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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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快速解釋如何使用pandas的inplace參數(shù)

快速解釋如何使用pandas的inplace參數(shù)
2020-07-22
pandas 是源于NumPy 的一種python庫(kù)，主要是為了解決數(shù)據(jù)分析任務(wù)而創(chuàng)建的。pandas為我們提供了大量簡(jiǎn)單便捷地處理數(shù)據(jù)的函數(shù)和方法。今天小編給大家分享的就是：快速解釋如何使用pandas的inplace參數(shù)，希望對(duì)大家 ...

應(yīng)該怎樣理解和繪制漏斗模型？

應(yīng)該怎樣理解和繪制漏斗模型？
2020-07-22
相信接觸過(guò)數(shù)據(jù)分析的人，尤其是商業(yè)分析方面，一定有聽(tīng)說(shuō)過(guò)漏斗模型。漏斗模型，顧名思義，也就是像漏斗一樣的模型，在互聯(lián)網(wǎng)或者是電商行業(yè)經(jīng)常會(huì)用到的一種營(yíng)銷模型。今天，小編就為大家整理了漏斗模型的一些基 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中常見(jiàn)的決策樹分類算法有哪幾種？

機(jī)器學(xué)習(xí)中常見(jiàn)的決策樹分類算法有哪幾種？
2020-07-20
在機(jī)器學(xué)習(xí)中，因?yàn)闆Q策樹的算法是十分給力，因此使用決策樹能夠幫助我們解決很多的問(wèn)題。決策樹的算法分為很多種，今天小編主要跟大家介紹一下決策樹的分類算法。 一、決策樹的概念 決策樹，根據(jù)名字就能知 ...

原理 + 代碼｜手把手教你用python實(shí)現(xiàn)智能推薦算法

原理 + 代碼｜手把手教你用python實(shí)現(xiàn)智能推薦算法
2020-07-17
來(lái)源： 早起Python 作者： 蘿卜 推薦系統(tǒng)將成為未來(lái)十年里最重要的變革 社會(huì)化網(wǎng)站將由推薦系統(tǒng)所驅(qū)動(dòng) --- John Riedl明尼蘇達(dá)大學(xué)教授 01前言 智能推薦和泛的 ...
pandas是如何檢測(cè)和處理缺失數(shù)據(jù)的？
2020-07-17
我們都知道pandas 是一款功能強(qiáng)大的python庫(kù)，基于Numpy，支持高性能的矩陣運(yùn)算，通常在數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域應(yīng)用較多，但是pandas 數(shù)據(jù)清洗功能也不能忽視，今天小編就為大家分享pandas是如何檢測(cè)和處理缺失數(shù) ...

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(zhēng)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(kù)，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 ...

什么是折線圖？怎樣用Python繪制？怎么用？終于有人講明白了

什么是折線圖？怎樣用Python繪制？怎么用？終于有人講明白了
2020-07-14
python具有強(qiáng)大的可視化功能，能夠繪制出許多效果酷炫的圖表，小編今天跟大家分享的是：如何用python繪制折線圖。 以下文章轉(zhuǎn)載于大數(shù)據(jù)DT微信公眾號(hào)。 作者：屈希峰，資深Python工程師，知乎多個(gè)專欄作者 ...

PyTorch是什么？如何進(jìn)行安裝？

PyTorch是什么？如何進(jìn)行安裝？
2020-07-14
PyTorch是什么?單從字面上，我們就能很容易看出來(lái)，與Python和Torch有關(guān)。PyTorch是使用Python作為編程語(yǔ)言，可以說(shuō)是Torch的Python版，是由Torch7團(tuán)隊(duì)開發(fā)的，一種開源的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架，專門用于 GPU 加速的深度神 ...

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(lái)聊一聊口味蝦。 Show me data，用數(shù)據(jù)說(shuō)話 今天我們聊一聊 口味蝦 說(shuō)起湖南這個(gè)地方，大家想到的 ...

帶你用python解讀高考數(shù)據(jù)：全國(guó)哪里的高校最多？什么專業(yè)最熱門？

帶你用python解讀高考數(shù)據(jù)：全國(guó)哪里的高校最多？什么專業(yè)最熱門？
2020-07-13
CDA數(shù)據(jù)分析師 出品 作者：Mika 數(shù)據(jù)：真達(dá) 后期：澤龍 【導(dǎo)讀】 今天我們用數(shù)據(jù)來(lái)聊一聊高考。Python技術(shù)分析請(qǐng)看第二部分。 Show me data，用數(shù)據(jù)說(shuō)話 今天我們聊一聊 高考 高考是 ...

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。 ...

OpenCV入門及應(yīng)用案例：手把手教你做DNN圖像分類

OpenCV入門及應(yīng)用案例：手把手教你做DNN圖像分類
2020-07-09
作者：吳至文 郭葉軍 宗煒 李鵬 趙娟 來(lái)源：大數(shù)據(jù)DT(ID：hzdashuju) 內(nèi)容摘編自《OpenCV深度學(xué)習(xí)應(yīng)用與性能優(yōu)化實(shí)踐》 導(dǎo)讀：本文將介紹OpenCV的源碼結(jié)構(gòu)、OpenCV深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的典型流程，以及深度學(xué)習(xí) ...

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

數(shù)據(jù)告訴你：遼寧為何會(huì)跌落神壇，從無(wú)敵隊(duì)到魚腩隊(duì)是郭艾倫的錯(cuò)？
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 ...
python數(shù)據(jù)清洗時(shí)，經(jīng)常用到的工具有哪幾種？
2020-07-06
數(shù)據(jù)清洗是整個(gè)數(shù)據(jù)分析過(guò)程的第一步，也是整個(gè)數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中最耗費(fèi)時(shí)間的一步，下面小編整理了幾種常用的python數(shù)據(jù)清洗工具，希望對(duì)大家有所幫助。 目前在python中, numpy和pandas是最主流的數(shù)據(jù)清洗工具，N ...
SVC，NuSVC，LinearSVC有什么區(qū)別
2020-07-03
相信大家在機(jī)器學(xué)習(xí)中，一定常見(jiàn)到;SVC，NvSVC，LinearSVC，今天我們就來(lái)看看這三者的區(qū)別。 SVC(C-Support Vector Classification)： 支持向量分類，基于libsvm實(shí)現(xiàn)的，數(shù)據(jù)擬合的時(shí)間復(fù)雜度是數(shù)據(jù)樣本的二 ...

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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量分析以后，接下來(lái)可通過(guò)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(lái)源：大數(shù)據(jù)DT（ID：hzdashuju） 內(nèi)容摘編自《Python數(shù)據(jù) ...

線上服務(wù)器崩潰，線下門店破萬(wàn)，社交新寵「劇本殺」是如何迅速爆火的？

線上服務(wù)器崩潰，線下門店破萬(wàn)，社交新寵「劇本殺」是如何迅速爆火的？
2020-06-20
【導(dǎo)語(yǔ)】：今天我們來(lái)聊聊最近的社交游戲新寵--劇本殺，Python技術(shù)部分請(qǐng)看第三部分。 Show me data，用數(shù)據(jù)說(shuō)話 今天我們聊一聊 劇本殺 如果問(wèn)，線下聚會(huì)可以玩兒什么?狼人殺?密室逃脫? nonono，說(shuō) ...

pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：Series

pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：Series
2020-06-16
pandas有Series和DataFrame兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，我們之前已經(jīng)講過(guò)了DataFrame，接下來(lái)給大家介紹下另一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)Series。 什么是Series？ # 自定義Series索引 arr = np.random.rand(5) s = pd.Series(arr, ind ...

交叉驗(yàn)證：評(píng)估模型的泛化能力表現(xiàn)

交叉驗(yàn)證：評(píng)估模型的泛化能力表現(xiàn)
2020-06-16
注明：本文章所有代碼均來(lái)自scikit-learn官方網(wǎng)站 在實(shí)際情況中，如果一個(gè)模型要上線，數(shù)據(jù)分析員需要反復(fù)調(diào)試模型，以防止模型僅在已知數(shù)據(jù)集的表現(xiàn)較好，在未知數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)較差。即要確保模型的泛化能力 ...

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