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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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數據分析師入門必學的5大技能和3個工具
2024-08-30
作為一名數據分析師,扎實的技術能力固然重要,但真正能夠在行業(yè)中脫穎而出、創(chuàng)造價值的,是將這些技術與業(yè)務理解深度結合的能力。今天,我們將探討數據分析師入門必須掌握的5大核心技能和3個關鍵工具,這些將幫助 ...
每天一個數據分析題(五百零八)- 機器學習模型
2024-08-29
邏輯回歸和支持向量機(SVM)都是經典的機器學習模型,邏輯回歸和SVM的聯(lián)系與區(qū)別,不正確的是? A.        二者都可以處理分類問題 B.        二者都可以增加不同的正則 ...

數據分析自學路線:從入門到專家的指南

數據分析自學路線:從入門到專家的指南
2024-08-27
2. 數據分析流程:一個完整的數據分析流程包括數據收集、整理、清洗、分析以及可視化呈現(xiàn)。記得我第一次做項目時,往往容易低估數據清洗的重要性。但其實,數據清洗是確保分析結果準確的關鍵一步。 4. ...
數據分析步驟:如何系統(tǒng)地處理數據
2024-08-27
數據分析是一個有條不紊的過程,通過系統(tǒng)地處理數據,可以幫助我們從中提取出有價值的信息,從而做出明智的決策。盡管不同的資源可能會提供稍有不同的步驟,但核心流程往往大同小異。接下來,我將帶你一同探討數據 ...

數據分析員的職責:崗位要求和日常工作內容

數據分析員的職責:崗位要求和日常工作內容
2024-08-20
數據分析員的職責在現(xiàn)代企業(yè)中顯得尤為重要。他們不僅僅是數據處理的執(zhí)行者,更是推動業(yè)務決策的關鍵角色。隨著數據在商業(yè)中的重要性日益凸顯,數據分析員的工作內容和崗位要求也在不斷演變。本文將深入探討數據分 ...

Stata在數據分析中的應用:深入挖掘數據

Stata在數據分析中的應用:深入挖掘數據
2024-08-15
在Stata中,用戶可以通過generate命令創(chuàng)建新變量,例如根據現(xiàn)有數據生成分類變量或數值變量。這些新變量可以用于進一步的分析或模型構建。 數據清洗 當涉及多個數據集時,Stata提供了merge命令來合 ...
商業(yè)數據分析的重要性:驅動業(yè)務增長
2024-08-15
在當今競爭激烈的市場環(huán)境中,商業(yè)數據分析已成為企業(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據,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)務增長。本文將 ...
數據分析學習路線圖:構建你的知識體系
2024-08-14
數據行業(yè)中常見的統(tǒng)計分析方法有哪些?
2024-06-04
在數據行業(yè)中,統(tǒng)計分析方法是非常重要的工具之一,它們幫助我們理解數據、發(fā)現(xiàn)模式和趨勢,并支持決策制定過程。下面是一些常見的統(tǒng)計分析方法: 描述性統(tǒng)計分析:描述性統(tǒng)計分析用于總結和描述數據的主要特征。 ...

數據分析中常用的文本挖掘方法有哪些?

數據分析中常用的文本挖掘方法有哪些?
2024-05-13
文本挖掘是數據分析領域中的重要技術之一,它旨在從大量的文本數據中提取有用的信息和知識。常用的文本挖掘方法包括以下幾種: 詞袋模型(Bag of Words):詞袋模型是最基礎的文本表示方法之一。它將每 ...
數據分析中常用的人工智能算法有哪些?
2024-05-13
在數據分析領域,人工智能算法扮演著重要的角色。這些算法利用大數據和機器學習技術,幫助我們從海量數據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) ...
數據分析中常用的機器學習算法有哪些?
2024-05-13
在數據分析領域,機器學習算法是一種重要的工具,可以幫助我們從數據中挖掘模式、進行預測和做出決策。下面將介紹幾種常用的機器學習算法。 線性回歸(Linear Regression):線性回歸是一種用于建立變量之間線性 ...
數據不平衡問題在機器學習中如何處理?
2024-04-23
在機器學習中,數據不平衡是指分類問題中不同類別的樣本數量差距較大。這種情況可能會影響模型的訓練和性能,導致對少數類別樣本的預測能力較弱。因此,為了解決數據不平衡問題,我們需要采取一系列有效的方法來平 ...
深度學習與傳統(tǒng)機器學習的差異是什么?
2024-04-23
深度學習與傳統(tǒng)機器學習之間存在許多差異,從模型結構到數據處理方式以及適用領域等方面都有所不同。 深度學習是一種機器學習方法,其特點是通過構建深層神經網絡來對數據進行建模和學習。相比之下,傳統(tǒng)機器學習算 ...

如何使用機器學習算法來進行數據預測?

如何使用機器學習算法來進行數據預測?
2024-03-22
隨著大數據時代的到來,數據預測成為了企業(yè)決策的重要組成部分。而機器學習算法作為一種強大的工具,可以幫助我們從海量的數據中提取有價值的信息,并進行準確的數據預測。本文將介紹機器學習算法在數據預測中的應 ...
如何使用機器學習算法進行預測和分類?
2024-03-22
機器學習算法是一種通過數據學習并構建模型,從而實現(xiàn)預測和分類的技術。在過去幾年里,隨著數據的快速增長和計算能力的提升,機器學習算法在各個領域展示出了巨大的潛力。本文將介紹如何使用機器學習算法進行預測 ...
如何使用機器學習來進行信用風險評估?
2024-03-21
信用風險評估是金融行業(yè)中至關重要的一環(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,隨著機器學習技術的發(fā)展,我們可以利用大數據和算法來提高信用風險評估的準確性和自動化 ...
如何使用機器學習進行分類和回歸預測?
2024-03-21
機器學習是一種利用統(tǒng)計學和計算機科學的方法,通過從數據中學習模式和關系來進行分類和回歸預測的技術。在本文中,我們將介紹使用機器學習進行分類和回歸預測的基本步驟和常見算法。 分類和回歸是機器學習中兩個最 ...
如何使用R進行分類模型的構建和評估?
2024-03-21
標題:使用R進行分類模型的構建和評估 在機器學習中,分類模型是一種常用的技術,用于將數據點分為不同的預定義類別。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,可以幫助我們構建和評估分 ...
如何利用數據分析預測病人的風險等級?
2024-03-13
隨著醫(yī)療行業(yè)的數字化轉型,醫(yī)療機構積累了大量的患者數據。這些數據蘊含著寶貴的信息,可以幫助醫(yī)生和研究人員更好地了解疾病的特征并進行預測。數據分析已經成為一種強有力的工具,在預測病人風險等級方面發(fā)揮著 ...

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