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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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numpy如何計算任意底數(shù)的對數(shù)?
2023-04-28
NumPy是一個Python庫,其提供了高效的數(shù)組操作和數(shù)學(xué)函數(shù),能夠簡化科學(xué)計算和數(shù)據(jù)分析。在NumPy中,可以使用log函數(shù)來計算對數(shù)。但是,該函數(shù)默認(rèn)只支持自然對數(shù)(底數(shù)為e)的計算,如果要計算其他底數(shù)的對數(shù),需要 ...
請問numpy中怎么刪掉值為1的維度?
2023-04-28
在 NumPy 中,可以使用 np.squeeze() 函數(shù)來刪除值為 1 的維度。本文將詳細(xì)介紹 np.squeeze() 函數(shù)的用法和示例。 什么是 np.squeeze() 函數(shù)? np.squeeze() 函數(shù)是 NumPy 庫中的一個函數(shù),用于從數(shù)組的形狀中刪除單 ...

用 numpy 計算逆矩陣精度缺失嚴(yán)重,怎樣解決?

numpy計算逆矩陣精度缺失嚴(yán)重,怎樣解決?
2023-04-28
在計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域中,矩陣是一個非常重要的數(shù)學(xué)工具,因?yàn)樗鼈兡軌虮硎驹S多數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和應(yīng)用。在很多情況下,我們需要對矩陣進(jìn)行操作,比如求矩陣的逆矩陣,而numpy是一種常用的數(shù)值計算庫,也提供了對矩陣的支持。 ...
numpy矩陣有哪些乘法操作?
2023-04-28
NumPy是一個Python庫,提供了對多維數(shù)組和矩陣的支持。在NumPy中,可以使用矩陣乘法來進(jìn)行矩陣的乘法運(yùn)算。矩陣乘法是一種線性代數(shù)中的基本操作,用于將兩個矩陣相乘,得到一個新的矩陣。 在NumPy中,有多種不同的矩 ...
numpy中如何合并不同維數(shù)的array?
2023-04-26
在NumPy中,有很多不同的方法可以用來合并具有不同維度的數(shù)組。以下是一些常見的合并函數(shù): concatenate:將兩個或多個數(shù)組沿著指定的軸連接起來。 stack:將兩個或多個數(shù)組沿著新的軸堆疊起來。 hstack:水平堆疊 ...

python中如何將bytes格式轉(zhuǎn)換為 numpy  ndarray?

python中如何將bytes格式轉(zhuǎn)換為numpy ndarray?
2023-04-25
在Python中,Bytes對象是一種二進(jìn)制數(shù)據(jù)類型,而Numpy ndarray則是用于處理數(shù)值數(shù)據(jù)的高效多維數(shù)組。當(dāng)我們需要將二進(jìn)制數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可處理的數(shù)值數(shù)據(jù)時,將Bytes對象轉(zhuǎn)換為Numpy ndarray可以非常有用。本文將介紹如 ...
Anaconda包含numpy、sklearn這兩個第三方庫嗎?
2023-04-24
簡答: Anaconda 包含 NumPy 和 Scikit-learn 兩個常用的第三方庫。這兩個庫在數(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)計算、統(tǒng)計分析和模型訓(xùn)練等任務(wù)。 詳解: Anaconda 是一個開源的 Pyt ...
python numpy的樣本標(biāo)準(zhǔn)差怎么寫?
2023-04-24
Python中的NumPy(Numerical Python)是一種基于Python語言的科學(xué)計算庫,其提供了許多高效的數(shù)值計算工具和數(shù)組操作函數(shù)。其中包括計算樣本標(biāo)準(zhǔn)差的函數(shù)。 要在Python中使用NumPy計算樣本標(biāo)準(zhǔn)差,可以使用numpy.std ...
python numpy scipy 如何GPU并行計算?
2023-04-23
Python是一種高級編程語言,旨在提供易于使用的語法和自然的語言功能。NumPy和SciPy是兩個流行的Python庫,它們提供了高效的數(shù)學(xué)計算、科學(xué)計算和工程計算功能。 GPU并行計算是一種利用圖形處理器(GPU)進(jìn)行計算的 ...
pandas讀取的文件怎么轉(zhuǎn)換成numpy的數(shù)組?
2023-04-19
Pandas和Numpy都是Python中常用的數(shù)據(jù)科學(xué)庫。其中,Pandas用于處理和分析結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),通常使用DataFrame和Series等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來表示數(shù)據(jù),而Numpy則用于處理數(shù)值計算和科學(xué)計算,主要是數(shù)組運(yùn)算。 在某些情況下,我們 ...
python 如何判斷一個整數(shù)是否存在于一個numpy矩陣中?
2023-04-12
在Python中,可以使用NumPy庫來創(chuàng)建和操作多維數(shù)組,包括矩陣。當(dāng)需要判斷一個整數(shù)是否存在于一個NumPy矩陣時,有多種方法可以實(shí)現(xiàn)。 一種簡單的方法是使用numpy.isin()函數(shù)。這個函數(shù)可以接受一個值或一個數(shù)組,并 ...
numpy.einsum如何理解和運(yùn)用?
2023-04-07
numpy.einsum是NumPy庫提供的一個強(qiáng)大的函數(shù),它可以對多維數(shù)組進(jìn)行高效的計算和操作。einsum函數(shù)的全稱為“Einstein Summation”,它的主要功能是對多個數(shù)組進(jìn)行運(yùn)算并且輸出結(jié)果。在這篇文章中,我們將通過介紹ein ...
python numpy 數(shù)組如何對每個元素進(jìn)行操作?
2023-03-22
NumPy是Python中用于科學(xué)計算的庫之一。其中的數(shù)組(array)是NumPy中最常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之一,它由相同類型的元素組成,并提供了許多便捷的操作方式。在NumPy中對每個元素進(jìn)行操作可以使用各種函數(shù)或者向量化操作。 ...
python的numpy向量化語句為什么會比for快?
2023-03-22
Python是一種解釋型語言,因此它的執(zhí)行速度相對較慢。由于numpy是一個基于C語言實(shí)現(xiàn)的庫,能夠利用底層硬件資源進(jìn)行計算,并且提供了向量化操作,因此numpy的代碼比使用for循環(huán)的純Python代碼運(yùn)行更快。 為什么使用 ...
怎么理解numpy的where()函數(shù)?
2023-03-22
Numpy是Python中一個非常流行的科學(xué)計算庫,其中包含了許多方便而強(qiáng)大的函數(shù)。其中,where()函數(shù)是非常有用的一個函數(shù),它可以幫助我們在數(shù)組中找到滿足特定條件的元素,并返回相應(yīng)的索引或值。在本文中,我們將深入 ...

學(xué)習(xí) numpy ,看這篇文章就夠啦

學(xué)習(xí)numpy,看這篇文章就夠啦
2020-09-02
【導(dǎo)語】在數(shù)據(jù)分析當(dāng)中,python用到最多的第三方庫就是numpy,今天我們就來講講! 作者:王皓 來源:大數(shù)據(jù)DT(ID:hzdashuju) 01 ndarray創(chuàng)建與索引 在學(xué)習(xí)Numpy之前我們需要了解一個概念:數(shù) ...
python中numpy的矩陣、多維數(shù)組的用法
2018-08-14
python中numpy的矩陣、多維數(shù)組的用法 1. 引言 最近在將一個算法由matlab轉(zhuǎn)成python,初學(xué)python,很多地方還不熟悉,總體感覺就是上手容易,實(shí)際上很優(yōu)雅地用python還是蠻難的。目前為止,覺得就算法仿真研 ...
Python編程給numpy矩陣添加一列方法示例
2018-04-25
Python編程給numpy矩陣添加一列方法示例 首先我們有一個數(shù)據(jù)是一個mn的numpy矩陣現(xiàn)在我們希望能夠進(jìn)行給他加上一列變成一個m(n+1)的矩陣     import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6] ...

python  numpy 函數(shù)中的linspace創(chuàng)建等差數(shù)列詳解

python numpy函數(shù)中的linspace創(chuàng)建等差數(shù)列詳解
2018-01-20
python numpy函數(shù)中的linspace創(chuàng)建等差數(shù)列詳解 本文主要給大家介紹的是關(guān)于linspace創(chuàng)建等差數(shù)列的相關(guān)內(nèi)容,分享出來供大家參考學(xué)習(xí),下面話不多說了,來一起看看詳細(xì)的介紹吧。 numpy.linspace 是用于創(chuàng)建一 ...
python中numpy包使用教程之?dāng)?shù)組和相關(guān)操作詳解
2017-10-16
python中numpy包使用教程之?dāng)?shù)組和相關(guān)操作詳解 大家應(yīng)該都有所了解,下面就簡單介紹下Numpy,NumPy(Numerical Python)是一個用于科學(xué)計算第三方的Python包。 NumPy提供了許多高級的數(shù)值編程工具,如:矩陣數(shù) ...

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