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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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說(shuō)說(shuō)你心目中的建模分析師!

說(shuō)說(shuō)你心目中的建模分析師!
2022-01-20
說(shuō)到建模分析師,你可能會(huì)臆想到的形象是怎樣的?數(shù)據(jù)民工?金融精英?公司牛人? 他的發(fā)型可能是: 禿頭 無(wú)劉海蓬松長(zhǎng)發(fā) 他的裝束大概是: 雙肩背包(你的背包,背到現(xiàn)在還沒(méi)爛) ...

討論:因子分析非正定矩陣是怎么回事兒

討論:因子分析非正定矩陣是怎么回事兒
2016-07-12
討論:因子分析非正定矩陣是怎么回事兒 在最近的工作中需要用spss做因子分析,但是在具體操作過(guò)程中遇到了頭疼的“非正定矩陣的問(wèn)題”,困擾了很久??戳苏?壇上很多網(wǎng)友的討論和解決辦法,加上自己的一些摸索 ...

常見(jiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法比較

常見(jiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法比較
2016-07-11
常見(jiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法比較 機(jī)器學(xué)習(xí)算法太多了,分類、回歸、聚類、推薦、圖像識(shí)別領(lǐng)域等等,要想找到一個(gè)合適算法真的不容易,所以在實(shí)際應(yīng)用中,我們一般都是采用啟發(fā)式學(xué)習(xí)方式來(lái)實(shí)驗(yàn)。通常最開(kāi)始我們都會(huì)選擇 ...

利用SPSS檢驗(yàn)項(xiàng)目反應(yīng)理論的單維性

利用SPSS檢驗(yàn)項(xiàng)目反應(yīng)理論的單維性
2016-07-09
利用SPSS檢驗(yàn)項(xiàng)目反應(yīng)理論的單維性 在進(jìn)行傳統(tǒng)的項(xiàng)目反應(yīng)理論之前,需要進(jìn)行單維性的檢驗(yàn),這是項(xiàng)目反應(yīng)理論成立的前提,但是實(shí)際操作時(shí),可能很多人都忽略單維性檢驗(yàn)。本文將采用SPSS進(jìn)行項(xiàng)目反應(yīng)理論單維性檢 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐之?dāng)?shù)據(jù)清洗!

機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐之?dāng)?shù)據(jù)清洗!
2016-07-04
想寫這個(gè)系列很久了,最近剛好項(xiàng)目結(jié)束了閑下來(lái)有點(diǎn)時(shí)間,于是決定把之前學(xué)過(guò)的東西做個(gè)總結(jié)。之前看過(guò)一些機(jī)器學(xué)習(xí)方面的書,每本書都各有側(cè)重點(diǎn),機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)和集體智慧編程更偏向與實(shí)戰(zhàn),側(cè)重于對(duì)每個(gè)算法的實(shí)際 ...

在Python中實(shí)現(xiàn)推薦系統(tǒng)!

在Python中實(shí)現(xiàn)推薦系統(tǒng)!
2016-06-30
現(xiàn)今,推薦系統(tǒng)被用來(lái)個(gè)性化你在網(wǎng)上的體驗(yàn),告訴你買什么,去哪里吃,甚至是你應(yīng)該和誰(shuí)做朋友。人們口味各異,但通常有跡可循。人們傾向于喜歡那些與他們所喜歡的東西類似的東西,并且他們傾向于與那些親近的人有 ...

數(shù)據(jù)分析/數(shù)據(jù)挖掘/機(jī)器學(xué)習(xí)必讀書目

數(shù)據(jù)分析/數(shù)據(jù)挖掘/機(jī)器學(xué)習(xí)必讀書目
2016-06-23
總結(jié)一下我讀過(guò)的機(jī)器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)挖掘/數(shù)據(jù)分析方面的書,有的適合入門,有的適合進(jìn)階,沒(méi)有按照層次排列,先總結(jié)一下,等總結(jié)的差不多了再根據(jù)入門--->進(jìn)階分塊寫。下面列的書基本上我寫的都是讀完過(guò)的,不然不敢寫, ...

大數(shù)據(jù)在企業(yè)中發(fā)揮的作用,以及如何驅(qū)動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新

大數(shù)據(jù)在企業(yè)中發(fā)揮的作用,以及如何驅(qū)動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新
2016-06-12
大數(shù)據(jù)在企業(yè)中發(fā)揮的作用,以及如何驅(qū)動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新 在大數(shù)據(jù)時(shí)代,企業(yè)將是完全以數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)的企業(yè),利用大數(shù)據(jù)分析,能夠轉(zhuǎn)化成洞察的能力,充分釋放企業(yè)潛能,實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型與進(jìn)化,本文重在分析大數(shù)據(jù)在企業(yè)當(dāng) ...

大數(shù)據(jù)架構(gòu)師必讀的NoSQL建模技術(shù)

大數(shù)據(jù)架構(gòu)師必讀的NoSQL建模技術(shù)
2016-06-07
大數(shù)據(jù)架構(gòu)師必讀的NoSQL建模技術(shù) 從數(shù)據(jù)建模的角度對(duì)NoSQL家族系統(tǒng)做了比較簡(jiǎn)單的比較,并簡(jiǎn)要介紹幾種常見(jiàn)建模技術(shù)。 1.前言 為了適應(yīng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景的要求,Hadoop以及NoSQL等與傳統(tǒng)企業(yè)平臺(tái)完全不同 ...

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的13種思維

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的13種思維
2016-06-06
“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策”,為了不讓這句話成為空話,請(qǐng)先裝備以下13種思想武器,相信將來(lái)你一定能用上! 第一、信度與效度思維 這部分也許是全文最難理解的部分,但我覺(jué)得也最為重要。沒(méi)有這個(gè)思維,決策者很有可能在數(shù) ...

處理多重共線性問(wèn)題

處理多重共線性問(wèn)題
2016-05-07
處理多重共線性問(wèn)題 一、多重共線性的表現(xiàn) 線性回歸模型中的解釋變量之間由于存在精確相關(guān)關(guān)系或高度相關(guān)關(guān)系??此葡嗷オ?dú)立的指標(biāo)本質(zhì)上是相同的,是可以相互代替的,但是完全共線性的情況并不多見(jiàn),一般出 ...

矩陣分解在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用:NMF和經(jīng)典SVD實(shí)戰(zhàn)

矩陣分解在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用:NMF和經(jīng)典SVD實(shí)戰(zhàn)
2016-05-06
矩陣分解在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用:NMF和經(jīng)典SVD實(shí)戰(zhàn) 數(shù)據(jù)  關(guān)于NMF,在隱語(yǔ)義模型和NMF(非負(fù)矩陣分解)已經(jīng)有過(guò)介紹。 用戶和物品的主題分布 運(yùn)行后輸出: 可視化物品的主 ...

量化研究影響用戶使用紅包的因素

量化研究影響用戶使用紅包的因素
2016-05-06
量化研究影響用戶使用紅包的因素 最近剛完成了畢業(yè)論文初稿,做的課題是關(guān)于電子紅包的用戶研究,研究影響用戶使用紅包的因素。整個(gè)采用了問(wèn)卷調(diào)查+實(shí)證研究的模式,簡(jiǎn)單點(diǎn)來(lái)說(shuō)就是發(fā)量表型問(wèn)卷后分析數(shù)據(jù),進(jìn) ...

用主成分法解決多重共線性問(wèn)題

用主成分法解決多重共線性問(wèn)題
2016-05-06
用主成分法解決多重共線性問(wèn)題 一、多重共線性的表現(xiàn) 線性回歸模型中的解釋變量之間由于存在精確相關(guān)關(guān)系或高度相關(guān)關(guān)系。看似相互獨(dú)立的指標(biāo)本質(zhì)上是相同的,是可以相互代替的,但是完全共線性的情況并不多 ...

常見(jiàn)的數(shù)據(jù)科學(xué)家面試77個(gè)問(wèn)題

常見(jiàn)的數(shù)據(jù)科學(xué)家面試77個(gè)問(wèn)題
2016-05-04
常見(jiàn)的數(shù)據(jù)科學(xué)家面試77個(gè)問(wèn)題 下面是77個(gè)關(guān)于數(shù)據(jù)分析或者數(shù)據(jù)科學(xué)家招聘的時(shí)候會(huì)常會(huì)的幾個(gè)問(wèn)題,供各位同行參考。 1、你處理過(guò)的最大的數(shù)據(jù)量?你是如何處理他們的?處理的結(jié)果。 2、告訴我二個(gè)分析或者計(jì) ...

機(jī)器學(xué)習(xí)在電商文本挖掘中的應(yīng)用淺析

機(jī)器學(xué)習(xí)在電商文本挖掘中的應(yīng)用淺析
2016-04-27
機(jī)器學(xué)習(xí)在電商文本挖掘中的應(yīng)用淺析 電商平臺(tái)中有海量的非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù),如商品描述、用戶評(píng)論、用戶搜索詞、用戶咨詢等。這些文本數(shù)據(jù)不僅反映了產(chǎn)品特性,也蘊(yùn)含了用戶的需求以及使用反饋。通過(guò)深度 ...
因子分析和主成分分析的10大不同
2016-04-18
每每談起主成分和因子有啥區(qū)別,樓主總是有種心里大概明白,但就是說(shuō)不清的感覺(jué),終于看到一篇帖子,從十個(gè)方面闡述了兩者的區(qū)別,留作紀(jì)念,同時(shí)也發(fā)給大家做個(gè)參考: 1.原理不同 主成 ...

電信級(jí)數(shù)據(jù)流量與監(jiān)控系統(tǒng)部署案例分享

電信級(jí)數(shù)據(jù)流量與監(jiān)控系統(tǒng)部署案例分享
2016-04-17
電信級(jí)數(shù)據(jù)流量與監(jiān)控系統(tǒng)部署案例分享 編者按:挖掘用戶的行為習(xí)慣和喜好,在凌亂紛繁的數(shù)據(jù)背后找到更符合用戶興趣和習(xí)慣的產(chǎn)品和服務(wù),并對(duì)產(chǎn)品和服務(wù)進(jìn)行針對(duì)性地調(diào)整和優(yōu)化,這就是大數(shù)據(jù)的價(jià)值。今天 ...

SAS中的聚類分析方法總結(jié)

SAS中的聚類分析方法總結(jié)
2016-04-17
SAS中的聚類分析方法總結(jié) 說(shuō)起聚類分析,相信很多人并不陌生。這篇原創(chuàng)博客我想簡(jiǎn)單說(shuō)一下我所理解的聚類分析,歡迎各位高手不吝賜教和拍磚。 按照正常的思路,我大概會(huì)說(shuō)如下幾個(gè)問(wèn)題: 1.    ...

專欄 | 如何在一年內(nèi)成為數(shù)據(jù)挖掘工程師?

專欄 | 如何在一年內(nèi)成為數(shù)據(jù)挖掘工程師?
2016-04-12
  先來(lái)一波養(yǎng)眼圖~ 4月10日,全都是美女的「數(shù)你最美」數(shù)據(jù)分析沙龍?jiān)诒本┨K州街納什空間圓滿舉辦?,F(xiàn)場(chǎng)不僅有美女養(yǎng)眼,還有強(qiáng)大的干貨分享。 四位美女嘉賓在現(xiàn) ...

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