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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)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)有何區(qū)別？
2023-07-12
數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)是緊密相關(guān)的概念，但它們?cè)诜椒ㄕ?、技能要求和?yīng)用范圍上存在一些區(qū)別。 數(shù)據(jù)分析是通過(guò)對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行解釋、整理和轉(zhuǎn)化，從中提取出有用的信息和洞察力的過(guò)程。它著重于使用統(tǒng)計(jì)和可視化工具來(lái) ...
如何選擇最適合的算法和模型？
2023-07-07
選擇最適合的算法和模型是機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)中的關(guān)鍵步驟。在處理各種問(wèn)題時(shí)，我們需要仔細(xì)評(píng)估不同算法和模型的優(yōu)劣，并選擇那些能夠提供最佳性能和結(jié)果的技術(shù)。本文將介紹一些步驟和考慮因素，幫助您做出明智的選 ...
如何選擇機(jī)器學(xué)習(xí)算法和模型？
2023-07-06
選擇適合的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和模型是數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐中至關(guān)重要的一步。正確選擇算法和模型可以提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性、降低過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)，并滿足特定問(wèn)題的需求。下面將詳細(xì)介紹如何選擇機(jī)器學(xué)習(xí)算法和模型。 首先，了解 ...
如何評(píng)估一個(gè)預(yù)測(cè)模型的性能？
2023-07-05
評(píng)估預(yù)測(cè)模型的性能是機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)中至關(guān)重要的一步。它幫助我們了解模型的準(zhǔn)確性、魯棒性和泛化能力，從而決定是否可以將其應(yīng)用于實(shí)際情境中。在本文中，我將介紹一些常用的方法來(lái)評(píng)估一個(gè)預(yù)測(cè)模型的性能。 ...
如何評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)模型的表現(xiàn)？
2023-07-05
評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)模型的表現(xiàn)是確定其在解決特定任務(wù)中的效果和性能的過(guò)程。這個(gè)過(guò)程至關(guān)重要，因?yàn)樗鼛椭覀兞私饽Ｐ偷臏?zhǔn)確度、穩(wěn)定性和可靠性，從而進(jìn)行模型選擇、參數(shù)調(diào)整和改進(jìn)算法。 評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)模型的表現(xiàn)通常涉 ...
如何建立高效的數(shù)據(jù)挖掘流程？
2023-07-04
如何建立高效的數(shù)據(jù)挖掘流程 數(shù)據(jù)挖掘是一種從大規(guī)模數(shù)據(jù)集中提取知識(shí)和信息的過(guò)程，它對(duì)于企業(yè)和組織來(lái)說(shuō)至關(guān)重要。建立一個(gè)高效的數(shù)據(jù)挖掘流程可以幫助我們更好地利用數(shù)據(jù)，并從中獲得有價(jià)值的見(jiàn)解。下面將介紹一 ...
如何構(gòu)建高效的機(jī)器學(xué)習(xí)模型？
2023-07-04
構(gòu)建高效的機(jī)器學(xué)習(xí)模型需要考慮多個(gè)方面，包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、特征工程、模型選擇與調(diào)優(yōu)等環(huán)節(jié)。下面將介紹一些關(guān)鍵步驟來(lái)實(shí)現(xiàn)高效的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。 第一步是數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)而言，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是至關(guān)重要的 ...
如何預(yù)測(cè)患者病情發(fā)展趨勢(shì)？
2023-06-28
在醫(yī)療領(lǐng)域，預(yù)測(cè)患者病情發(fā)展趨勢(shì)是一個(gè)非常重要的任務(wù)。通過(guò)準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)病情發(fā)展，醫(yī)生能夠采取更好的治療決策，從而提高治療效果和患者的生存率。本文將介紹一些常用的方法和技術(shù)，幫助醫(yī)生預(yù)測(cè)患者病情發(fā)展趨勢(shì)。 ...
哪些R包可以用于數(shù)據(jù)分析？
2023-06-17
R是一種廣泛使用的統(tǒng)計(jì)計(jì)算和數(shù)據(jù)可視化編程語(yǔ)言。它提供了許多功能強(qiáng)大的軟件包，以幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家、研究人員和分析師處理和分析數(shù)據(jù)。在本文中，我將介紹一些常用的R包，這些包可以用于數(shù)據(jù)分析。 ggplot2 ggplo ...
數(shù)據(jù)建模方面的常見(jiàn)問(wèn)題？
2023-06-17
數(shù)據(jù)建模是數(shù)據(jù)科學(xué)中的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，它是將現(xiàn)實(shí)世界中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)能夠處理的形式，并構(gòu)建出對(duì)實(shí)際問(wèn)題的解決方案。但在數(shù)據(jù)建模過(guò)程中，常常會(huì)遇到一些問(wèn)題。在這篇文章中，我將討論數(shù)據(jù)建模方面的常見(jiàn)問(wèn)題 ...
如何使用算法來(lái)預(yù)測(cè)結(jié)果？
2023-06-15
預(yù)測(cè)未來(lái)結(jié)果是許多實(shí)際問(wèn)題的主要目標(biāo)，如股票市場(chǎng)、天氣預(yù)報(bào)、交通流量和疾病傳播。在過(guò)去的幾十年中，人們使用了各種算法來(lái)嘗試解決這些問(wèn)題。隨著技術(shù)的飛速發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)算法也開(kāi)始成為預(yù)測(cè)分析的主要工具之一 ...
數(shù)據(jù)挖掘的流程是什么？
2023-06-15
數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）是指從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的有價(jià)值的信息和模式的過(guò)程。它利用統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等技術(shù)手段，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有意義的知識(shí)，以支持決策、預(yù)測(cè)和發(fā)現(xiàn)新的關(guān)聯(lián)等應(yīng)用。 數(shù)據(jù)挖掘的流程一 ...
什么是機(jī)器學(xué)習(xí)模型？
2023-06-15
機(jī)器學(xué)習(xí)模型是一種計(jì)算機(jī)程序，它能夠自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并能用于分類(lèi)、預(yù)測(cè)和決策等任務(wù)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，機(jī)器學(xué)習(xí)模型就是將輸入數(shù)據(jù)映射到輸出結(jié)果的一個(gè)函數(shù)。 機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí) ...
數(shù)據(jù)分析師你最擅長(zhǎng)什么
2023-05-24
隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加，數(shù)據(jù)分析師的角色變得越來(lái)越關(guān)鍵。他們可以通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，揭示隱藏在其中的規(guī)律和趨勢(shì)，從而為企業(yè)提供基于事實(shí)的決策建議。但是，要成為一名優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師并不容易，需要具備 ...
什么專(zhuān)業(yè)可以報(bào)數(shù)據(jù)分析師
2023-05-11
數(shù)據(jù)分析崗位專(zhuān)業(yè)背景要求的不確定性 隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)分析師的需求日益增長(zhǎng)。然而，關(guān)于適合從事數(shù)據(jù)分析工作的特定專(zhuān)業(yè)背景的討論仍然存在不確定性。這是因?yàn)閿?shù)據(jù)分析領(lǐng)域涉及多 ...

用SPSS一元線性回歸后的調(diào)整后r方與r方的差有什么關(guān)系？

用SPSS一元線性回歸后的調(diào)整后r方與r方的差有什么關(guān)系？
2023-05-08
一元線性回歸是一種用于分析兩個(gè)變量之間關(guān)系的統(tǒng)計(jì)方法。它可以幫助我們理解一個(gè)因變量如何隨著一個(gè)自變量的變化而變化。在進(jìn)行一元線性回歸分析后，我們會(huì)得到兩個(gè)重要指標(biāo)：R方和調(diào)整后R方。這篇文章將探討這兩 ...
Anaconda包含numpy、sklearn這兩個(gè)第三方庫(kù)嗎？
2023-04-24
簡(jiǎn)答： Anaconda 包含 NumPy 和 Scikit-learn 兩個(gè)常用的第三方庫(kù)。這兩個(gè)庫(kù)在數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，能夠幫助用戶進(jìn)行各種數(shù)學(xué)計(jì)算、統(tǒng)計(jì)分析和模型訓(xùn)練等任務(wù)。 詳解： Anaconda 是一個(gè)開(kāi)源的 Pyt ...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播算法本質(zhì)是在解決什么問(wèn)題？
2023-04-07
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播算法（Backpropagation）是一種用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法，其本質(zhì)是通過(guò)最小化損失函數(shù)來(lái)尋找權(quán)重和偏置參數(shù)的最優(yōu)值。在深度學(xué)習(xí)中，尤其是在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理和語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ...

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，先進(jìn)行BatchNorm還是先運(yùn)行激活函數(shù)？

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，先進(jìn)行BatchNorm還是先運(yùn)行激活函數(shù)？
2023-04-03
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，BatchNorm（批歸一化）和激活函數(shù)是兩個(gè)關(guān)鍵的組成部分，對(duì)于它們的順序，存在不同的觀點(diǎn)和實(shí)踐。本文將從理論和實(shí)踐兩方面探討這個(gè)問(wèn)題，并提出一個(gè)綜合考慮的解決方案。 理論分析 BatchNorm ...
如何判斷深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否過(guò)擬合？
2023-03-27
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)工具，可以用于各種應(yīng)用，包括圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和推薦系統(tǒng)等。但是，當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)過(guò)少或模型過(guò)于復(fù)雜時(shí)，可能會(huì)導(dǎo)致過(guò)擬合問(wèn)題。本文將介紹如何判斷深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否過(guò)擬合。 ...
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