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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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數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)學(xué)什么？從基礎(chǔ)到高級的課程推薦
2024-10-28
學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)是當今職業(yè)發(fā)展中至關(guān)重要的一環(huán)。從基礎(chǔ)到高級，以下是一些建議的課程路徑： 基礎(chǔ)課程： Python編程：掌握Python語言作為數(shù)據(jù)科學(xué)和大數(shù)據(jù)處理的主要工具之一。 統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)：包括概率、假 ...

什么是數(shù)據(jù)挖掘的流程？一步步帶你掌握數(shù)據(jù)挖掘的完整過程

什么是數(shù)據(jù)挖掘的流程？一步步帶你掌握數(shù)據(jù)挖掘的完整過程
2024-09-14
數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)成為現(xiàn)代商業(yè)和科技領(lǐng)域中不可或缺的一部分。它不僅幫助企業(yè)從海量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息，還為決策提供了有力的支持。本文將帶你詳細了解數(shù)據(jù)挖掘的完整流程，從商業(yè)理解到模型部署，幫助你逐步掌握這 ...

2024年數(shù)據(jù)分析師面試高頻問題TOP10及答案

2024年數(shù)據(jù)分析師面試高頻問題TOP10及答案
2024-09-09
在2024年，數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的發(fā)展如火如荼，伴隨著行業(yè)的迅速進步，數(shù)據(jù)分析師成為了企業(yè)爭相招攬的香餑餑。作為一名有經(jīng)驗的數(shù)據(jù)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 ...

機器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用:5個經(jīng)典案例解析

機器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用:5個經(jīng)典案例解析
2024-08-31
在當今的數(shù)據(jù)驅(qū)動時代，機器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為各行業(yè)數(shù)據(jù)分析的重要工具。其廣泛應(yīng)用不僅提升了工作效率，還在多種場景中展現(xiàn)了卓越的智能化潛力。今天，我將通過五個經(jīng)典案例，詳細解析機器學(xué)習(xí)在金融、醫(yī)療、零售 ...
每天一個數(shù)據(jù)分析題（五百零五）- 提升方法
2024-08-28
提升方法（Boosting），是一種可以用來減小監(jiān)督式學(xué)習(xí)中偏差的機器學(xué)習(xí)算法?；贐oosting的集成學(xué)習(xí)，其代表算法不包括？ A.        Adaboost B.        GBDT C.  ...

數(shù)據(jù)分析怎么做：全面指南

數(shù)據(jù)分析怎么做：全面指南
2024-08-16
首先，你需要明確數(shù)據(jù)分析的目標。這通常取決于業(yè)務(wù)需求，例如了解用戶行為、預(yù)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(dǎo)后續(xù)的每一步工作。 數(shù)據(jù)是分析的基礎(chǔ)。你需要從多個渠道 ...
商業(yè)數(shù)據(jù)分析的重要性：驅(qū)動業(yè)務(wù)增長
2024-08-15
在當今競爭激烈的市場環(huán)境中，商業(yè)數(shù)據(jù)分析已成為企業(yè)獲取競爭優(yōu)勢的重要手段。通過深入挖掘和分析大量數(shù)據(jù)，企業(yè)能夠更好地理解市場動態(tài)、優(yōu)化運營流程，并制定更加精準的戰(zhàn)略決策，從而有效推動業(yè)務(wù)增長。本文將 ...
數(shù)據(jù)挖掘中哪些算法常用于建模和預(yù)測？
2024-08-05
在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，有許多算法被廣泛用于建模和預(yù)測。這些算法可以幫助我們從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模式、關(guān)聯(lián)和趨勢，為未來的預(yù)測和決策提供依據(jù)。下面是一些常用于建模和預(yù)測的數(shù)據(jù)挖掘算法。 決策樹：決策樹是一種常 ...
數(shù)據(jù)分析中常用的人工智能算法有哪些？
2024-05-13
在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，人工智能算法扮演著重要的角色。這些算法利用大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)技術(shù)，幫助我們從海量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息以支持決策和洞察。以下是一些常用的人工智能算法： 邏輯回歸（Logistic Regression） ...
數(shù)據(jù)分析中常用的機器學(xué)習(xí)算法有哪些？
2024-05-13
在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，機器學(xué)習(xí)算法是一種重要的工具，可以幫助我們從數(shù)據(jù)中挖掘模式、進行預(yù)測和做出決策。下面將介紹幾種常用的機器學(xué)習(xí)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 ...
如何在深度學(xué)習(xí)中處理圖像和文本數(shù)據(jù)？
2024-04-15
在深度學(xué)習(xí)中，處理圖像和文本數(shù)據(jù)是非常重要的任務(wù)。隨著計算機視覺和自然語言處理領(lǐng)域的快速發(fā)展，圖像和文本數(shù)據(jù)已經(jīng)成為廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域的主要數(shù)據(jù)類型。本文將介紹如何使用深度學(xué)習(xí)方法有效地處理圖像和文本 ...
如何使用機器學(xué)習(xí)來進行信用風(fēng)險評估？
2024-03-21
信用風(fēng)險評估是金融行業(yè)中至關(guān)重要的一環(huán)。傳統(tǒng)的評估方法往往基于統(tǒng)計分析和人工判斷，存在主觀性和效率低下的問題。然而，隨著機器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，我們可以利用大數(shù)據(jù)和算法來提高信用風(fēng)險評估的準確性和自動化 ...
如何使用R進行分類模型的構(gòu)建和評估？
2024-03-21
標題：使用R進行分類模型的構(gòu)建和評估 在機器學(xué)習(xí)中，分類模型是一種常用的技術(shù)，用于將數(shù)據(jù)點分為不同的預(yù)定義類別。R語言作為一種功能強大且廣泛使用的編程語言，提供了豐富的包和函數(shù)，可以幫助我們構(gòu)建和評估分 ...
如何評估一個機器學(xué)習(xí)模型的性能表現(xiàn)？
2024-03-19
評估機器學(xué)習(xí)模型的性能表現(xiàn)是確保其有效性和可靠性的關(guān)鍵步驟。下面將介紹一種常用的方法來評估機器學(xué)習(xí)模型的性能，包括訓(xùn)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(xué)習(xí)模型的性能，我們 ...

如何評估數(shù)據(jù)集的質(zhì)量并減少數(shù)據(jù)偏差？

如何評估數(shù)據(jù)集的質(zhì)量并減少數(shù)據(jù)偏差？
2024-03-13
在機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，數(shù)據(jù)集的質(zhì)量對于模型的準確性和穩(wěn)定性至關(guān)重要。一個高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集應(yīng)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(jù)集常常存在著各種問題，如數(shù)據(jù)偏差。本 ...

如何解決數(shù)據(jù)偏差和模型不確定性問題？

如何解決數(shù)據(jù)偏差和模型不確定性問題？
2024-03-12
在數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)偏差和模型不確定性是常見的問題。數(shù)據(jù)偏差指的是數(shù)據(jù)集中的樣本在某些方面與整體數(shù)據(jù)分布存在差異，而模型不確定性則是指模型在進行預(yù)測時的不確定程度。解決這些問題需要綜合運用 ...
如何解決數(shù)據(jù)科學(xué)中的樣本不平衡問題？
2024-03-12
在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域，樣本不平衡是指訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中不同類別的樣本數(shù)量差異較大。這種問題可能導(dǎo)致模型訓(xùn)練的偏見和不準確性，降低預(yù)測結(jié)果的可信度。在本文中，我們將探討解決樣本不平衡問題的一些常見方法。 一、理解 ...

機器學(xué)習(xí)算法中常見的分類模型有哪些？

機器學(xué)習(xí)算法中常見的分類模型有哪些？
2024-02-23
在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，分類是一種常見的任務(wù)，旨在將輸入數(shù)據(jù)劃分為不同的類別。為此，有許多不同的分類模型可供選擇，每個模型都有其特定的優(yōu)勢和適用場景。以下是常見的一些分類模型： 邏輯回歸（Logistic ...
在深度學(xué)習(xí)中，如何避免過擬合問題？
2024-02-05
避免過擬合是深度學(xué)習(xí)中一個重要的問題。過擬合指的是模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在新數(shù)據(jù)上的泛化能力較差。過擬合會導(dǎo)致模型對訓(xùn)練樣本中噪聲和細節(jié)過于敏感，從而導(dǎo)致在新數(shù)據(jù)上的預(yù)測性能下降。以下是一些常見 ...
信用卡欺詐檢測需要哪些模型和技術(shù)？
2024-02-04
隨著電子商務(wù)和數(shù)字支付的普及，信用卡欺詐問題也日益突出。為了應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，銀行和金融機構(gòu)采用了各種先進的模型和技術(shù)來檢測和預(yù)防信用卡欺詐行為。本文將介紹信用卡欺詐檢測的關(guān)鍵模型和技術(shù)，以幫助讀者更好 ...
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