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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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2017,要這樣學(xué)數(shù)據(jù)分析

2017,要這樣學(xué)數(shù)據(jù)分析
2017-03-07
2017,要這樣學(xué)數(shù)據(jù)分析 視野決定了境界和能力,而所處的環(huán)境又決定了視野。好多人不知道什么是數(shù)據(jù)分析師,認為會熟練使用Excel就是數(shù)據(jù)分析師,如果你還會使用Excel中的一些高級功能如透視和函數(shù)等等,可能別 ...

【掃盲】五分鐘了解Python

【掃盲】五分鐘了解Python
2017-02-24
如何描述 Python ? 如果有人這么問我,那么這句話會立即出現(xiàn)在我的腦海里——易于理解, 難于精通, 用途廣泛, 功能強大。   用 Python 能做些什么?   它的優(yōu)點和 ...

揭秘丨備戰(zhàn)CDA數(shù)據(jù)分析競賽!

揭秘丨備戰(zhàn)CDA數(shù)據(jù)分析競賽!
2017-01-16
 Kaggle是一個數(shù)據(jù)分析建模的應(yīng)用競賽平臺,有點類似KDD-CUP(國際知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘競賽),企業(yè)或者研究者可以將問題背景、數(shù)據(jù)、期望指標(biāo)等發(fā)布到Kaggle上,以競賽的形式向廣大的數(shù)據(jù)科學(xué)家征集解決方案 ...

Python數(shù)據(jù)挖掘之線性回歸知識及預(yù)測糖尿病實例

Python數(shù)據(jù)挖掘之線性回歸知識及預(yù)測糖尿病實例
2017-01-15
Python數(shù)據(jù)挖掘之線性回歸知識及預(yù)測糖尿病實例 今天主要講述的內(nèi)容是關(guān)于一元線性回歸的知識,Python實現(xiàn),包括以下內(nèi)容:         1.機器學(xué)習(xí)常用數(shù)據(jù)集介紹    ...

python數(shù)據(jù)挖掘之決策樹DTC數(shù)據(jù)分析及鳶尾數(shù)據(jù)集分析

python數(shù)據(jù)挖掘之決策樹DTC數(shù)據(jù)分析及鳶尾數(shù)據(jù)集分析
2020-04-20
Python數(shù)據(jù)挖掘之決策樹DTC數(shù)據(jù)分析及鳶尾數(shù)據(jù)集分析  今天主要講述的內(nèi)容是關(guān)于決策樹的知識,主要包括以下內(nèi)容:1.分類及決策樹算法介紹2.鳶尾花卉數(shù)據(jù)集介紹3.決策樹實現(xiàn)鳶尾數(shù)據(jù)集分析。希望這篇文章 ...

Python數(shù)據(jù)挖掘之Kmeans聚類代碼實現(xiàn)、作業(yè)及優(yōu)化

Python數(shù)據(jù)挖掘之Kmeans聚類代碼實現(xiàn)、作業(yè)及優(yōu)化
2017-01-15
Python數(shù)據(jù)挖掘之Kmeans聚類代碼實現(xiàn)、作業(yè)及優(yōu)化 這篇文章直接給出上次關(guān)于Kmeans聚類的籃球遠動員數(shù)據(jù)分析案例,同時介紹這次作業(yè)同學(xué)們完成的圖例,最后介紹Matplotlib包繪圖的優(yōu)化知識。   &nbs ...

Python數(shù)據(jù)挖掘之Kmeans聚類數(shù)據(jù)分析及Anaconda介紹

Python數(shù)據(jù)挖掘之Kmeans聚類數(shù)據(jù)分析及Anaconda介紹
2017-01-15
Python數(shù)據(jù)挖掘之Kmeans聚類數(shù)據(jù)分析及Anaconda介紹   這次課程主要講述一個關(guān)于Kmeans聚類的數(shù)據(jù)分析案例,通過這個案例讓同學(xué)們簡單了解大數(shù)據(jù)分析的基本流程,以及使用Python實現(xiàn)相關(guān)的聚類分析。 &nbs ...

Python股市數(shù)據(jù)分析(一)

Python股市數(shù)據(jù)分析(一)
2017-01-11
本篇文章是”Python股市數(shù)據(jù)分析”兩部曲中的第一部分,內(nèi)容基于我在猶他州立大學(xué)MATH 3900 (Data Mining)課程上的一次講座。在這些文章中,我將介紹一些關(guān)于金融數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)知識,例如,使用pandas獲取雅虎財經(jīng) ...

聚類分析基礎(chǔ)知識總結(jié)及實戰(zhàn)解析

聚類分析基礎(chǔ)知識總結(jié)及實戰(zhàn)解析
2016-11-28
聚類分析基礎(chǔ)知識總結(jié)及實戰(zhàn)解析 聚類分析是沒有給定劃分類別的情況下,根據(jù)樣本相似度進行樣本分組的一種方法,是一種非監(jiān)督的學(xué)習(xí)算法。聚類的輸入是一組未被標(biāo)記的樣本,聚類根據(jù)數(shù)據(jù)自身的距離或相似度劃分 ...

大數(shù)據(jù)分析與機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域Python兵器譜

大數(shù)據(jù)分析與機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域Python兵器譜
2016-11-23
大數(shù)據(jù)分析與機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域Python兵器譜 曾經(jīng)因為NLTK的緣故開始學(xué)習(xí)Python,之后漸漸成為我工作中的第一輔助腳本語言,雖然開發(fā)語言是C/C++,但平時的很多文本數(shù)據(jù)處理任務(wù)都交給了Python。離開騰訊創(chuàng)業(yè)后,第 ...
短文本主題建模方法
2016-11-22
短文本主題建模方法 1. 引言 許多數(shù)據(jù)分析應(yīng)用都會涉及到從短文本中提取出潛在的主題,比如微博、短信、日志文件或者評論數(shù)據(jù)。一方面,提取出潛在的主題有助于下一步的分析,比如情感評分或者文本分類模型 ...

數(shù)據(jù)分析入門方法論

數(shù)據(jù)分析入門方法論
2016-10-28
數(shù)據(jù)分析入門方法論 關(guān)于數(shù)據(jù)分析,最重要的是思路和方法論,無論是什么工具,最終的輸出無非就是: 有價值的結(jié)論(對應(yīng)分析報告) 有價值的決策過程(對應(yīng)機器學(xué)習(xí)模型) 從提出問題入手,例如流 ...

從零開始學(xué)數(shù)據(jù)分析,新手教程攻略

從零開始學(xué)數(shù)據(jù)分析,新手教程攻略
2016-10-14
從零開始學(xué)數(shù)據(jù)分析,新手教程攻略 所有從底層數(shù)據(jù)工作者往上發(fā)展的基本路徑: 1. 第一階段(一般崗位叫數(shù)據(jù)專員) 基本學(xué)會excel(VBA最好學(xué)會;會做透視表;熟練用篩選、排序、公式),做好PPT。這樣很多傳統(tǒng) ...

從零開始學(xué)數(shù)據(jù)分析,什么程度可以找工作?

從零開始學(xué)數(shù)據(jù)分析,什么程度可以找工作?
2016-07-19
從零開始學(xué)數(shù)據(jù)分析,什么程度可以找工作? 基本答一下吧,但是不是很準(zhǔn)確,只了解大致情況(杭州),帶有某種行業(yè)自黑。 一、第一階段(一般崗位叫數(shù)據(jù)專員) 基本學(xué)會excel(VBA最好學(xué)會;會做透視表; ...

從零學(xué)數(shù)據(jù)分析,什么程度可以找工作?

從零學(xué)數(shù)據(jù)分析,什么程度可以找工作?
2016-07-13
基本答一下吧,但是不是很準(zhǔn)確,只了解大致情況(杭州),帶有某種行業(yè)自黑。 丨一、第一階段(一般崗位叫數(shù)據(jù)專員) 基本學(xué)會excel(VBA最好學(xué)會;會做透視表;熟練用篩選、排序、公式),做好PPT。這樣很多傳統(tǒng) ...

技能 | 如何使用Python將文本轉(zhuǎn)為圖片

技能 | 如何使用Python將文本轉(zhuǎn)為圖片
2016-06-07
Python的發(fā)展在數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域可謂帶來了一場風(fēng)暴,其強大的嵌入性和豐富的庫使其越來越受歡迎。 比如,有時候,我們需要將文本轉(zhuǎn)換為圖片,比如發(fā)長微博,或者不想讓人輕易復(fù)制我們的文本內(nèi)容等時候 ...

scikit-learn的線性回歸模型

scikit-learn的線性回歸模型
2016-05-05
scikit-learn的線性回歸模型 特征選擇的方法 作為有監(jiān)督學(xué)習(xí),分類問題是預(yù)測類別結(jié)果,而回歸問題是預(yù)測一個連續(xù)的結(jié)果。 1. 使用pandas來讀取數(shù)據(jù) Panda ...

深入對比數(shù)據(jù)科學(xué)工具箱:Python和R之爭

深入對比數(shù)據(jù)科學(xué)工具箱:Python和R之爭
2016-04-10
概述 在真實的數(shù)據(jù)科學(xué)世界里,我們會有兩個極端,一個是業(yè)務(wù),一個是工程。偏向業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)科學(xué)被稱為數(shù)據(jù)分析(Data Analysis),也就是A型數(shù)據(jù)科學(xué)。偏向工程的數(shù)據(jù)科學(xué)被稱為數(shù)據(jù)構(gòu)建(Data Building),也就是B型 ...

一篇文章透徹解讀聚類分析及案例實操(二)

一篇文章透徹解讀聚類分析及案例實操(二)
2016-04-05
一篇文章透徹解讀聚類分析及案例實操(二) 4  SAS聚類分析案例 1 問題背景 考慮下面案例,一個棒球管理員希望根據(jù)隊員們的興趣相似性將他們進行分組。顯然,在該例子中,沒有響應(yīng)變量。管理 ...

 數(shù)據(jù)科學(xué)家和大數(shù)據(jù)技術(shù)人員工具包

數(shù)據(jù)科學(xué)家和大數(shù)據(jù)技術(shù)人員工具包
2016-03-17
數(shù)據(jù)科學(xué)家和大數(shù)據(jù)技術(shù)人員工具包 數(shù)據(jù)科學(xué)家的常用工具與基本思路,數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)科學(xué)家使用的工具綜合概述,包括開源的技術(shù)平臺相關(guān)工具、挖掘分析處理工具、其它常見工具等幾百種,幾十個大類,部分 ...

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