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數字化人才認證
') } 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1:配置參數 // 參數2:回調,回調的第一個參數驗證碼對象,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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如何評估數據分析模型的準確性?
2023-07-26
在當今信息爆炸的時代,數據分析模型在各行各業(yè)中扮演著至關重要的角色。然而,為了確保這些模型的可靠性和有效性,我們需要進行準確性評估。本文將介紹評估數據分析模型準確性的關鍵指標和方法,幫助讀者深入了解 ...
如何評估模型的準確性和穩(wěn)定性?
2023-07-26
評估模型的準確性和穩(wěn)定性對于確定模型的可靠性和可行性至關重要。以下是一種方法,可以幫助您評估機器學習模型的準確性和穩(wěn)定性。 數據集劃分:首先,將數據集劃分為訓練集和測試集。通常,將數據的70-80%用于訓 ...
如何評估和比較不同的建模算法?
2023-07-26
在數據科學和機器學習領域,選擇合適的建模算法是取得準確預測和有效決策的關鍵步驟。然而,有大量的建模算法可供選擇,如何評估和比較它們成為一個重要問題。本文將介紹一些常用的方法和指南,幫助您評估和比較不同 ...
如何利用現(xiàn)有數據識別潛在疾???
2023-07-26
數據收集與整合 要識別潛在疾病,首先需要收集大量的醫(yī)療數據,包括患者的病歷、實驗室結果、影像學數據等。這些數據可能存儲在不同的系統(tǒng)和數據庫中,如電子病歷系統(tǒng)、醫(yī)院信息管理系統(tǒng)等。因此,將這些數據整合到 ...
如何利用數據分析預測市場走勢?
2023-07-25
隨著大數據和人工智能技術的迅猛發(fā)展,數據分析在各個領域中扮演著越來越重要的角色。其中之一便是在金融市場中利用數據分析來預測市場走勢。本文將探討如何利用數據分析方法來預測市場走勢,并介紹相關的技術和工具 ...
如何利用數據分析預測時裝趨勢?
2023-07-25
時尚界一直以來都充滿了無限的創(chuàng)意和變化。從設計師的靈感到品牌的推出,時裝趨勢的預測對于行業(yè)的成功至關重要。而在當今數字化時代,數據分析成為了揭示時尚趨勢背后規(guī)律的有力工具。本文將探討如何利用數據分析來 ...
如何進行數據建模的評估和選擇?
2023-07-21
數據建模的評估和選擇是數據科學中至關重要的一步,它涉及從眾多可用的建模方法中選擇最適合問題的方法,并評估所選方法的性能和可行性。以下是進行數據建模評估和選擇的關鍵步驟。 確定問題和目標:首先要明確定 ...

如何解決過擬合或欠擬合的問題?

如何解決過擬合或欠擬合的問題?
2023-07-21
解決過擬合或欠擬合的問題 過擬合和欠擬合是機器學習中常見的問題,它們可能導致模型在新數據上表現(xiàn)不佳。這篇文章將介紹一些解決過擬合和欠擬合問題的方法。 一、過擬合的解決方法: 數據集擴充 ...
如何從海量數據中挖掘有效信息?
2023-07-21
挖掘海量數據中的有效信息是數據科學領域的重要任務之一。隨著技術的發(fā)展,我們面臨著越來越多的數據,如何從中提取有價值的信息成為了挑戰(zhàn)。本文將介紹一些常用的方法和技術,幫助您在海量數據中找到有效信息。 首 ...
機器學習模型中的超參數是什么?
2023-07-19
超參數是機器學習模型中的一類參數,它們用于控制模型的訓練過程和性能。與模型的權重不同,超參數在訓練之前需要手動設置,并且通常在交叉驗證或驗證集上進行優(yōu)化。 在機器學習中,超參數的選擇對于模型的性能和泛 ...
機器學習模型如何選擇最佳算法?
2023-07-19
選擇最佳算法是機器學習模型設計過程中的關鍵步驟之一。不同的算法在不同的問題和數據集上表現(xiàn)出不同的性能。為了選擇最佳算法,以下是一些重要的考慮因素: 問題類型:首先要考慮的是問題的類型。機器學習算法可 ...
機器學習模型的準確性如何評估?
2023-07-19
機器學習模型的準確性評估是評估模型性能和預測能力的重要一環(huán)。本文將介紹常用的機器學習模型準確性評估方法,包括訓練集與測試集劃分、交叉驗證、混淆矩陣和常見的評估指標等。 機器學習模型的準確性評估是衡量模 ...
機器學習模型的超參數如何調優(yōu)?
2023-07-19
在機器學習中,選擇適當的模型超參數是提高算法性能的重要一環(huán)。超參數對模型的訓練和預測結果產生著深遠的影響,因此調優(yōu)超參數是提升模型準確性和泛化能力的關鍵步驟。本文將介紹超參數調優(yōu)的基本概念、常用方法以 ...
機器學習崗位需要具備哪些技能?
2023-07-19
隨著人工智能和大數據的快速發(fā)展,機器學習成為了當今最熱門的領域之一。機器學習崗位對于具備相關技能和知識的人才需求量不斷增加。本文將介紹在機器學習崗位上所需的關鍵技能,并提供一些培養(yǎng)這些技能的方法。 第 ...
怎樣評估數據分析模型的質量?
2023-07-17
評估數據分析模型的質量是確保模型準確性和可靠性的關鍵步驟。正確評估模型的質量可以幫助我們確定模型是否適用于特定的問題和數據集,并能夠產生可靠的結果。下面是一些常用的方法來評估數據分析模型的質量。 數 ...
數據科學家的主要職責是什么?
2023-07-13
數據科學家是現(xiàn)代數字時代的關鍵角色之一。他們是熟練掌握數據處理和分析技術的專業(yè)人士,通過運用統(tǒng)計學、機器學習和領域知識來解決復雜的問題和揭示隱藏的洞察力。數據科學家的主要職責包括以下幾個方面。 數據 ...
數據科學家的工作內容是什么?
2023-07-13
數據科學家的工作內容是利用統(tǒng)計學、機器學習和編程技能來分析和解決現(xiàn)實世界中的復雜問題。他們從結構化和非結構化數據源中提取信息,并運用各種算法和技術,以揭示隱藏在數據背后的模式和趨勢。 數據科學家的工作 ...
數據建模時需要考慮哪些因素?
2023-07-13
當進行數據建模時,需要考慮以下因素: 目標定義:在開始建模前,首先要明確清晰的目標。你需要明確知道建模的目的是什么,以及你希望通過建模來解決哪些問題或達到哪些結果。 數據收集與清洗:數據是建模的基礎 ...
數據分析的流程包括哪些步驟?
2023-07-12
數據分析是通過收集、清洗、處理和解釋數據來獲取有用信息的過程。它通常包括以下幾個步驟: 定義問題或目標:在進行數據分析之前,首先需要明確問題或目標。這可以是尋找趨勢、預測未來、發(fā)現(xiàn)模式、優(yōu)化決策等。 ...
如何在數據建模中使用統(tǒng)計學?
2023-07-11
在當今數據驅動的世界中,數據建模成為了決策制定和問題解決的關鍵工具。統(tǒng)計學作為一門科學,可以幫助我們從大量的數據中提取有用的信息,并進行準確的預測和推斷。本文將探討如何在數據建模中應用統(tǒng)計學的方法和技 ...

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