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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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教你如何用R進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘

教你如何用R進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘
2017-02-26
教你如何用R進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘 R是一種廣泛用于數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計計算的強(qiáng)大語言,于上世紀(jì)90年代開始發(fā)展起來。得益于全世界眾多 愛好者的無盡努力,大家繼而開發(fā)出了一種基于R但優(yōu)于R基本文本編輯器的R Studio(用戶 ...

中國宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)分析入門

中國宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)分析入門
2017-02-25
中國宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)分析入門 數(shù)據(jù)是經(jīng)濟(jì)分析的基礎(chǔ)。嚴(yán)格的經(jīng)濟(jì)理論和預(yù)測判斷均需要以詳實合理的數(shù)據(jù)做支撐。認(rèn)識理解經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)是進(jìn)行經(jīng)濟(jì)研究所需的基本素質(zhì)。宏觀經(jīng)濟(jì)涉及多層面龐雜的數(shù)據(jù),系統(tǒng)全面的掌握宏觀 ...

R語言中的離群值檢測和處理

R語言中的離群值檢測和處理
2017-02-19
R語言中的離群值檢測和處理 數(shù)據(jù)中的離群值往往會扭曲預(yù)測結(jié)果并影響模型精度,回歸模型中離群值的影響尤其大,因此我們需要對其進(jìn)行檢測和處理。 離群值檢測的重要性 處理離群值或者極端值并不是數(shù)據(jù)建 ...

簡單的認(rèn)識R語言和邏輯斯蒂回歸

簡單的認(rèn)識R語言和邏輯斯蒂回歸
2017-02-19
簡單的認(rèn)識R語言和邏輯斯蒂回歸 在生活中并不是所有的問題都要預(yù)測一個連續(xù)型的數(shù)值,比如藥劑量,某人薪水,或者客戶價值;邏輯斯蒂回歸回歸它主要用于只有兩個結(jié)果的分類問題,它定義結(jié)果的變量只有兩類的值 ...

簡單的認(rèn)識R語言和邏輯斯蒂回歸

簡單的認(rèn)識R語言和邏輯斯蒂回歸
2017-02-15
簡單的認(rèn)識R語言和邏輯斯蒂回歸 在生活中并不是所有的問題都要預(yù)測一個連續(xù)型的數(shù)值,比如藥劑量,某人薪水,或者客戶價值;邏輯斯蒂回歸回歸它主要用于只有兩個結(jié)果的分類問題,它定義結(jié)果的變量只有兩類的值 ...

知乎核心用戶大數(shù)據(jù)報告

知乎核心用戶大數(shù)據(jù)報告
2017-01-24
最近寫了個爬蟲,將知乎 3W 核心用戶的公開資料爬了下來。雖然知乎聲稱注冊用戶有 6500 萬,日活躍用戶有 1850 萬,但其中很大一部分用戶是三無用戶。由于該部分用戶公開的數(shù)據(jù)并不多,再且新版知乎服務(wù)器對于單 IP ...

數(shù)據(jù)分析中常見的七種回歸分析以及R語言實現(xiàn)(二)---逐步回歸

數(shù)據(jù)分析中常見的七種回歸分析以及R語言實現(xiàn)(二)---逐步回歸
2017-01-23
數(shù)據(jù)分析中常見的七種回歸分析以及R語言實現(xiàn)(二)---逐步回歸 接著上篇文章,這里講一下逐步回歸,那么大家應(yīng)該都知道逐步回歸是什么樣的作用了,就是為我們剔除一些不重要或者不顯著的自變量,使得回歸方程最 ...

6個面試大數(shù)據(jù)崗位失敗的經(jīng)歷

6個面試大數(shù)據(jù)崗位失敗的經(jīng)歷
2017-01-22
6個面試大數(shù)據(jù)崗位失敗的經(jīng)歷 本人住在有人間天堂之稱的城市,6年多開發(fā)經(jīng)驗,最近2年主要在做大數(shù)據(jù)相關(guān)的開發(fā),最近考慮換工作,基本也只考慮大數(shù)據(jù)相關(guān)崗位。目前新工作已經(jīng)找好,但想分享一下最近面試的失 ...

SPSS分析技術(shù):方差成分分析

SPSS分析技術(shù):方差成分分析
2017-01-18
SPSS分析技術(shù):方差成分分析 下面介紹SPSS方差分析的最后一項內(nèi)容:方差成分分析。 方差成分分析原理 方差成分分析用于計算方差成分,它可以將總方差精細(xì)地分解到不同變量上。方差成分分析能夠考查每個變 ...

面試寶典:6家公司大數(shù)據(jù)崗位居然這么面試…

面試寶典:6家公司大數(shù)據(jù)崗位居然這么面試…
2017-01-17
丨作者簡介 本人住在有人間天堂之稱的城市,6年多開發(fā)經(jīng)驗,最近2年主要在做大數(shù)據(jù)相關(guān)的開發(fā),最近考慮換工作,基本也只考慮大數(shù)據(jù)相關(guān)崗位。目前新工作已經(jīng)找好,但想分享一下最近面試的失敗一些經(jīng)歷( ...

Python數(shù)據(jù)挖掘之線性回歸知識及預(yù)測糖尿病實例

Python數(shù)據(jù)挖掘之線性回歸知識及預(yù)測糖尿病實例
2017-01-15
Python數(shù)據(jù)挖掘之線性回歸知識及預(yù)測糖尿病實例 今天主要講述的內(nèi)容是關(guān)于一元線性回歸的知識,Python實現(xiàn),包括以下內(nèi)容:         1.機(jī)器學(xué)習(xí)常用數(shù)據(jù)集介紹    ...

數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)分析方法有哪些

數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)分析方法有哪些
2017-01-10
數(shù)據(jù)挖掘的數(shù)據(jù)分析方法有哪些 回歸分析、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則、特征、變化和偏差分析、Web頁挖掘等, 它們分別從不同的角度對數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,下面逐一講解一下。 一、分類 分類是找出數(shù)據(jù)庫中一組數(shù)據(jù)對象的共 ...

不會這4項數(shù)據(jù)分析標(biāo)準(zhǔn),何談精細(xì)化運營

不會這4項數(shù)據(jù)分析標(biāo)準(zhǔn),何談精細(xì)化運營
2017-01-09
不會這4項數(shù)據(jù)分析標(biāo)準(zhǔn),何談精細(xì)化運營 一、明確數(shù)據(jù)分析的目的 1、如果數(shù)據(jù)分析的目的是要對比頁面改版前后的優(yōu)劣,則衡量的指標(biāo)應(yīng)該從頁面的點擊率,跳出率等維度出發(fā),電商類應(yīng)用還要觀察訂單轉(zhuǎn)化率,社 ...

掌握4個有效的數(shù)據(jù)分析要點,切實解決用戶痛點

掌握4個有效的數(shù)據(jù)分析要點,切實解決用戶痛點
2017-01-09
掌握4個有效的數(shù)據(jù)分析要點,切實解決用戶痛點 在互聯(lián)網(wǎng)的下半場,不斷精細(xì)化運營的背景下,產(chǎn)品經(jīng)理不再是單純的靠感覺來做產(chǎn)品,更需要培養(yǎng)數(shù)據(jù)的意識,能以數(shù)據(jù)為依歸,來不斷改善產(chǎn)品。不同于公司專業(yè)的數(shù) ...

快速成為數(shù)據(jù)分析師閱讀只需5分鐘

快速成為數(shù)據(jù)分析師閱讀只需5分鐘
2017-01-08
快速成為數(shù)據(jù)分析師閱讀只需5分鐘 2016年可以說是大數(shù)據(jù)市場熱火朝天的一年,無論是大型企業(yè)、中小型企業(yè)紛紛伸長了脖子想要和大數(shù)據(jù)這個互聯(lián)網(wǎng)因素濃郁的技術(shù)掛鉤。許多的企業(yè)也走在開始嘗試用大數(shù)據(jù)技術(shù) ...

淺談大數(shù)據(jù)為何解決不了道路交通擁堵

淺談大數(shù)據(jù)為何解決不了道路交通擁堵
2017-01-07
淺談大數(shù)據(jù)為何解決不了道路交通擁堵 如今大數(shù)據(jù)被賦予了神一樣的能量,好像只要是大數(shù)據(jù)當(dāng)?shù)谰涂梢越鉀Q一切難題。這種想法顯然不對,即便大數(shù)據(jù)可以幫助我們了解的更多,也不能預(yù)測到我們想象中的程度。 ...
四種中介效應(yīng)分析_spss中介效應(yīng)結(jié)果分析
2017-01-06
四種中介效應(yīng)分析_spss中介效應(yīng)結(jié)果分析 1.中介效應(yīng)分析概述 中介效應(yīng)分析廣泛用于社會科學(xué)研究(Wood, Goodman, Beckmann, & Cook, 2008),如心理學(xué)(MacKinnon, Fairchild, &Fritz, 2007; Rucker, Preache ...

大數(shù)據(jù)驅(qū)動社會治理創(chuàng)新轉(zhuǎn)向 五大模式成新常態(tài)

大數(shù)據(jù)驅(qū)動社會治理創(chuàng)新轉(zhuǎn)向 五大模式成新常態(tài)
2017-01-06
大數(shù)據(jù)驅(qū)動社會治理創(chuàng)新轉(zhuǎn)向 五大模式成新常態(tài) 大數(shù)據(jù)、智能化、移動互聯(lián)、云計算成為了驅(qū)動經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會轉(zhuǎn)型的重要力量,“用數(shù)據(jù)說話、用數(shù)據(jù)決策、用數(shù)據(jù)管理、用數(shù)據(jù)創(chuàng)新”成為了公共管理和國家治理的重 ...

我是如何在SQLServer中處理每天四億三千萬記錄的

我是如何在SQLServer中處理每天四億三千萬記錄的
2017-01-03
摘要: 首先聲明,我只是個程序員,不是專業(yè)的DBA,以下這篇文章是從一個問題的解決過程去寫的,而不是一開始就給大家一個正確的結(jié)果,如果文中有不對的地方,請各位數(shù)據(jù)庫大牛給予指正,以便我能夠更好的處理此次業(yè) ...

用Python進(jìn)行梯度提升算法的參數(shù)調(diào)整

用Python進(jìn)行梯度提升算法的參數(shù)調(diào)整
2017-01-02
用Python進(jìn)行梯度提升算法的參數(shù)調(diào)整 提升算法(Boosting)在處理偏差-方差權(quán)衡的問題上表現(xiàn)優(yōu)越,和裝袋算法(Bagging)僅僅注重控制方差不同,提升算法在控制偏差和方差的問題上往往更加有效。在這里,我們提供一 ...

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