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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, // 表示用戶后臺檢測極驗(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)說明請參見: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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如何用python快速簡單的制作柱狀圖?

如何用python快速簡單的制作柱狀圖?
2020-07-16
柱狀圖大家都會制作,那么你會用python制作柱狀圖嗎? 我們先來看一下柱狀圖的定義:柱形圖,又被稱為長條圖、或者柱狀統(tǒng)計(jì)圖,也叫作條圖、條狀圖、棒形圖,本質(zhì)上來說就是一種以長方形的長度為變量的統(tǒng)計(jì)圖表 ...

玫瑰圖是什么?如何進(jìn)行繪制?

玫瑰圖是什么?如何進(jìn)行繪制?
2020-07-15
玫瑰圖,全稱為南丁格爾玫瑰圖(Nightingale rose diagram),或者又叫做雞冠花圖、極坐標(biāo)區(qū)域圖等。早在克里米亞戰(zhàn)爭期間,統(tǒng)計(jì)學(xué)家和醫(yī)學(xué)改革家佛羅倫斯?南丁格爾 (Florence Nightingale) 就層使用玫瑰圖表傳達(dá) ...

如何使用seaborn繪制好看的直方圖和密度圖?

如何使用seaborn繪制好看的直方圖和密度圖?
2020-07-15
seaborn是一款常用的python可視化庫,基于matplotlib,相比matplotlib,seaborn繪制的多數(shù)圖表都具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,如分布、關(guān)系、統(tǒng)計(jì)、回歸等,今天小編跟大家分享的是如何使用seaborn繪制直方圖和密度圖。 Sea ...

關(guān)于層次聚類算法原理的簡單理解及實(shí)現(xiàn)

關(guān)于層次聚類算法原理的簡單理解及實(shí)現(xiàn)
2020-07-14
層次聚類,即Hierarchical Clustering,是一種聚類算法,通過對不同類別數(shù)據(jù)點(diǎn)間的相似度的計(jì)算,從而創(chuàng)建一棵有層次的嵌套聚類樹。 一、層次聚類算法原理 在聚類樹中,樹的最底層是不同類別的原始數(shù)據(jù)點(diǎn), ...

吃貨的自我修養(yǎng) | 口味蝦哪家最好吃?我用python告訴你

吃貨的自我修養(yǎng) | 口味蝦哪家最好吃?我用python告訴你
2020-07-14
CDA數(shù)據(jù)分析師 出品 作者:Mika、真達(dá) 數(shù)據(jù):真達(dá) 后期:澤龍 【導(dǎo)讀】今天我們用數(shù)據(jù)來聊一聊口味蝦。 Show me data,用數(shù)據(jù)說話 今天我們聊一聊 口味蝦 說起湖南這個(gè)地方,大家想到的 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中感知機(jī)是什么?如何實(shí)現(xiàn)?

機(jī)器學(xué)習(xí)中感知機(jī)是什么?如何實(shí)現(xiàn)?
2020-07-10
感知機(jī)(Perceptron)或者叫做感知器,是Frank Rosenblatt在1957年就職于Cornell航空實(shí)驗(yàn)室(Cornell Aeronautical Laboratory)時(shí)所發(fā)明的一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最基礎(chǔ)的模型,被譽(yù)為機(jī)器學(xué)習(xí)的敲門磚。 ...

什么是臟數(shù)據(jù)?怎樣用箱型圖分析異常值?終于有人講明白了

什么是臟數(shù)據(jù)?怎樣用箱型圖分析異常值?終于有人講明白了
2020-07-13
作者:張良均 譚立云 劉名軍 江建明 來源:大數(shù)據(jù)DT(ID:hzdashuju) 內(nèi)容摘編自《Python數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)》(第2版) 導(dǎo)讀:數(shù)據(jù)質(zhì)量分析是數(shù)據(jù)挖掘中數(shù)據(jù)準(zhǔn)備過程的重要一環(huán),是數(shù)據(jù)預(yù)處理的前提,也是 ...

零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)python,這幾本書少不了

零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)python,這幾本書少不了
2020-07-10
python是世界上最強(qiáng)大、最受歡迎的編程語言之一,即使不是程序員,我們平時(shí)在工作中也會經(jīng)常用到,例如用python分析競品數(shù)據(jù),做財(cái)務(wù)報(bào)表等等。目前,社會上已經(jīng)掀起了一波學(xué)習(xí)python的熱潮,但是很多人由于并 ...

數(shù)據(jù)告訴你:遼寧為何會跌落神壇,從無敵隊(duì)到魚腩隊(duì)是郭艾倫的錯?

數(shù)據(jù)告訴你:遼寧為何會跌落神壇,從無敵隊(duì)到魚腩隊(duì)是郭艾倫的錯?
2020-07-07
CDA數(shù)據(jù)分析師 出品 作者:澤龍、Mika 數(shù)據(jù):真達(dá) 后期:澤龍 【導(dǎo)讀】 CBA重啟開賽,遼寧為什么從冠軍隊(duì)變成魚腩隊(duì)?是侄子坑叔,還是亞洲第一控衛(wèi)變身綜藝咖,本期我們用全面的數(shù)據(jù)證明到底 ...

 這幾個(gè)常用的python庫你需要知道

這幾個(gè)常用的python庫你需要知道
2020-07-02
python可以說是近幾年最火熱、最實(shí)用的、最容易上手的工具之一了。功能強(qiáng)大、應(yīng)用廣泛,可以幫你搜集工作數(shù)據(jù),還能幫你下載音樂,電影,于是就掀起了一波學(xué)習(xí)python的大潮,小編也毫不猶豫的加入了。但是對于向小 ...

seaborn的簡單理解和入門

seaborn的簡單理解和入門
2020-07-02
seaborn是建立在Matplotlib基礎(chǔ)之上的高級的API,是比Matplotlib更為高級的的一種python可視化庫。專攻于統(tǒng)計(jì)可視化,有豐富的可視化庫,包括一些復(fù)雜類型,如時(shí)間序列、聯(lián)合分布圖(jointplots)和小提琴圖(violind ...

實(shí)用又好看的Python可視化庫有哪些?

實(shí)用又好看的Python可視化庫有哪些?
2020-07-02
Python是一款功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析工具,其中Python可視化功能更是受到許多數(shù)據(jù)分析師的青睞,下面小編就給大家分享一些Python可視化庫,希望對各位數(shù)據(jù)分析師小伙伴有所幫助。 1.Matplotlib Matplotlib是一個(gè) ...
數(shù)據(jù)可視化工具有哪些?
2020-06-28
數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析中最好展示數(shù)據(jù)的方法,能夠形象地繪制對應(yīng)的圖像,能夠讓人更直觀地理解數(shù)據(jù)。下面小編整理了幾種數(shù)據(jù)可視化工具,希望對各位小伙伴有所幫助。 1.Excel Excel是很多人使用的數(shù)據(jù)可視化 ...

手把手教你用直方圖、餅圖和條形圖做數(shù)據(jù)分析(Python代碼)

手把手教你用直方圖、餅圖和條形圖做數(shù)據(jù)分析(Python代碼)
2020-06-24
導(dǎo)讀:對數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量分析以后,接下來可通過繪制圖表、計(jì)算某些特征量等手段進(jìn)行數(shù)據(jù)的特征分析。 作者:張良均 譚立云 劉名軍 江建明 來源:大數(shù)據(jù)DT(ID:hzdashuju) 內(nèi)容摘編自《Python數(shù)據(jù) ...

從數(shù)據(jù)小白到職場大咖,所需要的好書我都替你選好了!

從數(shù)據(jù)小白到職場大咖,所需要的好書我都替你選好了!
2020-06-23
通過Google用戶搜索頻率來統(tǒng)計(jì)排名的PYPL排行榜顯示,Python份額高達(dá)29.88%,穩(wěn)居第一,并且猛增4.1%,同時(shí)成為增長勢頭最好的語言。 PYPL排行榜 另據(jù)圈內(nèi)知名網(wǎng)站Stack Overflow的數(shù)據(jù)顯示,其實(shí)早在 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ):無監(jiān)督異常檢測和半監(jiān)督異常檢測!

機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ):無監(jiān)督異常檢測和半監(jiān)督異常檢測!
2020-06-12
異常值檢測一般要求新發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)是否與現(xiàn)有觀測數(shù)據(jù)具有相同的分布或者不同的分布,相同的分布可以稱之為內(nèi)點(diǎn)(inlier),具有不同分布的點(diǎn)可以稱之為離群值。離群點(diǎn)和新奇點(diǎn)檢測是不同的,有一個(gè)重要的區(qū)分必須掌 ...

【案例】用支持向量機(jī)SVM進(jìn)行新奇點(diǎn)檢測!

【案例】用支持向量機(jī)SVM進(jìn)行新奇點(diǎn)檢測!
2020-06-12
異常值檢測一般要求新發(fā)現(xiàn)的數(shù)據(jù)是否與現(xiàn)有觀測數(shù)據(jù)具有相同的分布或者不同的分布,相同的分布可以稱之為內(nèi)點(diǎn)(inlier),具有不同分布的點(diǎn)可以稱之為離群值。 下圖是一個(gè)使用支持向量機(jī)SVM進(jìn)行新奇點(diǎn)檢測 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法之k-means聚類

機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法之k-means聚類
2020-06-10
K-means算法旨在選擇一個(gè)質(zhì)心, 能夠最小化慣性或簇內(nèi)平方和的標(biāo)準(zhǔn): K-means算法原理分析 首先隨機(jī)選取K個(gè)初始質(zhì)心,最基本的方法是從數(shù)據(jù)集$X$中選擇$K$個(gè)樣本。 將每 ...

百聞不如一練:隨機(jī)森林等可視化調(diào)試模型超參數(shù)

百聞不如一練:隨機(jī)森林等可視化調(diào)試模型超參數(shù)
2020-06-10
以下使用scikit-learn中數(shù)據(jù)集進(jìn)行分享。 如果選用隨機(jī)森林作為最終的模型,那么找出它的最佳參數(shù)可能有1000多種組合的可能,你可以使用使用窮盡的網(wǎng)格搜索(Exhaustive Grid Seaarch)方法,但時(shí)間成本將會很 ...

層次聚類算法:Affinity Propogation算法學(xué)習(xí)指南

層次聚類算法:Affinity Propogation算法學(xué)習(xí)指南
2020-06-10
Affinity Propogation最初是由Brendan Frey 和 Delbert Dueck于2007年在Science上提出的。相比其它的層次聚類算法,Affinity Propogation算法不需要預(yù)先指定聚類個(gè)數(shù)。 Affinity Propogation算法的原理可以簡單 ...

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