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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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數(shù)據(jù)分析師—技術(shù)面試

數(shù)據(jù)分析師—技術(shù)面試
2018-03-29
數(shù)據(jù)分析師—技術(shù)面試 三月份開(kāi)始找實(shí)習(xí),到現(xiàn)在已經(jīng)有半年的時(shí)間了,在這半年的時(shí)間中,該經(jīng)歷的基本上都已經(jīng)經(jīng)歷,春招實(shí)習(xí)時(shí)候,拿到了7個(gè)offer,校招時(shí)候,成功的拿下一份心儀的工作,結(jié)束了我的秋招旅程。 ...

非平衡數(shù)據(jù)集的機(jī)器學(xué)習(xí)常用處理方法

非平衡數(shù)據(jù)集的機(jī)器學(xué)習(xí)常用處理方法
2018-03-26
非平衡數(shù)據(jù)集的機(jī)器學(xué)習(xí)常用處理方法 定義:不平衡數(shù)據(jù)集:在分類等問(wèn)題中,正負(fù)樣本,或者各個(gè)類別的樣本數(shù)目不一致。 例子:在人臉檢測(cè)中,比如訓(xùn)練庫(kù)有10萬(wàn)張人臉圖像,其中9萬(wàn)沒(méi)有包含人臉,1萬(wàn)包含人 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中非平衡數(shù)據(jù)集的常用處理方法

機(jī)器學(xué)習(xí)中非平衡數(shù)據(jù)集的常用處理方法
2018-03-25
機(jī)器學(xué)習(xí)中非平衡數(shù)據(jù)集的常用處理方法 不平衡數(shù)據(jù)集: 在分類等問(wèn)題中,正負(fù)樣本,或者各個(gè)類別的樣本數(shù)目不一致。 :在人臉檢測(cè)中,比如訓(xùn)練庫(kù)有10萬(wàn)張人臉圖像,其中9萬(wàn)沒(méi)有包含人臉,1萬(wàn)包含人臉, ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的特征選擇

機(jī)器學(xué)習(xí)中的特征選擇
2018-03-21
機(jī)器學(xué)習(xí)中的特征選擇 特征選擇是一個(gè)重要的數(shù)據(jù)預(yù)處理過(guò)程,獲得數(shù)據(jù)之后要先進(jìn)行特征選擇然后再訓(xùn)練模型。主要作用:1、降維 2、去除不相關(guān)特征。 特征選擇方法包含:子集搜索和子集評(píng)價(jià)兩個(gè)問(wèn)題。 子集搜 ...

超詳細(xì)的大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)規(guī)劃

超詳細(xì)的大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)規(guī)劃
2018-03-20
超詳細(xì)的大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)規(guī)劃 最近有不少同學(xué)咨詢有關(guān)數(shù)據(jù)分析職業(yè)發(fā)展的問(wèn)題,由此可見(jiàn),隨著大數(shù)據(jù)的飛速發(fā)展,數(shù)據(jù)分析職業(yè)也成為很多同學(xué)關(guān)注的目標(biāo)。不要急,這就給大家介紹數(shù)據(jù)分 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)幾個(gè)重要概念

機(jī)器學(xué)習(xí)幾個(gè)重要概念
2018-03-20
機(jī)器學(xué)習(xí)幾個(gè)重要概念 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的算法可以分為以下幾個(gè)類別:監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)。 監(jiān)督學(xué)習(xí)的輸入數(shù)據(jù)都有對(duì)應(yīng)的類標(biāo)簽或是一個(gè)輸出值,其任務(wù)是學(xué)習(xí)一個(gè)模型,使模型能夠?qū)θ我?...

數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的5個(gè)基本流程

數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的5個(gè)基本流程
2018-03-19
數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的5個(gè)基本流程 統(tǒng)計(jì)學(xué)、大數(shù)據(jù)應(yīng)用很廣泛,常常被提及!統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)也有一定的規(guī)律流程,下面我們大圣眾包小編分享一位朋友關(guān)于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)流程步驟的看法,看看他怎么說(shuō)。 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)現(xiàn)在市面上談?wù)摰? ...

本人用到了spss重要功能總結(jié)

本人用到了spss重要功能總結(jié)
2018-03-19
本人用到了spss重要功能總結(jié) 一、SPSS篇 (1)用spss剔除異常值 異常值:一組觀測(cè)值中與平均值的偏差超過(guò)兩倍標(biāo)準(zhǔn)差的測(cè)定值。 一、analyze >> descriptive statistics >>des ...

為什么你學(xué)完了68個(gè)Python函數(shù),卻依舊做不好數(shù)據(jù)分析?

為什么你學(xué)完了68個(gè)Python函數(shù),卻依舊做不好數(shù)據(jù)分析?
2018-03-08
為什么你學(xué)完了68個(gè)Python函數(shù),卻依舊做不好數(shù)據(jù)分析? 數(shù)據(jù)分析老鳥(niǎo)都知道,相比于自己作出好的數(shù)據(jù)分析報(bào)告,“教別人如何入門數(shù)據(jù)分析”這事情簡(jiǎn)單多了。 什么for循環(huán)呀,def函數(shù)呀,print輸出呀,自變 ...

常用的機(jī)器學(xué)習(xí)&數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)點(diǎn)

常用的機(jī)器學(xué)習(xí)&數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)點(diǎn)
2018-03-07
常用的機(jī)器學(xué)習(xí)&數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)點(diǎn) Basis(基礎(chǔ)): MSE(Mean Square Error 均方誤差),LMS(LeastMean Square 最小均方),LSM(Least Square Methods 最小二乘法),MLE(MaximumLikelihood Estimation最 ...

數(shù)據(jù)挖掘之KNN分類

數(shù)據(jù)挖掘之KNN分類
2018-03-05
數(shù)據(jù)挖掘之KNN分類 分類算法有很多,貝葉斯、決策樹(shù)、支持向量積、KNN等,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可以用于分類。這篇文章主要介紹一下KNN分類算法。 1、介紹 KNN是k nearest neighbor 的簡(jiǎn)稱,即k最鄰近,就是找k個(gè) ...

大數(shù)據(jù)入門,你需要懂這四個(gè)常識(shí)

大數(shù)據(jù)入門,你需要懂這四個(gè)常識(shí)
2018-03-02
大數(shù)據(jù)入門,你需要懂這四個(gè)常識(shí) 一、大數(shù)據(jù)分析的五個(gè)基本方面 1、可視化分析 大數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析專家,同時(shí)還有普通用戶,但是他們二者對(duì)于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析,因?yàn)榭?...

數(shù)據(jù)挖掘中的分類技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘中的分類技術(shù)
2018-02-27
數(shù)據(jù)挖掘中的分類技術(shù) KNN(K最近鄰算法) 算法核心:如果一個(gè)樣本在特征空間中K個(gè)最相似的樣本中的大多數(shù)屬于一個(gè)類別,則該樣本也屬于這個(gè)類別,并具有這個(gè)類別的特征 在確定分類時(shí)只依靠最鄰近的一個(gè) ...

數(shù)據(jù)挖掘模型中的IV和WOE詳解

數(shù)據(jù)挖掘模型中的IV和WOE詳解
2018-02-25
數(shù)據(jù)挖掘模型中的IV和WOE詳解 1.IV的用途 IV的全稱是Information Value,中文意思是信息價(jià)值,或者信息量。 我們?cè)谟眠壿嫽貧w、決策樹(shù)等模型方法構(gòu)建分類模型時(shí),經(jīng)常需要對(duì)自變量進(jìn)行篩選。比如我 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)新手必看十大算法

機(jī)器學(xué)習(xí)新手必看十大算法
2018-02-23
機(jī)器學(xué)習(xí)新手必看十大算法 本文介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)新手需要了解的 10 大算法,包括線性回歸、Logistic 回歸、樸素貝葉斯、K 近鄰算法等。 在機(jī)器學(xué)習(xí)中,有一種叫做「沒(méi)有免費(fèi)的午餐」的定理。簡(jiǎn)而言之,它指出 ...

大數(shù)據(jù)時(shí)代 | 數(shù)據(jù)分析方法及理論詳解

大數(shù)據(jù)時(shí)代 | 數(shù)據(jù)分析方法及理論詳解
2018-02-23
大數(shù)據(jù)時(shí)代 | 數(shù)據(jù)分析方法及理論詳解 1 數(shù)據(jù)分析前,我們需要思考 像一場(chǎng)戰(zhàn)役的總指揮影響著整個(gè)戰(zhàn)役的勝敗一樣,數(shù)據(jù)分析師的思想對(duì)于整體分析思路,甚至分析結(jié)果都有著關(guān)鍵性的作用。 2 分析問(wèn)題和解 ...

邏輯斯諦回歸&最大熵模型

邏輯斯諦回歸&最大熵模型
2018-02-21
邏輯斯諦回歸&最大熵模型 邏輯斯諦回歸和最大熵模型,從原理上看二者并不十分相關(guān),不知是不是因?yàn)槠枷鄬?duì)較小,所以將這兩部分內(nèi)容放到一起。本文還是從原理、應(yīng)用場(chǎng)景以及優(yōu)缺點(diǎn)來(lái)做簡(jiǎn)要介紹。 ...

數(shù)據(jù)分析架構(gòu)及方法

數(shù)據(jù)分析架構(gòu)及方法
2018-02-18
數(shù)據(jù)分析架構(gòu)及方法 一、以往的數(shù)據(jù)分析在今天的各類型企業(yè)中,數(shù)據(jù)分析崗位已經(jīng)基本得到普及和認(rèn)可,這個(gè)崗位的核心任務(wù)往往是支撐運(yùn)營(yíng)和營(yíng)銷,將企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù),客戶的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和總結(jié),形成以往工作情況 ...

淺析預(yù)測(cè)分析注定失敗的思考方式

淺析預(yù)測(cè)分析注定失敗的思考方式
2018-02-12
淺析預(yù)測(cè)分析注定失敗的思考方式 雖說(shuō)預(yù)測(cè)分析是一項(xiàng)很得人心的技術(shù),每個(gè)人都希望能通過(guò)使用預(yù)測(cè)分析方法和預(yù)測(cè)分析工具,從而可提前看到未知的結(jié)果,來(lái)避免失敗,但如果沒(méi)有做好準(zhǔn)備,信手拈來(lái)的使用預(yù)測(cè)分析 ...

數(shù)據(jù)挖掘概念綜述

數(shù)據(jù)挖掘概念綜述
2018-01-29
數(shù)據(jù)挖掘概念綜述 數(shù)據(jù)挖掘又稱從數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)知識(shí)(KDD)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)融合(Data Fusion)以及決策支持。KDD一詞首次出現(xiàn)在1989年8月舉行的第11屆國(guó)際聯(lián)合人工智能學(xué)術(shù)會(huì)議上。隨后在1991年、1993年和199 ...

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