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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(hù)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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R語(yǔ)言如何批量剔除異常值?
2023-04-07
R語(yǔ)言是一種強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析工具,其提供了豐富的函數(shù)和工具幫助我們處理數(shù)據(jù)。異常值通常會(huì)對(duì)分析結(jié)果產(chǎn)生不良影響,因此對(duì)于數(shù)據(jù)清洗的過(guò)程中,剔除異常值是必不可少的步驟之一。在這篇文章中,我將介紹如何使用R語(yǔ) ...
數(shù)據(jù)分析師規(guī)范要求有哪些?
2023-04-07
數(shù)據(jù)分析師是一個(gè)在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)代非常重要的角色,它需要遵循一定的規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn),以保證數(shù)據(jù)分析的質(zhì)量和效果。結(jié)合你提供的網(wǎng)站,我認(rèn)為數(shù)據(jù)分析師的規(guī)范要求有以下幾個(gè)方面: 遵守?cái)?shù)據(jù)倫理和法律 ...
訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時(shí)對(duì)圖片的預(yù)處理是否必要?
2023-04-03
在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時(shí),對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理是一個(gè)非常重要的步驟。特別是當(dāng)我們處理圖片數(shù)據(jù)時(shí),預(yù)處理操作可以幫助我們提高模型的性能和效率。 為什么需要預(yù)處理? 首先,讓我們考慮一下圖片在計(jì)算機(jī)中是如何表示 ...

使用SPSS做回歸分析怎么確定因素的影響大小程度?

使用SPSS做回歸分析怎么確定因素的影響大小程度?
2023-04-03
在使用SPSS進(jìn)行回歸分析時(shí),我們通常需要確定每個(gè)自變量對(duì)因變量的影響大小程度。下面是一些方法和步驟來(lái)實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。 首先,我們需要運(yùn)行一個(gè)線(xiàn)性回歸模型,并檢查輸出結(jié)果。在SPSS中,可以通過(guò)選擇“回歸” ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的能量函數(shù)是如何定義的?

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的能量函數(shù)是如何定義的?
2023-04-03
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬神經(jīng)系統(tǒng)的計(jì)算模型,其核心是通過(guò)學(xué)習(xí)從輸入到輸出之間的映射關(guān)系來(lái)解決各種問(wèn)題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的能量函數(shù)是一種用于描述神經(jīng)元狀態(tài)的數(shù)學(xué)函數(shù),它可以幫助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過(guò)程中找到最優(yōu)的權(quán)重和 ...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解偏微分方程的原理是什么?
2023-04-03
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)工具,能夠用于許多不同的應(yīng)用程序,包括解決偏微分方程。在過(guò)去幾年中,人們已經(jīng)開(kāi)始探索使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)解決偏微分方程的問(wèn)題。這是因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)有很好的表示能力,并且可以使用反向傳 ...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的樣本為何要增加噪聲?
2023-04-03
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模仿生物神經(jīng)系統(tǒng)運(yùn)作的計(jì)算模型,它可以通過(guò)學(xué)習(xí)和調(diào)整自身參數(shù)來(lái)解決各種復(fù)雜問(wèn)題。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,樣本是非常重要的,因?yàn)樗鼈兪巧窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的基礎(chǔ)。實(shí)際上,在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程中,加入噪聲是一 ...
對(duì)于一個(gè)準(zhǔn)確率不高的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,應(yīng)該從哪些方面去優(yōu)化?
2023-03-31
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法,用于解決許多現(xiàn)實(shí)世界的問(wèn)題。然而,即使使用最先進(jìn)的技術(shù)和算法構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型也可能存在準(zhǔn)確率不高的問(wèn)題。在這種情況下,我們需要考慮從哪些方面去優(yōu)化。在本文中,我將分享 ...
如何用R語(yǔ)言匹配兩個(gè)表的數(shù)據(jù)?
2023-03-27
在R語(yǔ)言中,可以使用多種方法匹配兩個(gè)表的數(shù)據(jù),包括基于列名、行名、索引和值等。下面將詳細(xì)介紹這些方法。 基于列名匹配 當(dāng)兩個(gè)表具有相同的列名時(shí),可以使用merge()函數(shù)根據(jù)列名進(jìn)行匹配。例如,假設(shè)我們有兩個(gè) ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最后一層需要激活函數(shù)嗎?

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最后一層需要激活函數(shù)嗎?
2023-03-23
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中是一種非常重要的模型,它可以通過(guò)處理大量數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)現(xiàn)各種任務(wù),如圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等。每個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都由多個(gè)層組成,其中最后一層通常被稱(chēng)為輸出層。但是,許多人對(duì)于最 ...
如何實(shí)現(xiàn)用遺傳算法或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行因子挖掘?
2023-03-22
因子挖掘是指從數(shù)據(jù)中尋找影響目標(biāo)變量的關(guān)鍵因素,它在金融、醫(yī)學(xué)、生物等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是兩種常用的因子挖掘方法。本文將介紹如何使用這兩種方法進(jìn)行因子挖掘,并對(duì)其優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行分析。 ...
如何形象的解釋為什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)越多效果越好?
2023-03-22
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模仿人類(lèi)神經(jīng)系統(tǒng)的一種機(jī)器學(xué)習(xí)模型。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和算法的不斷進(jìn)步,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)也越來(lái)越復(fù)雜。其中一個(gè)重要的因素就是層數(shù)的增加。在這篇文章中,我們將探討為什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)越多效果越好。 首 ...

PyTorch中在反向傳播前為什么要手動(dòng)將梯度清零?

PyTorch中在反向傳播前為什么要手動(dòng)將梯度清零?
2023-03-22
在使用PyTorch進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練時(shí),我們通常需要手動(dòng)將梯度清零。這是因?yàn)镻yTorch中的自動(dòng)求導(dǎo)機(jī)制(Autograd)會(huì)自動(dòng)計(jì)算每個(gè)張量的梯度,并將其累加到張量的.grad屬性中。如果不手動(dòng)將梯度清零,那么每次反向 ...

數(shù)據(jù)分析之?dāng)?shù)據(jù)挖掘入門(mén)指南

數(shù)據(jù)分析之?dāng)?shù)據(jù)挖掘入門(mén)指南
2022-10-25
數(shù)據(jù)分析 探索性數(shù)據(jù)分析(Exploratory Data Analysis,EDA)是指對(duì)已有數(shù)據(jù)在盡量少的先驗(yàn)假設(shè)下通過(guò)作圖、制表、方程擬合、計(jì)算特征量等手段探索數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和規(guī)律的一種數(shù)據(jù)分析方法。 常用的第三方庫(kù) ...

數(shù)據(jù)分析師之?dāng)?shù)據(jù)挖掘入門(mén)

數(shù)據(jù)分析師之?dāng)?shù)據(jù)挖掘入門(mén)
2022-10-19
數(shù)據(jù)分析 探索性數(shù)據(jù)分析(Exploratory Data Analysis,EDA)是指對(duì)已有數(shù)據(jù)在盡量少的先驗(yàn)假設(shè)下通過(guò)作圖、制表、方程擬合、計(jì)算特征量等手段探索數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和規(guī)律的一種數(shù)據(jù)分析方法。 常用的第三方庫(kù) ...
如何擁有數(shù)據(jù)分析思維
2022-10-09
很多人掌握了很多數(shù)據(jù)分析工具和技能,依然做不好數(shù)據(jù)分析。面對(duì)具體的業(yè)務(wù)問(wèn)題,我們還是容易兩眼一抹黑,單單會(huì)工具和技能是不夠的,還必須擁有數(shù)據(jù)分析思維。 數(shù)據(jù)思維決定了你如何思考問(wèn)題,如何搭配這些分 ...
什么是數(shù)據(jù)分析師_數(shù)據(jù)分析師發(fā)展前景
2023-07-06
我國(guó)的數(shù)據(jù)分析師在官方定義上屬于數(shù)據(jù)師的一種,在國(guó)家資質(zhì)證書(shū)中可歸為“統(tǒng)計(jì)師”一類(lèi)。是在互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)的背景下,結(jié)合【數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)】+【傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)&以機(jī)器學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的新統(tǒng)計(jì)學(xué)】的相關(guān)從業(yè)人員。 ...

盤(pán)點(diǎn) | 每個(gè)數(shù)據(jù)分析師都應(yīng)該了解的6個(gè)預(yù)測(cè)模型

盤(pán)點(diǎn) | 每個(gè)數(shù)據(jù)分析師都應(yīng)該了解的6個(gè)預(yù)測(cè)模型
2022-08-09
CDA數(shù)據(jù)分析師 出品 作者:Ivo Bernardo 編譯:Mika 數(shù)據(jù)分析模型有不同的特點(diǎn)和技術(shù),值得注意的是,大多數(shù)高級(jí)的模型都基于幾個(gè)基本原理。 當(dāng)你想開(kāi)啟數(shù) ...

當(dāng)機(jī)器學(xué)習(xí)遇到數(shù)據(jù)量不夠時(shí),這幾個(gè)Python技巧為你化解難題

當(dāng)機(jī)器學(xué)習(xí)遇到數(shù)據(jù)量不夠時(shí),這幾個(gè)Python技巧為你化解難題
2022-06-01
作者:俊欣 有時(shí)候我們?cè)谶M(jìn)行模型的訓(xùn)練與優(yōu)化的時(shí)候,是需要基于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)集來(lái)操作的,要是數(shù)據(jù)量比較充足的情況下倒是還好說(shuō),但是要是遇到數(shù)據(jù)量不夠的情況,該怎么辦呢?今天小編就給大家來(lái)介紹幾個(gè)方法 ...

當(dāng)機(jī)器學(xué)習(xí)遇到數(shù)據(jù)量不夠時(shí),這幾個(gè)Python技巧為你化解難題

當(dāng)機(jī)器學(xué)習(xí)遇到數(shù)據(jù)量不夠時(shí),這幾個(gè)Python技巧為你化解難題
2022-06-01
作者:俊欣 有時(shí)候我們?cè)谶M(jìn)行模型的訓(xùn)練與優(yōu)化的時(shí)候,是需要基于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)集來(lái)操作的,要是數(shù)據(jù)量比較充足的情況下倒是還好說(shuō),但是要是遇到數(shù)據(jù)量不夠的情況,該怎么辦呢?今天小編就給大家來(lái)介紹幾個(gè)方法 ...

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