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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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python: pandas如何向下填充NaN的數(shù)值?
2023-05-05
Pandas 是一個(gè)非常強(qiáng)大的 Python 庫,它提供了許多用于數(shù)據(jù)處理和操作的函數(shù)和工具。在數(shù)據(jù)分析中,經(jīng)常會遇到缺失值的問題,而 Pandas 提供了一些方法來處理 NaN 值,比如向下填充 NaN。 本文將介紹 Pandas 中向下 ...
pandas中fillna函數(shù)的作用是什么?
2023-05-05
Pandas是Python中最常用的數(shù)據(jù)處理庫之一,它提供了許多方便的函數(shù)和工具來處理和操縱數(shù)據(jù)。其中,fillna()函數(shù)是Pandas中一個(gè)非常重要的函數(shù),其作用是填充缺失值。 在數(shù)據(jù)分析和建模的過程中,我們經(jīng)常會遇到缺失 ...
pandas中dropna函數(shù)的作用是什么?
2023-05-04
pandas是一個(gè)開源的Python庫,用于數(shù)據(jù)分析和處理。它提供了許多內(nèi)置函數(shù)和工具,以幫助處理各種數(shù)據(jù)操作和任務(wù)。其中之一就是dropna()函數(shù),該函數(shù)可以刪除存在缺失值的行或列。 dropna()函數(shù)是pandas中用于處理缺 ...
如何計(jì)算 Pandas Dataframe 列中的 NaN 出現(xiàn)的次數(shù)?
2023-04-28
在 Pandas 中,NaN 表示空或缺失值。在數(shù)據(jù)分析中,經(jīng)常需要計(jì)算 DataFrame 中每列的 NaN 值出現(xiàn)的次數(shù)。本文將介紹如何使用 Pandas 計(jì)算 DataFrame 中每列的 NaN 值出現(xiàn)的次數(shù)。 了解 Pandas DataFrame 中的 NaN 值 ...
如何用Pandas進(jìn)行精確的條件查詢?
2023-04-28
Pandas是Python中最流行的數(shù)據(jù)處理工具之一,它可以幫助我們有效地對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、清洗、轉(zhuǎn)換以及分析。在Pandas中,條件查詢(即通過指定一些條件來選擇數(shù)據(jù))是非常常見的操作,也是數(shù)據(jù)分析中不可或缺的一環(huán)。但 ...
python讀取excel xlrd和pandas區(qū)別?
2023-04-23
Python是一種流行的編程語言,廣泛用于數(shù)據(jù)分析和處理。其中,讀取Excel文件是Python數(shù)據(jù)處理中常見的任務(wù)之一。在Python中,有兩個(gè)主要的庫可以用于讀取Excel文件:xlrd和pandas。 xlrd是Python中最受歡迎的Excel閱 ...
如果利用pandas處理多列數(shù)據(jù)條件篩選?
2023-04-21
Pandas是Python中一個(gè)非常強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理庫,可以用于處理各種數(shù)據(jù)類型,包括多列數(shù)據(jù)條件篩選。在實(shí)際應(yīng)用中,我們經(jīng)常需要從數(shù)據(jù)集中選擇滿足特定條件的數(shù)據(jù)子集。這篇文章將介紹如何使用Pandas進(jìn)行多列數(shù)據(jù)條件篩 ...
學(xué)習(xí)PowerBI需要掌握哪些知識?
2023-04-21
PowerBI是一款由微軟開發(fā)的商業(yè)智能工具,用于數(shù)據(jù)的可視化和分析。學(xué)習(xí)PowerBI需要掌握以下幾個(gè)方面的知識: 數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)知識 學(xué)習(xí)PowerBI需要具備數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)知識,包括關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、表、字段、主鍵、外鍵等概念 ...

spss多元回歸分析的結(jié)果顯示調(diào)整后的R方為負(fù)數(shù)該怎么辦?

spss多元回歸分析的結(jié)果顯示調(diào)整后的R方為負(fù)數(shù)該怎么辦?
2023-04-19
當(dāng)進(jìn)行多元回歸分析時(shí),我們通常使用調(diào)整后的R方來評估模型的擬合程度。調(diào)整后的R方是對R方的修正,它考慮了自變量的數(shù)量和樣本量對R方的影響。然而,當(dāng)調(diào)整后的R方為負(fù)數(shù)時(shí),這表示模型的表現(xiàn)非常糟糕,預(yù)測能力 ...
什么時(shí)候樹模型會比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)呢?
2023-04-10
樹模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是兩種常見的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。它們各有優(yōu)缺點(diǎn),在不同情況下會產(chǎn)生不同的表現(xiàn)。本文將討論樹模型何時(shí)可能比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更強(qiáng),并提供一些例子來支持這個(gè)觀點(diǎn)。 首先,我們需要了解什么是樹模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ...
決策樹是如何處理不完整數(shù)據(jù)的?
2023-04-10
決策樹是一種常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,它可以用于分類和回歸問題。在訓(xùn)練決策樹模型時(shí),我們通常會遇到不完整數(shù)據(jù)的情況,即數(shù)據(jù)中存在缺失值。那么,決策樹是如何處理不完整數(shù)據(jù)的呢?本文將對此進(jìn)行詳細(xì)的介紹。 一、 ...

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的區(qū)別?

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的區(qū)別?
2023-04-07
貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器都是用于分類任務(wù)的常見機(jī)器學(xué)習(xí)算法,但它們在許多方面有所不同。本文將探討這兩種分類器的區(qū)別。 一、基本原理 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器(Bayesian Network Classifier)是基于 ...

SPSS中標(biāo)準(zhǔn)化的因子載荷怎么得出的?

SPSS中標(biāo)準(zhǔn)化的因子載荷怎么得出的?
2023-04-07
標(biāo)準(zhǔn)化的因子載荷是SPSS中進(jìn)行因子分析時(shí)的一個(gè)重要結(jié)果。它表示每個(gè)變量在因子中所占的比例,從而幫助研究人員確定哪些變量對于某一因子的影響較大。本文將簡要介紹SPSS中如何計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化的因子載荷并解釋其含義。 ...

SPSS怎么提高科隆巴赫系數(shù)?

SPSS怎么提高科隆巴赫系數(shù)?
2023-04-07
科隆巴赫系數(shù)(Cronbach's alpha)是一種用于衡量測驗(yàn)或問卷信度的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。它可以告訴我們,一個(gè)測試或問卷的不同問題是否彼此相關(guān),以及它們是否測量了相同的概念或特性。SPSS是一種廣泛使用的統(tǒng)計(jì)軟件,可以用 ...

R語言為什么 cor() 提示 x 必須為數(shù)值?

R語言為什么 cor() 提示 x 必須為數(shù)值?
2023-04-07
R語言中cor()函數(shù)是用于計(jì)算兩個(gè)向量之間的相關(guān)系數(shù)的函數(shù)。然而,在使用該函數(shù)時(shí),有時(shí)會遇到一個(gè)錯(cuò)誤提示,“x必須為數(shù)值”,這意味著輸入的向量不是數(shù)值向量,而是非數(shù)值向量。本文將解釋為什么cor()需要數(shù)值向 ...

xgboost模型訓(xùn)練時(shí)需要對類型特征進(jìn)行one-hot編碼嗎?

xgboost模型訓(xùn)練時(shí)需要對類型特征進(jìn)行one-hot編碼嗎?
2023-04-03
XGBoost是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘和預(yù)測建模。在XGBoost模型中,包括許多特征工程技術(shù),例如對類型特征進(jìn)行編碼。在本文中,我們將探討是否需要對類型特征進(jìn)行獨(dú)熱編碼,并介紹如何使用XGBoos ...

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)自變量對因變量的影響大小程度。下面是一些方法和步驟來實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。 首先,我們需要運(yùn)行一個(gè)線性回歸模型,并檢查輸出結(jié)果。在SPSS中,可以通過選擇“回歸” ...
對于一個(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 ...
數(shù)據(jù)分析師自學(xué)技能有哪些
2023-03-31
隨著數(shù)據(jù)分析在現(xiàn)代商業(yè)中的重要性越來越突出,數(shù)據(jù)分析師的角色也變得越來越重要。作為數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的專業(yè)人士,數(shù)據(jù)分析師需要不斷更新自己的技能以適應(yīng)數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域不斷變化的需求。本文將介紹數(shù)據(jù)分析師自學(xué)技 ...
數(shù)據(jù)分析師主要技能有哪些
2023-03-31
隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,數(shù)據(jù)分析師作為數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的專業(yè)人士,其重要性日益凸顯。數(shù)據(jù)分析師的主要技能包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)模型建立、可視化分析、統(tǒng)計(jì)建模和數(shù)據(jù)產(chǎn)品開發(fā)。本文將深入解析這 ...

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