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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(diào)用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調(diào),回調(diào)的第一個參數(shù)驗證碼對象,之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)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(wù)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(chǎn)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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CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手

CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手
2025-09-16
CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù)庫表、CSV 文件)是企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的 “主流形態(tài)”—— 從零售的 “門店銷售表” 到金融 ...

CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者

CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者
2025-09-12
CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值實現(xiàn)依賴 “標準化步驟 + 專業(yè)化執(zhí)行” 的雙重保障。然而,多數(shù)企業(yè)在實踐中常因 “步 ...

【CDA干貨】機器學(xué)習(xí)解決實際問題的核心關(guān)鍵:從業(yè)務(wù)到落地的全流程解析

【CDA干貨】機器學(xué)習(xí)解決實際問題的核心關(guān)鍵:從業(yè)務(wù)到落地的全流程解析
2025-09-09
機器學(xué)習(xí)解決實際問題的核心關(guān)鍵:從業(yè)務(wù)到落地的全流程解析 在人工智能技術(shù)落地的浪潮中,機器學(xué)習(xí)作為核心工具,已廣泛應(yīng)用于推薦系統(tǒng)、金融風控、工業(yè)質(zhì)檢、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域。然而,并非所有機器學(xué)習(xí)項目都能實現(xiàn) ...

【CDA干貨】R 語言:數(shù)據(jù)科學(xué)與科研領(lǐng)域的核心工具及優(yōu)勢解析

【CDA干貨】R 語言:數(shù)據(jù)科學(xué)與科研領(lǐng)域的核心工具及優(yōu)勢解析
2025-09-08
R 語言:數(shù)據(jù)科學(xué)與科研領(lǐng)域的核心工具及優(yōu)勢解析 一、引言 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的時代,無論是科研人員驗證實驗假設(shè)(如前文中的 T 檢驗分析)、數(shù)據(jù)分析師挖掘商業(yè)規(guī)律,還是學(xué)生學(xué)習(xí)統(tǒng)計方法,都需要一款兼具 “專業(yè)性 ...

【CDA干貨】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱藏層神經(jīng)元個數(shù)的確定方法與實踐

【CDA干貨】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱藏層神經(jīng)元個數(shù)的確定方法與實踐
2025-08-25
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱藏層神經(jīng)元個數(shù)的確定方法與實踐 摘要 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計中,隱藏層神經(jīng)元個數(shù)的確定是影響模型性能、訓(xùn)練效率與泛化能力的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。本文從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)出發(fā),系統(tǒng)梳理隱藏層神經(jīng)元個數(shù)確定的核 ...

【CDA干貨】PyTorch 中 Shuffle 機制:數(shù)據(jù)打亂的藝術(shù)與實踐

【CDA干貨】PyTorch 中 Shuffle 機制:數(shù)據(jù)打亂的藝術(shù)與實踐
2025-08-12
PyTorch 中 Shuffle 機制:數(shù)據(jù)打亂的藝術(shù)與實踐 在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程中,數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)順序往往對模型性能有著微妙卻關(guān)鍵的影響。PyTorch 作為主流的深度學(xué)習(xí)框架,提供了靈活高效的shuffle機制,幫助開發(fā)者打破數(shù) ...

【CDA干貨】SASEM 決策樹:理論與實踐應(yīng)用

【CDA干貨】SASEM 決策樹:理論與實踐應(yīng)用
2025-08-07
SASEM 決策樹:理論與實踐應(yīng)用 在復(fù)雜的決策場景中,如何從海量數(shù)據(jù)中提取有效信息并制定科學(xué)決策,是各界關(guān)注的焦點。SASEM 決策樹作為一種融合了統(tǒng)計分析、結(jié)構(gòu)方程模型(SEM)思想與傳統(tǒng)決策樹優(yōu)勢的分析工具,為 ...

【CDA干貨】解析 LSTM 訓(xùn)練后輸出不確定:成因與破解之道

【CDA干貨】解析 LSTM 訓(xùn)練后輸出不確定:成因與破解之道
2025-07-29
解析 LSTM 訓(xùn)練后輸出不確定:成因與破解之道 在深度學(xué)習(xí)處理序列數(shù)據(jù)的領(lǐng)域,長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)憑借其捕捉長距離依賴關(guān)系的獨特能力,成為自然語言處理、時間序列預(yù)測、語音識別等任務(wù)的核心工具。然而,在實 ...

【CDA干貨】鳶尾花判別分析:機器學(xué)習(xí)中的經(jīng)典實踐案例

【CDA干貨】鳶尾花判別分析:機器學(xué)習(xí)中的經(jīng)典實踐案例
2025-07-29
鳶尾花判別分析:機器學(xué)習(xí)中的經(jīng)典實踐案例 在機器學(xué)習(xí)的世界里,有一個經(jīng)典的數(shù)據(jù)集如同引路明燈,為無數(shù)初學(xué)者打開了模式識別與分類算法的大門,它就是鳶尾花數(shù)據(jù)集。鳶尾花判別分析不僅是機器學(xué)習(xí)入門的絕佳案例 ...

數(shù)據(jù)查詢結(jié)束后:分析師的收尾工作與價值深化

數(shù)據(jù)查詢結(jié)束后:分析師的收尾工作與價值深化
2025-07-10
數(shù)據(jù)查詢結(jié)束后:分析師的收尾工作與價值深化? ? 在數(shù)據(jù)分析的全流程中,“query end”(查詢結(jié)束)并非工作的終點,而是將數(shù)據(jù)價值轉(zhuǎn)化為實際成果的關(guān)鍵起點。對于 CDA 數(shù)據(jù)分析師而言,查詢結(jié)束后的數(shù)據(jù)處理、驗 ...

CDA 備考干貨:Python 在數(shù)據(jù)分析中的核心應(yīng)用與實戰(zhàn)技巧

CDA 備考干貨:Python 在數(shù)據(jù)分析中的核心應(yīng)用與實戰(zhàn)技巧
2025-07-08
CDA 備考干貨:Python 在數(shù)據(jù)分析中的核心應(yīng)用與實戰(zhàn)技巧? ? 在 CDA 數(shù)據(jù)分析師認證考試中,Python 作為數(shù)據(jù)處理與分析的核心工具,貫穿 LevelⅠ 到 LevelⅢ 的全級別考核內(nèi)容。無論是基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)清洗、可視化,還 ...

【CDA干貨】LSTM 輸出不確定的成因、影響與應(yīng)對策略

【CDA干貨】LSTM 輸出不確定的成因、影響與應(yīng)對策略
2025-07-07
LSTM 輸出不確定的成因、影響與應(yīng)對策略? 長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)作為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)的一種變體,憑借獨特的門控機制,在處理時間序列數(shù)據(jù)和自然語言處理等領(lǐng)域展現(xiàn)出強大的能力。然而,在實際應(yīng)用中,LSTM 模 ...

【CDA干貨】評估模型預(yù)測為正時的準確性

【CDA干貨】評估模型預(yù)測為正時的準確性
2025-06-25
評估模型預(yù)測為正時的準確性? ? 在機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域,模型預(yù)測的準確性是衡量其性能優(yōu)劣的核心指標。尤其是當模型預(yù)測結(jié)果為正時,評估其準確性不僅關(guān)乎模型在實際應(yīng)用中的可靠性,更直接影響基于該模型所做 ...
還在被數(shù)據(jù)分析師面試問題難倒?這10個高頻考題+答案,提前背熟!
2024-12-20
在準備數(shù)據(jù)分析師面試時,掌握高頻考題及其解答是應(yīng)對面試的關(guān)鍵。為了幫助大家輕松上岸,以下是10個高頻考題及其詳細解析,外加一些面試中的小技巧和實用建議,助你在面試中穩(wěn)操勝券! 1?? 數(shù)學(xué)模型掌握情況 考察 ...
正態(tài)分布特征對數(shù)據(jù)分析的影響
2024-12-09
在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域,理解正態(tài)分布的特征對構(gòu)建有效的數(shù)據(jù)分析模型至關(guān)重要。正態(tài)分布,也被稱為高斯分布,是許多自然現(xiàn)象中常見的數(shù)據(jù)分布形式。它具有對稱的鐘形曲線,均值、中位數(shù)和眾數(shù)相等,以及68-95-99.7規(guī)則等特 ...

優(yōu)化隨機森林模型的策略

優(yōu)化隨機森林模型的策略
2024-12-06
隨機森林,作為一種強大的機器學(xué)習(xí)算法,廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析和預(yù)測建模中。要充分發(fā)揮隨機森林模型的潛力,我們需要深入了解如何優(yōu)化其性能,以在不同場景下獲得更準確和穩(wěn)健的結(jié)果。優(yōu)化隨機森林模型涉及多個方面, ...
模型過擬合的優(yōu)化解決方案
2024-12-06
理解模型過擬合 模型過擬合是指機器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出色,但在新數(shù)據(jù)或未見過的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳的現(xiàn)象。這通常是因為模型過于復(fù)雜,捕捉到了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲而非內(nèi)在模式,導(dǎo)致泛化能力下降。 簡化模型復(fù)雜 ...
判別分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)與公式
2024-12-06
在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域,判別分析是一項重要的多變量統(tǒng)計分析方法。它能夠在已知分類情況下,根據(jù)研究對象的特征值判斷其類型歸屬。本文將探討判別分析的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、常用方法及應(yīng)用,并解釋其重要性和實際意義。 判別分析的 ...

欠擬合的數(shù)學(xué)原理探討

欠擬合的數(shù)學(xué)原理探討
2024-12-06
欠擬合是機器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計建模中一個常見但棘手的問題。其核心在于模型過于簡單,無法完整捕捉數(shù)據(jù)中的復(fù)雜關(guān)系,導(dǎo)致模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)和新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。讓我們深入探討欠擬合的數(shù)學(xué)原理、特征及解決方法。 欠擬合的 ...
如何利用集成學(xué)習(xí)優(yōu)化模型性能
2024-12-06
數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域中,集成學(xué)習(xí)是一項關(guān)鍵技術(shù),它通過結(jié)合多個模型的力量,提升整體預(yù)測性能和穩(wěn)定性。這種方法利用多個個體學(xué)習(xí)器的智慧,以改善模型的準確度、泛化能力和魯棒性。我們將深入探討幾種常見的集成學(xué)習(xí)方法 ...

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