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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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數(shù)據(jù)分析中常用的文本挖掘方法有哪些？

數(shù)據(jù)分析中常用的文本挖掘方法有哪些？
2024-05-13
文本挖掘是數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域中的重要技術(shù)之一，它旨在從大量的文本數(shù)據(jù)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(chǔ)的文本表示方法之一。它將每 ...
如何提高數(shù)據(jù)分析師的人工智能技能？
2023-12-09
在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，數(shù)據(jù)分析師扮演著至關(guān)重要的角色。隨著人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，數(shù)據(jù)分析師需要不斷更新和提升自己的技能，以應(yīng)對日益復(fù)雜的業(yè)務(wù)需求。本文將介紹一些提高數(shù)據(jù)分析師人工智能技能的方法和策略。 ...
如何利用自然語言處理分析客戶反饋？
2023-11-27
在當(dāng)今信息爆炸的時(shí)代，企業(yè)面臨著大量來自客戶的反饋和評論。這些反饋包含了豐富的信息，可以幫助企業(yè)了解客戶需求、改善產(chǎn)品和服務(wù)，以及優(yōu)化營銷策略。然而，人工分析如此龐大的數(shù)據(jù)量是一項(xiàng)繁瑣且耗時(shí)的任務(wù)。 ...
數(shù)據(jù)分析策略中常用的方法有哪些？
2023-09-08
數(shù)據(jù)分析策略中常用的方法有很多，以下是一些重要的方法： 描述性統(tǒng)計(jì)：描述性統(tǒng)計(jì)是對數(shù)據(jù)進(jìn)行總結(jié)和描述的方法，常用的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)包括均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、最大值、最小值等。通過描述性統(tǒng)計(jì)，我們可以了解數(shù)據(jù) ...
一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有兩個(gè)損失函數(shù)嗎?
2023-04-03
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)的計(jì)算模型，可以自動學(xué)習(xí)輸入和輸出之間的關(guān)系。在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，通常需要定義一個(gè)損失函數(shù)來評估模型的性能，并通過調(diào)整模型參數(shù)來最小化損失函數(shù)。但是，有時(shí)候我們可能需要考慮 ...
CRF和LSTM 模型在序列標(biāo)注上的優(yōu)劣？
2023-03-31
序列標(biāo)注是一種重要的自然語言處理任務(wù)，通常用于實(shí)體識別、命名實(shí)體識別、分詞、詞性標(biāo)注等。在序列標(biāo)注中，CRF和LSTM是兩種常用的模型，本文將比較它們在序列標(biāo)注上的優(yōu)劣。 一、CRF 條件隨機(jī)場（CRF）是一種無向 ...
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何在自然語言處理中應(yīng)用？
2023-03-29
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種新興的深度學(xué)習(xí)模型，其可以有效地捕捉非線性關(guān)系和復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。近年來，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自然語言處理領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用，特別是在文本分類、命名實(shí)體識別、情感分析等任務(wù)中取得了很好的效果。 ...
強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）在NLP的應(yīng)用前景如何？
2023-03-27
強(qiáng)化學(xué)習(xí) (Reinforcement Learning, RL) 是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一種重要分支，它通過讓計(jì)算機(jī)與環(huán)境進(jìn)行交互來學(xué)習(xí)策略，從而實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化決策。在自然語言處理 (Natural Language Processing, NLP) 領(lǐng)域，強(qiáng)化學(xué)習(xí)也有著廣泛 ...
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