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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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如何用可視化工具監(jiān)測品牌口碑？
2023-07-31
在當(dāng)今數(shù)字時(shí)代，品牌的聲譽(yù)和口碑對企業(yè)的成功至關(guān)重要。消費(fèi)者通過社交媒體、在線評論和其他渠道表達(dá)他們對品牌的看法。為了更好地了解和管理品牌口碑，企業(yè)可以利用可視化工具來監(jiān)測和分析消費(fèi)者對其品牌的反饋。 ...
如何通過數(shù)據(jù)分析降低投資風(fēng)險(xiǎn)？
2023-07-28
在當(dāng)今高度數(shù)字化和信息化的世界中，數(shù)據(jù)分析已成為投資決策中不可或缺的工具。通過深入挖掘和分析大量數(shù)據(jù)，投資者可以更準(zhǔn)確地評估風(fēng)險(xiǎn)，并制定更明智的投資策略。本文將探討如何利用數(shù)據(jù)分析降低投資風(fēng)險(xiǎn)，以幫助 ...
機(jī)器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)分析中有何應(yīng)用？
2023-07-19
隨著信息時(shí)代的到來，大量的數(shù)據(jù)被生成和收集，為企業(yè)和組織提供了巨大的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法已經(jīng)無法有效處理如此龐大和復(fù)雜的數(shù)據(jù)集，這就引出了機(jī)器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)分析中的重要應(yīng)用。機(jī)器學(xué)習(xí)是一種通過構(gòu) ...
Python如何用于數(shù)據(jù)分析？
2023-07-17
隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，數(shù)據(jù)分析已成為決策制定和解決問題的重要工具。而Python作為一種簡潔、靈活且功能強(qiáng)大的編程語言，被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域。本文將介紹Python在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用，并探討其主要優(yōu)勢和常用工 ...
什么是機(jī)器學(xué)習(xí)及其應(yīng)用場景？
2023-07-11
機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，它通過讓計(jì)算機(jī)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和改進(jìn)，而無需明確編程指令。它使用統(tǒng)計(jì)學(xué)和算法來訓(xùn)練模型，使計(jì)算機(jī)能夠從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模式、做出預(yù)測和做出決策。 機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用場景非常 ...
常見的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)包括哪些？
2023-06-30
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是處理大量數(shù)據(jù)的一種方法，它可以從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用的模式和信息。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)廣泛應(yīng)用于商業(yè)、科學(xué)、醫(yī)療和社會(huì)領(lǐng)域等。本文將介紹常見的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。 分類（Classification） 分類是一種監(jiān)督學(xué)習(xí) ...
挖掘算法中最常用的有哪些？
2023-06-29
挖掘算法是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，它是用于從數(shù)據(jù)集中提取出有意義的信息和模式的方法。在挖掘算法中，有許多不同的技術(shù)和算法可供選擇，每種算法都有其獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)和適用范圍。本文將介紹挖掘算法中最常用的幾種算法。 ...
數(shù)據(jù)競賽的常見類型有哪些？
2023-06-29
數(shù)據(jù)競賽是指通過對一組提供的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行分析，并基于此構(gòu)建一個(gè)能夠預(yù)測或分類新數(shù)據(jù)樣本的模型的比賽。這種競賽為數(shù)據(jù)科學(xué)家、機(jī)器學(xué)習(xí)工程師和統(tǒng)計(jì)學(xué)家等專業(yè)人士提供了展示他們技能的平臺。在本文中，我們將探 ...

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如何分析和處理？

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如何分析和處理？
2023-06-17
結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是指可以被組織成表格或關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，這種數(shù)據(jù)通常具有明確的模式和格式。在當(dāng)今大數(shù)據(jù)時(shí)代，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來越多地被用于各種應(yīng)用程序中，如金融、營銷、醫(yī)療和科學(xué)研究等領(lǐng)域。為了從這些數(shù)據(jù)中 ...
常見的數(shù)據(jù)清洗技術(shù)有哪些？
2023-06-17
數(shù)據(jù)清洗是指將原始數(shù)據(jù)經(jīng)過處理、篩選和轉(zhuǎn)換等操作，以便讓數(shù)據(jù)能夠適合于分析、挖掘、建模等應(yīng)用場景的一系列技術(shù)。數(shù)據(jù)清洗在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域中非常重要，因?yàn)閿?shù)據(jù)質(zhì)量對于后續(xù)的分析結(jié)果有著至關(guān)重要的影響。本文將 ...
如何處理大量的新聞數(shù)據(jù)？
2023-06-15
隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，越來越多的新聞數(shù)據(jù)被生成和存儲。這些數(shù)據(jù)包括文本、圖片、視頻等各種形式，并且不斷地增長。如何高效地處理大量的新聞數(shù)據(jù)成為一個(gè)非常重要的問題。 以下是一些處理大量新聞數(shù)據(jù)的方法： 數(shù)據(jù) ...
LSTM與seq2seq有什么區(qū)別嗎？
2023-04-12
LSTM和Seq2Seq是兩種常見的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，用于自然語言處理領(lǐng)域的序列任務(wù)。雖然這兩種架構(gòu)都可以被用來解決類似機(jī)器翻譯或文本摘要之類的問題，但它們各自具有不同的優(yōu)缺點(diǎn)和應(yīng)用場景。 LSTM LSTM（長短期記憶網(wǎng)絡(luò) ...
如何評價(jià)NLP算法ELECTRA的表現(xiàn)？
2023-04-07
ELECTRA是一種基于Transformer架構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語言模型，由Google Brain開發(fā)。它通過使用對抗學(xué)習(xí)框架來訓(xùn)練替代式語言模型，以提高效率和準(zhǔn)確性。下面將從準(zhǔn)確性、速度、應(yīng)用等方面評價(jià)ELECTRA的表現(xiàn)。 首先，ELECTRA ...
一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有兩個(gè)損失函數(shù)嗎?
2023-04-03
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)的計(jì)算模型，可以自動(dòng)學(xué)習(xí)輸入和輸出之間的關(guān)系。在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，通常需要定義一個(gè)損失函數(shù)來評估模型的性能，并通過調(diào)整模型參數(shù)來最小化損失函數(shù)。但是，有時(shí)候我們可能需要考慮 ...
怎么理解TensorFlow中的Dense?
2023-03-29
在 TensorFlow 中，Dense 是一種常用的層類型，用于構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的全連接層。它是一個(gè)密集連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層，每個(gè)神經(jīng)元與上一層的所有神經(jīng)元相連。本文將從以下幾個(gè)方面來解釋 TensorFlow 中的 Dense 層。 神經(jīng) ...
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何在自然語言處理中應(yīng)用？
2023-03-29
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種新興的深度學(xué)習(xí)模型，其可以有效地捕捉非線性關(guān)系和復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。近年來，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自然語言處理領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用，特別是在文本分類、命名實(shí)體識別、情感分析等任務(wù)中取得了很好的效果。 ...
強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）在NLP的應(yīng)用前景如何？
2023-03-27
強(qiáng)化學(xué)習(xí) (Reinforcement Learning, RL) 是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一種重要分支，它通過讓計(jì)算機(jī)與環(huán)境進(jìn)行交互來學(xué)習(xí)策略，從而實(shí)現(xiàn)最優(yōu)化決策。在自然語言處理 (Natural Language Processing, NLP) 領(lǐng)域，強(qiáng)化學(xué)習(xí)也有著廣泛 ...
Transformer是否適合用于做非NLP領(lǐng)域的時(shí)間序列預(yù)測問題？
2023-03-22
Transformer是一種廣泛應(yīng)用于自然語言處理（NLP）領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)模型，其在機(jī)器翻譯、情感分析等任務(wù)中取得了顯著的成果。然而，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，越來越多的研究表明Transformer也可以應(yīng)用于非NLP領(lǐng)域中 ...

從小白到進(jìn)階 | 10 個(gè)適合數(shù)據(jù)人練手的 Kaggle 數(shù)據(jù)集

從小白到進(jìn)階 | 10 個(gè)適合數(shù)據(jù)人練手的 Kaggle 數(shù)據(jù)集
2022-08-24
CDA數(shù)據(jù)分析師 出品 作者：Andrew Lombarti 編譯：Mika Kaggle 是一個(gè)很流行的數(shù)據(jù)科學(xué)競賽平臺。在上面，你不僅可以參加各種數(shù)據(jù)分析題競賽，還可以通過各行業(yè)的真實(shí)數(shù)據(jù)集來實(shí)踐自己的技能。 在 ...

高效構(gòu)建基于Python的商品評論文本挖掘網(wǎng)頁APP

高效構(gòu)建基于Python的商品評論文本挖掘網(wǎng)頁APP
2022-06-28
CDA數(shù)據(jù)分析師 出品 作者：CDALevel Ⅰ持證人 崗位：數(shù)據(jù)分析師 行業(yè)：大數(shù)據(jù) 背景 電子商務(wù)行業(yè)在近幾年發(fā)展得極為迅猛，很多在傳統(tǒng)行業(yè)就業(yè)但是薪資不理想的都在網(wǎng)電子商務(wù)行業(yè)去轉(zhuǎn)。這種趨 ...
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