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數(shù)字化人才認證
') } 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(), // 加隨機數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進行初始化 // 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 new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機時表示是新驗證碼的宕機 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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python 基礎(chǔ)知識詳解(四)：控制流篇

python基礎(chǔ)知識詳解(四)：控制流篇
2020-01-08
作者 | CDA數(shù)據(jù)分析師 循環(huán)語句 1、for循環(huán) For循環(huán)用來遍歷任何序列的項目，這個序列可以是一個列表也可以是一個字符串，針對這個序列中的每個項目去執(zhí)行相應(yīng)的操 ...

數(shù)據(jù)分析實踐入門：缺失值處理、重復(fù)值處理、異常值處理等

數(shù)據(jù)分析實踐入門：缺失值處理、重復(fù)值處理、異常值處理等
2020-05-11
從菜市場買來的菜，總有一些是壞掉的不太好的，所以把菜買回來之后要做一遍預(yù)處理，也就是把那些壞掉的不太好的部分扔掉?，F(xiàn)實中大部分的數(shù)據(jù)都類似于菜市場的菜品，拿到手以后會有一些不好的數(shù)據(jù)，所以都要先做 ...

python 基礎(chǔ)詳解（一）：工具準備篇

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2019-12-26
作者 | CDA數(shù)據(jù)分析師 一、Python是什么 首先Python是一門編程語言，具有豐富而強大的庫。Python被稱為膠水語言，因為它能夠把用其他語言制作的各種模塊（尤其是C/C++）很輕松地連在一起。 ...

Markdown語法如何幫助我們在數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域快速進行可重復(fù)研究？

Markdown語法如何幫助我們在數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域快速進行可重復(fù)研究？
2019-12-20
作者 | CDA數(shù)據(jù)分析師 Markdown簡介 Markdown是一種可以使用普通文本編輯器編寫的標記語言，我們可以通過簡單的標記語法，可以使普通的文本具有一定的格式。Markdown的語法簡單明了，非常易于我 ...

8個計算機視覺深度學習中常見的Bug

8個計算機視覺深度學習中常見的Bug
2019-12-11
作者 | Arseny Kravchenko 編譯 | ronghuaiyang 人是不完美的，我們經(jīng)常在軟件中犯錯誤。有時這些錯誤很容易發(fā)現(xiàn)：你的代碼根本不能工作，你的應(yīng)用程序崩潰等等。但是有些bug是隱藏的，這 ...

數(shù)據(jù)分析師的未來：80%的崗位都需要它，10年內(nèi)最重要職位之一

數(shù)據(jù)分析師的未來：80%的崗位都需要它，10年內(nèi)最重要職位之一
2019-12-10
結(jié)合自己的成長經(jīng)驗，從一個數(shù)據(jù)分析師成長為管理過近百人的數(shù)據(jù)團隊的負責人，也許有不少經(jīng)驗和走過的坑可以總結(jié)，從而幫助大家。所以決定接下來寫一個《數(shù)據(jù)分析師》成長記錄。同時也回答收集到的各個問題 ...

教你使用 python 從零開始搭建一個區(qū)塊鏈項目

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2019-12-04
作者 | Daniel van Flymen 來源 | Python學習開發(fā) 你是否會和我一樣，對加密數(shù)字貨幣底層的區(qū)塊鏈技術(shù)非常感興趣，特別想了解他們的運行機制。 但是學習區(qū)塊鏈技術(shù)并非一帆風順，我看多 ...

數(shù)據(jù)分析最有用的25個 Matplotlib圖（二）

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2019-11-29
作者 | zsx_yiyiyi 來源 | python大本營 25個Matplotlib圖的匯編，在數(shù)據(jù)分析和可視化中最有用。此列表允許您使用Python的Matplotlib和Seaborn庫選擇要顯示的可視化對象。今天給大家分享剩余 ...

38個常用 python 庫：數(shù)值計算、可視化、機器學習等8大領(lǐng)域都有了

38個常用python庫：數(shù)值計算、可視化、機器學習等8大領(lǐng)域都有了
2019-11-29
作者 | 李明江 張良均 周東平 張尚佳 來源 | 大數(shù)據(jù)DT Python作為一個設(shè)計優(yōu)秀的程序語言，現(xiàn)在已廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域，依靠其強大的第三方類庫，Python在各個領(lǐng)域都能發(fā)揮巨大的作用。 ...

數(shù)據(jù)分析最有用的25個 Matplotlib圖（一）

數(shù)據(jù)分析最有用的25個 Matplotlib圖（一）
2019-11-28
作者 | zsx_yiyiyi 來源 | python大本營 25個Matplotlib圖的匯編，在數(shù)據(jù)分析和可視化中最有用。此列表允許您使用Python的Matplotlib和Seaborn庫選擇要顯示的可視化對象。今天給大家分享前面 ...

python 列表生成式12個小功能，你常用哪幾個？

python列表生成式12個小功能，你常用哪幾個？
2019-11-27
作者 | zglg 來源 | Python與算法社區(qū) python里[] 表示一個列表，對容器類型的數(shù)據(jù)進行運算和操作，生成新的列表最高效、快速的辦法，就是列表生成式。 它優(yōu)雅、簡潔，值得大家多多使用 ...

python 「強類型」or「弱類型」？90% 的人說不清

python「強類型」or「弱類型」？90% 的人說不清
2019-11-27
作者 | Python3分鐘 來源 | python3m 靜態(tài)類型 vs 動態(tài) 編程語言 強類型 vs 弱類型 編程語言 1 類型檢查 類型檢查是一個驗證和施加類型約束的過程，編譯器或解釋器通常 ...

自學編程=做無用功？你只說對了一半

自學編程=做無用功？你只說對了一半
2019-11-25
作者 | PRESSone 來源 | 懷左同學 先給你講個故事，看看你有沒有類似的經(jīng)歷。有一天，你去參加同學聚會，和老友們舉杯暢談，他們告訴你，不學編程就要 out 了，從全球趨勢來看，編程這把火已 ...

干貨收藏 | python 語音識別終極指南

干貨收藏 | python語音識別終極指南
2019-11-19
作者 | David Amos 編譯 | 廉潔 來源 | AI科技大本營 亞馬遜的 Alexa 的巨大成功已經(jīng)證明：在不遠的將來，實現(xiàn)一定程度上的語音支持將成為日常科技的基本要求。整合了語音識別的 ...

python 深度學習之圖像識別

python深度學習之圖像識別
2019-11-19
作者 | 周偉能 來源 | 小叮當講SAS和Python Python在機器學習（人工智能，AI）方面有著很大的優(yōu)勢。談到人工智能，一般也會談到其實現(xiàn)的語言Python。前面有幾講也是關(guān)于機器學習在圖像識別 ...

2019年十大最佳深度學習框架

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2019-11-05
作者 | Python語音識別 來源 | 濤哥聊Python 雖然我們大多數(shù)人都驚嘆為什么DL這么好？在使用大量數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練時，它在準確性方面非常出色。近幾年隨著深度學習算法的發(fā)展，出現(xiàn)了很多深度學 ...

互聯(lián)網(wǎng)公司沒有中年人??？

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2019-10-17
其實企業(yè)，只要上了規(guī)模，人在里頭就容易被螺絲釘化，隨著系統(tǒng)，制度的完善，你看起來操盤很大的一個生意，但其實僅僅是航母的一部分。 一些變化正在發(fā)生 她的主管，是一位被稱為工作狂的單身女性 ...

數(shù)據(jù)分析師還吃香嗎?四大行業(yè)指標，一次性講清楚

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

數(shù)據(jù)科學家常遇到的10個錯誤

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2019-10-14
作者 | 磐懟懟 來源 | 磐創(chuàng)AI 數(shù)據(jù)科學家是“在統(tǒng)計方面比任何軟件工程師都要出色，在軟件工程方面比任何統(tǒng)計學家都出色的人”。許多數(shù)據(jù)科學家都有統(tǒng)計學背景，但很少有軟件工程經(jīng)驗。我是 ...

一文完全解讀：是什么使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變成圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

一文完全解讀：是什么使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變成圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？
2019-09-27
作者 | Boris Knyazev 編譯 | 栗峰 來源 | 深度學習這件小事 最近，Graph Neural Network（GNN）在很多領(lǐng)域日益普及，包括社交網(wǎng)絡(luò)、知識圖譜、推薦系統(tǒng)甚至于生命科學。GNN在對節(jié)點 ...

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