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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(tái)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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9大Python深度學(xué)習(xí)庫,哪一個(gè)最適合你?

9大Python深度學(xué)習(xí)庫,哪一個(gè)最適合你?
2019-11-22
作者 | Adrian Rosebrock 編譯 | 數(shù)盟 如果你對深度學(xué)習(xí)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感興趣,但是并不知道從哪里開始,也不知道使用哪種庫,那么這里就為你提供了許多幫助。 在這篇文章里,我詳細(xì)解 ...

python圖像識(shí)別之圖片相似度計(jì)算

python圖像識(shí)別之圖片相似度計(jì)算
2019-11-19
作者 | a1131825850瘋子 來源 | Python爬蟲scrapy 1.背景 要識(shí)別兩張圖片是否相似,首先我們可能會(huì)區(qū)分這兩張圖是人物照,還是風(fēng)景照等......對應(yīng)的風(fēng)景照是藍(lán)天還是大海......做一系列 ...

盤點(diǎn)Pandas 的100個(gè)常用函數(shù)

盤點(diǎn)Pandas 的100個(gè)常用函數(shù)
2019-11-07
作者 | 劉順祥 來源 | 數(shù)據(jù)分析1480 這一期將分享我認(rèn)為比較常規(guī)的100個(gè)實(shí)用函數(shù),這些函數(shù)大致可以分為六類,分別是統(tǒng)計(jì)匯總函數(shù)、數(shù)據(jù)清洗函數(shù)、數(shù)據(jù)篩選、繪圖與元素級(jí)運(yùn)算函數(shù)、時(shí)間序列 ...

Python數(shù)據(jù)分析常用高階函數(shù)大全

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2019-10-30
作者 | CDA數(shù)據(jù)分析師 來源 | CDA數(shù)據(jù)科學(xué)研究院 map map(function,iterable,...) 第一個(gè)參數(shù),是函數(shù) 第二個(gè)參數(shù),是可迭代對象(列表、字符串等) map返回的是對可迭代對 ...

掌握這五大統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí),讓你在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域如魚得水

掌握這五大統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí),讓你在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域如魚得水
2019-10-30
作者 | George Seif 編譯 | 廖琴 孫夢琪 來源 | 讀芯術(shù) 數(shù)據(jù)科學(xué)家都應(yīng)該知道如何有效地使用數(shù)據(jù)并從中獲取信息。下面是小編整理的五大實(shí)用型統(tǒng)計(jì)學(xué)概念,每個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家都應(yīng)該熟知, ...

Python數(shù)據(jù)分析常用高階函數(shù)大全

Python數(shù)據(jù)分析常用高階函數(shù)大全
2019-10-24
map 第一個(gè)參數(shù),是函數(shù) map返回的是對可迭代對象里的每個(gè)元素進(jìn)行函數(shù)運(yùn)算的結(jié)果 原本是 運(yùn)行map后返回的結(jié)果是 相當(dāng)于對可迭代對象里的每個(gè)元素都進(jìn)行了*3的運(yùn)算,也就是我們給定函數(shù)運(yùn) ...

掌握這五大統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí),讓你在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域如魚得水

掌握這五大統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí),讓你在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域如魚得水
2019-10-23
作者 | George Seif 編譯 | 廖琴 孫夢琪 來源 | 讀芯術(shù) 數(shù)據(jù)科學(xué)家都應(yīng)該知道如何有效地使用數(shù)據(jù)并從中獲取信息。下面是小編整理的五大實(shí)用型統(tǒng)計(jì)學(xué)概念,每個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家都應(yīng)該熟知, ...

機(jī)器學(xué)習(xí)的敲門磚:kNN算法(下)

機(jī)器學(xué)習(xí)的敲門磚:kNN算法(下)
2019-10-21
作者 | Japson 來源 | 木東居士 0x00 前言 在上一篇文章《機(jī)器學(xué)習(xí)的敲門磚:kNN算法(中)》中,我們借助kNN分類算法,學(xué)習(xí)了如下知識(shí)點(diǎn): 將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù) ...

機(jī)器學(xué)習(xí)的敲門磚:kNN算法(中)

機(jī)器學(xué)習(xí)的敲門磚:kNN算法(中)
2019-10-17
作者 | Japson 來源 | 木東居士 0x01 前言 在《機(jī)器學(xué)習(xí)的敲門磚:kNN算法(上)》中,我們了解了非常適合入門機(jī)器學(xué)習(xí)的算法:k近鄰算法。 我們學(xué)習(xí)了kNN算法的流程,并且在jupyter ...

數(shù)據(jù)分析師還吃香嗎?四大行業(yè)指標(biāo),一次性講清楚

數(shù)據(jù)分析師還吃香嗎?四大行業(yè)指標(biāo),一次性講清楚
2022-01-20

機(jī)器學(xué)習(xí)的敲門磚:kNN算法(上)

機(jī)器學(xué)習(xí)的敲門磚:kNN算法(上)
2019-10-15
作者 | Japson 來源 | 木東居士 0x00 前言 天下苦數(shù)學(xué)久矣! 對于很多想要入門機(jī)器學(xué)習(xí)的工程師來說,數(shù)學(xué)是通往AI道路上的第一支攔路虎。一些已經(jīng)工作的同學(xué)不得不撿起早已還給老師 ...

具有貝葉斯優(yōu)化的XGBoost和隨機(jī)森林

具有貝葉斯優(yōu)化的XGBoost和隨機(jī)森林
2019-09-28
作者 | Edwin Lisowski 編譯 | CDA數(shù)據(jù)分析師 XGBoost and Random Forest with Bayesian Optimisation 在這篇文章中,我們將介紹帶有貝葉斯優(yōu)化算法的兩種流行的算法即XGBoost和隨機(jī) ...

項(xiàng)目案例之決策樹在保險(xiǎn)行業(yè)的應(yīng)用

項(xiàng)目案例之決策樹在保險(xiǎn)行業(yè)的應(yīng)用
2019-09-12
作者 | CDA數(shù)據(jù)分析師 業(yè)務(wù)背景——保險(xiǎn)行業(yè) 業(yè)務(wù)環(huán)境 宏觀 中國是世界第二大保險(xiǎn)市場,但在保險(xiǎn)密度上與世界平均水平仍有明顯差距 業(yè)界 保險(xiǎn)行業(yè)2018年保費(fèi)規(guī) ...

面試了57位數(shù)據(jù)分析師,我發(fā)現(xiàn)混得好的人都有這4個(gè)特質(zhì)

面試了57位數(shù)據(jù)分析師,我發(fā)現(xiàn)混得好的人都有這4個(gè)特質(zhì)
2019-09-04
作者|大鵬 來源|Python數(shù)據(jù)科學(xué) 現(xiàn)在的職場競爭越來越激烈,不學(xué)上一兩門新技能,保持自己知識(shí)更新,很容易被年輕后輩超越。有些人選擇學(xué)一門外語,有些人選擇學(xué)習(xí)職場上為人處事的能力。 ...

萬萬沒想到!Python 竟能繪制出如此酷炫的三維圖

萬萬沒想到!Python 竟能繪制出如此酷炫的三維圖
2019-07-18
作者 | Jay Alammar 譯者 | 高級(jí)農(nóng)民工 通常我們用 Python 繪制的都是二維平面圖,但有時(shí)也需要繪制三維場景圖,比如像下面這樣的: 這些圖怎么做出來呢?今天就來分享下如何一步步 ...

常用的十大python圖像處理工具

常用的十大python圖像處理工具
2019-07-04
原文標(biāo)題:10 Python image manipulation tools. 作者 | Parul Pandey 翻譯 | 安其羅喬爾、JimmyHua 今天,在我們的世界里充滿了數(shù)據(jù),圖像成為構(gòu)成這些數(shù)據(jù)的重要組成部分。但無論是用于何種用 ...

職場經(jīng)驗(yàn)之15個(gè)你必須知道的Python面試題

職場經(jīng)驗(yàn)之15個(gè)你必須知道的Python面試題
2019-07-04
介紹 某種程度上來說,我還沒有遇到過這么難的面試,如果你能輕松的答對這些問題,找到正確的答案,那么就快去找份工作吧。 本教程不打算涵蓋所有的工作場所因?yàn)椴煌墓椭鲿?huì)以不 ...

職場經(jīng)驗(yàn)之15個(gè)你必須知道的Python面試題

職場經(jīng)驗(yàn)之15個(gè)你必須知道的Python面試題
2019-06-28
介紹 隨著人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的發(fā)展,這個(gè)領(lǐng)域也正在不斷的進(jìn)入人們的眼簾,并且?guī)砹撕芏?、很大的工作機(jī)會(huì),隨著這些機(jī)會(huì)的誕生,Python在這個(gè)機(jī)會(huì)中也在不斷的發(fā)展壯大,因?yàn)镻ython不像其他 ...

媲美Pandas?告訴你Python的Datatable包到底怎么用

媲美Pandas?告訴你Python的Datatable包到底怎么用
2019-06-26
作者 | Parul Pandey 【導(dǎo)讀】工具包 datatable 的功能特征與 Pandas 非常類似,但更側(cè)重于速度以及對大數(shù)據(jù)的支持。此外,datatable 還致力于實(shí)現(xiàn)更好的用戶體驗(yàn),提供有用的錯(cuò)誤提示消息和強(qiáng)大的 API ...

一文帶你用可視化理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

一文帶你用可視化理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-06-17
“你的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是如何生成這個(gè)結(jié)果的?”這個(gè)問題也曾讓許多數(shù)據(jù)科學(xué)家陷入了困境。其實(shí),讓我們?nèi)ソ忉屢粋€(gè)層數(shù)較少的簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作原理并不難,但是當(dāng)我們將計(jì)算機(jī)視覺項(xiàng)目中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)增加到1000層時(shí),它 ...

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