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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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數(shù)據分析師應具備什么技能
2023-05-15
隨著大數(shù)據時代的到來,數(shù)據分析師成為越來越受歡迎的職業(yè)。然而,作為一名優(yōu)秀的數(shù)據分析師需要具備哪些技能?本文將圍繞這一問題展開討論。 作為一名數(shù)據分析師,需要掌握多方面的技能,以便能夠更好地理解和 ...
如何成為一名成功的大數(shù)據分析師?
2023-05-15
大數(shù)據分析是當前信息技術領域的一個熱門話題,隨著各行各業(yè)對數(shù)據的需求越來越大,大數(shù)據分析師這一職業(yè)也越來越受到關注。那么,如何成為一名成功的大數(shù)據分析師呢?在本文中,我將從技能和知識、實踐經驗、 ...

在SPSS中做二元logistic回歸,數(shù)據的訓練集和預測集怎么分的?

在SPSS中做二元logistic回歸,數(shù)據的訓練集和預測集怎么分的?
2023-05-12
在進行機器學習建模時,我們通常需要將數(shù)據集分成訓練集和測試集。這種做法能夠幫助我們評估模型的性能,并檢驗模型是否過擬合或欠擬合。在SPSS中做二元logistic回歸也不例外。 二元logistic回歸是一種用來建立 ...
用SQL 做數(shù)據清洗與用Python做數(shù)據清洗的利弊分別是什么?哪種方法處理更簡單?
2023-05-12
數(shù)據清洗是數(shù)據分析中最重要、最繁瑣和最具挑戰(zhàn)性的任務之一。在實踐中,數(shù)據清洗涉及多個步驟,包括缺失值填充、去重、異常值處理、數(shù)據轉換等等。SQL 和 Python 都是常用的數(shù)據清洗工具,下面將從利弊以及處理簡易 ...
什么專業(yè)可以報數(shù)據分析師
2023-05-11
數(shù)據分析崗位專業(yè)背景要求的不確定性 隨著大數(shù)據和人工智能技術的快速發(fā)展,數(shù)據分析師的需求日益增長。然而,關于適合從事數(shù)據分析工作的特定專業(yè)背景的討論仍然存在不確定性。這是因為數(shù)據分析領域涉及多 ...
SPSS主成分分析的結果可以直接用來做聚類分析嗎?聚類分析需要將數(shù)據歸一化處理嗎?
2023-05-08
主成分分析和聚類分析是常用的數(shù)據分析方法,兩者相互獨立但也可以結合使用。在進行聚類分析之前,通常需要對數(shù)據進行歸一化處理。 主成分分析(PCA)是將多個相關變量轉換為少數(shù)幾個無關變量的過程,這些無關變量稱 ...

anaconda中的base有什么作用?

anaconda中的base有什么作用?
2023-05-05
Anaconda是一個用于數(shù)據科學和機器學習的Python發(fā)行版,其集成了常用的數(shù)據科學包,并具有環(huán)境管理工具。在Anaconda中,"base"是默認環(huán)境,該環(huán)境包含了大部分常用的Python包以及必要的庫。下面我將詳細介紹Anacon ...
Anaconda 打開Navigator就報錯,該怎么解決?
2023-04-28
Anaconda是一個數(shù)據科學和機器學習領域的流行開源軟件包管理系統(tǒng)。它提供了各種用于數(shù)據分析、可視化和建模的工具和庫,包括Python編程語言及其相關組件。 Anaconda Navigator是一個用戶友好的GUI(圖形用戶界面), ...
在numpy中如何合并不同維數(shù)的array?
2023-04-26
在NumPy中,有很多不同的方法可以用來合并具有不同維度的數(shù)組。以下是一些常見的合并函數(shù): concatenate:將兩個或多個數(shù)組沿著指定的軸連接起來。 stack:將兩個或多個數(shù)組沿著新的軸堆疊起來。 hstack:水平堆疊 ...

Anaconda提示Multiple Errors Encountered該怎么辦?

Anaconda提示Multiple Errors Encountered該怎么辦?
2023-04-25
Anaconda是一個非常流行的數(shù)據科學和機器學習開發(fā)環(huán)境,不僅提供了各種工具和庫,還有包管理器,可以輕松地安裝和升級軟件包。然而,有時候用戶可能會遇到錯誤信息,例如“Multiple Errors Encountered”。本文將 ...
數(shù)據分析師如何做好工作
2023-04-25
隨著數(shù)字化時代的到來,數(shù)據分析師成為了各行各業(yè)中不可或缺的角色。作為一名數(shù)據分析師,如何做好工作呢?以下是幾個必備的要素。 1. 掌握各種數(shù)據分析工具。 掌握各種數(shù)據分析工具。數(shù)據分析師要精通SQL、 ...
Anaconda包含numpy、sklearn這兩個第三方庫嗎?
2023-04-24
簡答: Anaconda 包含 NumPy 和 Scikit-learn 兩個常用的第三方庫。這兩個庫在數(shù)據分析和機器學習領域都有廣泛的應用,能夠幫助用戶進行各種數(shù)學計算、統(tǒng)計分析和模型訓練等任務。 詳解: Anaconda 是一個開源的 Pyt ...
應統(tǒng)碩士,從事數(shù)據分析的話,先學sql 還是python呢?
2023-04-23
對于應統(tǒng)碩士從事數(shù)據分析,究竟是先學習SQL還是Python這一問題,事實上并不存在唯一的答案。不過我們可以從以下幾方面來分析并提供一些幫助。 SQL和Python的區(qū)別 首先,需要了解的是SQL和Python二者有著本質的不 ...

如何理解卷積神經網絡多個卷積核?

如何理解卷積神經網絡多個卷積核?
2023-04-19
卷積神經網絡(Convolutional Neural Network,CNN)是一種經典的深度學習模型,廣泛應用于圖像識別、目標檢測等領域。在CNN中,卷積核(Convolutional Kernel)是一個非常重要的組成部分,它通過卷積操作對輸入數(shù) ...

SPSS中進行K均值聚類分析,怎么確定分幾類比較好?

SPSS中進行K均值聚類分析,怎么確定分幾類比較好?
2023-04-19
在進行K均值聚類分析時,如何確定最優(yōu)的分類數(shù)是一個非常重要的問題。一般來說,確定分類數(shù)需要考慮數(shù)據的特征和研究目的。下面將介紹一些常用的方法來確定最優(yōu)的分類數(shù)。 肘部法(Elbow Method) 肘部 ...
BP神經網絡是否優(yōu)于logistic回歸?
2023-04-19
BP神經網絡和logistic回歸是兩種常見的機器學習算法,它們都被廣泛應用于分類問題。雖然這兩種算法都有其獨特的優(yōu)點和適用范圍,但在許多情況下,BP神經網絡比logistic回歸更為優(yōu)越。 首先,BP神經網絡可以處理非線 ...
XGBoost做分類問題時每一輪迭代擬合的是什么?
2023-04-18
XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)是一種強大的集成學習算法,常用于解決分類和回歸問題。它是一種基于決策樹的機器學習算法,在解決分類問題時,每一輪迭代擬合的是殘差。本文將對XGBoost分類問題中每一輪迭代 ...
tensorflow中的tensorboard可視化中的準確率損失率曲線,為什么有類似毛刺一樣?
2023-04-13
TensorBoard 是 Tensorflow 提供的一個可視化工具,可以方便地展示模型訓練和評估的各種指標,如準確率和損失率等。在 TensorBoard 中,我們經常會看到一些圖表中出現(xiàn)類似毛刺一樣的波形,這是為什么呢? 首先,需要 ...
為什么決策樹中經常用熵作為判別條件而不是基尼不純度?
2023-04-13
決策樹是一種常用的機器學習算法,用于分類和回歸問題。在決策樹構建的過程中,熵和基尼不純度是兩個常用的判別條件,用于選擇最優(yōu)的分裂點。雖然熵和基尼不純度都可以表示樣本集合的混亂程度,但是為什么在決策樹中 ...
怎么理解tensorflow中tf.train.shuffle_batch()函數(shù)?
2023-04-13
TensorFlow是一種流行的深度學習框架,它提供了許多函數(shù)和工具來優(yōu)化模型的訓練過程。其中一個非常有用的函數(shù)是tf.train.shuffle_batch(),它可以幫助我們更好地利用數(shù)據集,以提高模型的準確性和魯棒性。 首先,讓 ...

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