成為了企業(yè)決策的重要組成部分。而機器學習算法作為一種強大的工具,可以幫助我們從海量的數(shù)據中提取有價值的信息,并進行準確的數(shù)據預測。本文將介紹機器學習算法在數(shù)據預測中的應 ...
如何讓計算機從數(shù)據中學習并做出預測?
2024-03-21
在數(shù)字化時代,數(shù)據已經成為我們生活和工作中不可忽視的一部分。數(shù)據的爆炸增長和復雜性使傳統(tǒng)方法面對處理和解釋這些海量信息的挑戰(zhàn)。然而,隨著機器學習的快速發(fā)展,計算機可以從數(shù)據中學習,并利用學到的知識做 ...
如何評估一個機器學習模型的性能表現(xiàn)?
2024-03-19
評估機器學習模型的性能表現(xiàn)是確保其有效性和可靠性的關鍵步驟。下面將介紹一種常用的方法來評估機器學習模型的性能,包括訓練集和測試集的劃分、性能指標的選擇以及交叉驗證等。 為了評估機器學習模型的性能,我們 ...

如何評估數(shù)據集的質量并減少數(shù)據偏差?

如何評估數(shù)據集的質量并減少數(shù)據偏差?
2024-03-13
在機器學習和數(shù)據分析領域,數(shù)據集的質量對于模型的準確性和穩(wěn)定性至關重要。一個高質量的數(shù)據集應具有合適的樣本量、代表性良好的樣本以及無偏的標簽。然而,在實踐中,數(shù)據集常常存在著各種問題,如數(shù)據偏差。本 ...
如何利用數(shù)據分析預測地產市場的趨勢?
2024-03-13
隨著數(shù)據科學和人工智能的迅速發(fā)展,數(shù)據分析已成為預測地產市場趨勢的強有力工具。通過深入挖掘數(shù)據,我們可以揭示隱藏在龐大數(shù)據背后的趨勢、模式和洞察,并基于這些信息做出準確的預測。本文將向您介紹一些關鍵的 ...
如何利用機器學習進行預測和分類任務?
2024-03-12
機器學習是一種通過數(shù)據訓練模型來自動執(zhí)行任務的方法。在預測和分類任務中,機器學習可以幫助我們利用歷史數(shù)據進行模式識別和預測未來事件。本文將探討機器學習在預測和分類任務中的應用,并介紹其常見的算法和步 ...

機器學習模型如何用于預測和分類任務?

機器學習模型如何用于預測和分類任務?
2024-02-23
隨著技術的不斷發(fā)展,機器學習模型在各個領域中扮演著越來越重要的角色。其中,預測和分類任務是機器學習的兩個關鍵應用領域。本文將介紹機器學習模型在預測和分類任務中的基本原理和常見算法,并探討其在實際應用 ...
數(shù)據清洗和預處理對數(shù)據分析的影響?
2024-01-30
數(shù)據清洗和預處理在數(shù)據分析中扮演著至關重要的角色,對于確保得到準確、可靠、一致的數(shù)據結果具有重大影響。本文將探討數(shù)據清洗和預處理對數(shù)據分析的影響,并強調其在數(shù)據科學領域的重要性。 數(shù)據分析是從原始數(shù)據 ...
數(shù)據分析中常見的方法和算法有哪些?
2024-01-25
數(shù)據分析是一種從大量數(shù)據中提取有用信息和洞察的過程。在數(shù)據分析中,使用各種方法和算法來處理、轉換和解釋數(shù)據。下面將介紹常見的數(shù)據分析方法和算法。 描述統(tǒng)計學:描述統(tǒng)計學是數(shù)據分析中最基本且最常用的方 ...

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