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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(jì)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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想提高數(shù)據(jù)分析工作效率?有技巧

想提高數(shù)據(jù)分析工作效率?有技巧
2017-04-10
想提高數(shù)據(jù)分析工作效率?有技巧 我剛和一位老友恢復(fù)了聯(lián)系。她一直對數(shù)據(jù)科學(xué)很感興趣,但10個月前才涉足這一領(lǐng)域——作為一個數(shù)據(jù)科學(xué)家加入了一個組織。我明顯感覺到她已經(jīng)在新的崗位上學(xué)到了很多東西。然而 ...

數(shù)據(jù)分析方法:非正態(tài)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成正態(tài)數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)分析方法:非正態(tài)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成正態(tài)數(shù)據(jù)
2017-04-10
數(shù)據(jù)分析方法:非正態(tài)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成正態(tài)數(shù)據(jù) 大部分的數(shù)據(jù)分析都希望原始數(shù)據(jù)是滿足正態(tài)分布的定距變量。然而,顯示是殘酷的,在各種研究中,常常需要面對非正態(tài)分布的定距數(shù)據(jù)。為了解決數(shù)據(jù)的正態(tài)性問題,數(shù)學(xué)家 ...

嶺回歸分析及其SPSS實(shí)現(xiàn)方法

嶺回歸分析及其SPSS實(shí)現(xiàn)方法
2017-04-05
嶺回歸分析及其SPSS實(shí)現(xiàn)方法 近日有醫(yī)院的小伙伴問起嶺回歸分析的SPSS操作,在此與大家一起復(fù)習(xí)一下。 嶺回歸分析(RidgeRegression)是一種改良的最小二乘估計(jì)方法,它是用于解決在線性回歸分析中自變量存 ...
谷歌微軟等科技巨頭數(shù)據(jù)科學(xué)崗位面試題(108道)
2017-04-05
來自 Glassdoor 的最新數(shù)據(jù)可以告訴我們各大科技公司最近在招聘面試時最喜歡向候選人提什么問題。首先有一個令人惋惜的結(jié)論:根據(jù)統(tǒng)計(jì),幾乎所有的公司都有著自己的不同風(fēng)格。由于 Glassdoor 允許匿名提交內(nèi)容,很 ...

簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—嶺回歸(Ridge Regression)

簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—嶺回歸(Ridge Regression)
2017-03-24
簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—嶺回歸(Ridge Regression) 一、一般線性回歸遇到的問題     在處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)的回歸問題時,普通的線性回歸會遇到一些問題,主要表現(xiàn)在: 預(yù)測精度:這里要處理好這樣 ...

簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—分類回歸樹CART

簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—分類回歸樹CART
2017-03-22
簡單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—分類回歸樹CART 分類回歸樹(Classification and Regression Tree,CART)是一種典型的決策樹算法,CART算法不僅可以應(yīng)用于分類問題,而且可以用于回歸問題。 一、樹回歸的概念   ...

機(jī)器學(xué)習(xí)-回歸模型-欠擬合和過擬合

機(jī)器學(xué)習(xí)-回歸模型-欠擬合和過擬合
2017-03-20
機(jī)器學(xué)習(xí)-回歸模型-欠擬合和過擬合 1. 什么是欠擬合和過擬合 先看三張圖片,這三張圖片是線性回歸模型 擬合的函數(shù)和訓(xùn)練集的關(guān)系 第一張圖片擬合的函數(shù)和訓(xùn)練集誤差較大,我們稱這種情況為 欠擬合 ...

斯坦福機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)與分析之二(線性回歸)

斯坦福機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)與分析之二(線性回歸)
2017-03-15
斯坦福機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)與分析之二(線性回歸) 回歸問題提出 首先需要明確回歸問題的根本目的在于預(yù)測。對于某個問題,一般我們不可能測量出每一種情況(工作量太大),故多是測量一組數(shù)據(jù),基于此數(shù)據(jù)去預(yù) ...

大數(shù)據(jù)時代企業(yè)管理面臨的挑戰(zhàn)及對策

大數(shù)據(jù)時代企業(yè)管理面臨的挑戰(zhàn)及對策
2017-03-14
大數(shù)據(jù)時代企業(yè)管理面臨的挑戰(zhàn)及對策 隨著移動網(wǎng)絡(luò)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)迅猛發(fā)展,全球數(shù)據(jù)呈爆炸式增長,標(biāo)志著我們迎來又一偉大時代——大數(shù)據(jù)時代,它的到來在不知不覺中改變著人們的生活方式和思維方 ...

大數(shù)據(jù)征信的發(fā)展背景及與傳統(tǒng)征信的比較

大數(shù)據(jù)征信的發(fā)展背景及與傳統(tǒng)征信的比較
2017-03-12
大數(shù)據(jù)征信的發(fā)展背景及與傳統(tǒng)征信的比較 傳統(tǒng)征信在方便個人信貸、輔助金融授信決策、防范信用風(fēng)險(xiǎn)和提升金融獲得性等方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用,但其在互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域的局限性也不容忽視。一是全國還有5億左右人口 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中特征選擇概述

機(jī)器學(xué)習(xí)中特征選擇概述
2017-03-11
機(jī)器學(xué)習(xí)中特征選擇概述 1. 背景 1.1 問題 在機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)際應(yīng)用中,特征數(shù)量可能較多,其中可能存在不相關(guān)的特征,特征之間也可能存在相關(guān)性,容易導(dǎo)致如下的后果:  (1) 特征個數(shù)越多,分析特征 ...

論大數(shù)據(jù)的泡沫、價(jià)值與應(yīng)用陷阱

論大數(shù)據(jù)的泡沫、價(jià)值與應(yīng)用陷阱
2017-03-11
論大數(shù)據(jù)的泡沫、價(jià)值與應(yīng)用陷阱 大數(shù)據(jù)源起:對未來不確定性的恐懼   我們所生活的世界,就像一片混沌(chaos),大數(shù)據(jù)時代,我們周圍更是充斥著各種不同的理論、知識、信息和噪音,數(shù)據(jù)爆炸式增長和科技高 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)入門:K-近鄰算法

機(jī)器學(xué)習(xí)入門:K-近鄰算法
2017-03-11
機(jī)器學(xué)習(xí)入門:K-近鄰算法 先來一個簡單的例子,我們?nèi)绾蝸韰^(qū)分動作類電影與愛情類電影呢?動作片中存在很多的打斗鏡頭,愛情片中可能更多的是親吻鏡頭,所以我們姑且通過這兩種鏡頭的數(shù)量來預(yù)測這部電影的主題 ...

五大尷尬掣肘大數(shù)據(jù)

五大尷尬掣肘大數(shù)據(jù)
2017-03-08
五大尷尬掣肘大數(shù)據(jù) 1.預(yù)測后不敢用 如果把大數(shù)據(jù)比作算命顯然有點(diǎn)欺負(fù)了這位IT新寵,但從目前的大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域看,在很多行業(yè)應(yīng)用上還存在敢測不敢用的尷尬,預(yù)測結(jié)果更多是印證而不是代替決策,除了大數(shù)據(jù) ...

IBM SPSS Modeler算法系列--決策樹CHAID算法

IBM SPSS Modeler算法系列--決策樹CHAID算法
2017-03-06
IBM SPSS Modeler算法系列--決策樹CHAID算法 談到算法,大家都覺得挺神秘的,對沒有學(xué)過統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)知識的朋友來說,太多的數(shù)學(xué)公式?jīng)]法理解,很多書籍介紹的也比較表象,看得云里霧里的,那么今天,我們將嘗試 ...

如何精準(zhǔn)使用大數(shù)據(jù)

如何精準(zhǔn)使用大數(shù)據(jù)
2017-03-05
如何精準(zhǔn)使用大數(shù)據(jù) 大量全面的數(shù)據(jù)是精準(zhǔn)品牌營銷的基礎(chǔ),企業(yè)首先要收集用戶數(shù)據(jù),建立龐大的數(shù)據(jù)庫,為品牌精準(zhǔn)投放鋪墊。在數(shù)字化時代,我們上網(wǎng)購物、看視頻、聽音樂、玩游戲甚至溝通交流都會留下印記。企 ...

SPSS--描述性統(tǒng)計(jì)分析--探索性分析

SPSS--描述性統(tǒng)計(jì)分析--探索性分析
2017-03-03
SPSS--描述性統(tǒng)計(jì)分析--探索性分析 菜單 除了可以計(jì)算基本的統(tǒng)計(jì)量之外,也可以給出一些簡單的檢驗(yàn)結(jié)果和圖形,有助于用戶進(jìn)一步的分析數(shù)據(jù)。使得用戶能夠從大量的分析結(jié)果之中挖掘到所需要的統(tǒng)計(jì)信息。 ...

用戶調(diào)研、競品分析、數(shù)據(jù)分析、行業(yè)分析4個方法,輕松挖掘產(chǎn)品需求

用戶調(diào)研、競品分析、數(shù)據(jù)分析、行業(yè)分析4個方法,輕松挖掘產(chǎn)品需求
2017-03-01
用戶調(diào)研、競品分析、數(shù)據(jù)分析、行業(yè)分析4個方法,輕松挖掘產(chǎn)品需求 一般產(chǎn)品的需求來源,除了老板和其他同事(運(yùn)營或市場)的業(yè)務(wù)需求,還可以來自以下幾個方面: 1.用戶調(diào)研 用戶調(diào)研的手法有很多, ...

R語言中的缺失值處理

R語言中的缺失值處理
2017-02-27
R語言中的缺失值處理 在處理一些真實(shí)數(shù)據(jù)時,樣本中往往會包含缺失值(Missing values)。我們需要對缺失值進(jìn)行適宜的處理,才能建立更為有效的模型,使得后續(xù)預(yù)測分析能有更小的偏差。本文將羅列不同的缺失值處 ...

大數(shù)據(jù)時代,用「大、快、雜、疑」四字箴言帶你認(rèn)識大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)時代,用「大、快、雜、疑」四字箴言帶你認(rèn)識大數(shù)據(jù)
2017-02-27
大數(shù)據(jù)時代,用「大、快、雜、疑」四字箴言帶你認(rèn)識大數(shù)據(jù) 你可能有注意到,「大數(shù)據(jù)(Big Data)」在我們的生活裡已經(jīng)掀起滔天巨浪,繼云端運(yùn)算(Cloud Computing)之后,儼然成為學(xué)術(shù)界跟科技業(yè)中最熱門的潮字(Buz ...

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