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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(duì)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(tái)檢測(cè)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(qǐng)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 = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請(qǐng)輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請(qǐng)輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; 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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做數(shù)據(jù)分析師前期如何做?
2023-05-24
在數(shù)字化時(shí)代,數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為了各行各業(yè)不可或缺的重要職能。作為一名數(shù)據(jù)分析師,如何做好前期準(zhǔn)備,為后續(xù)工作打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)呢?以下是幾點(diǎn)建議: 一、了解行業(yè)和公司背景 在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前 ...
初級(jí)數(shù)據(jù)分析師需要什么?
2023-05-24
作為初級(jí)數(shù)據(jù)分析師,想要在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域獲得成功,需要具備以下關(guān)鍵要素: 數(shù)據(jù)處理能力 數(shù)據(jù)處理是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ),初級(jí)數(shù)據(jù)分析師需要掌握各種數(shù)據(jù)處理技能,例如數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、合并和過濾等。數(shù)據(jù)質(zhì)量 ...
數(shù)據(jù)分析師是什么工作類型
2023-05-24
數(shù)據(jù)分析師是一種復(fù)合型人才,需要具備多種技能才能在數(shù)據(jù)分析和可視化領(lǐng)域中發(fā)揮出色的作用。本文將詳細(xì)介紹數(shù)據(jù)分析師的工作類型,以及他們所需的技能和素質(zhì)。 一、數(shù)據(jù)收集 作為數(shù)據(jù)分析師,首先需要收集 ...
大數(shù)據(jù)分析師需要掌握什么?
2023-05-24
隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)的快速發(fā)展,大數(shù)據(jù)分析日益成為重要的產(chǎn)業(yè)和領(lǐng)域。作為從事大數(shù)據(jù)分析的專業(yè)人員,大數(shù)據(jù)分析師需要具備哪些技能和知識(shí)呢?本文將就此問題進(jìn)行探討。 一、數(shù)據(jù)處理 ...
數(shù)據(jù)分析師助理的工作職責(zé)
2023-05-24
作為一名數(shù)據(jù)分析師助理,你需要做哪些工作?以下是數(shù)據(jù)分析師助理的工作職責(zé): 數(shù)據(jù)收集和清理 在開始任何分析工作之前,數(shù)據(jù)分析師助理需要從不同來源獲取數(shù)據(jù),并將其進(jìn)行整合和清洗。這意味著移除缺失值 ...
數(shù)據(jù)分析師應(yīng)具備什么技能
2023-05-15
隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,數(shù)據(jù)分析師成為越來越受歡迎的職業(yè)。然而,作為一名優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師需要具備哪些技能?本文將圍繞這一問題展開討論。 作為一名數(shù)據(jù)分析師,需要掌握多方面的技能,以便能夠更好地理解和 ...
pandas如何合并相同引索行?
2023-05-12
Pandas是Python編程語言中最流行的數(shù)據(jù)分析工具之一,它提供了豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和工具,使得數(shù)據(jù)處理變得更加容易和高效。在Pandas中,數(shù)據(jù)通常存儲(chǔ)在DataFrame和Series對(duì)象中,而合并具有相同索引的行通常是我們?cè)跀?shù) ...
用SQL 做數(shù)據(jù)清洗與用Python做數(shù)據(jù)清洗的利弊分別是什么?哪種方法處理更簡(jiǎn)單?
2023-05-12
數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析中最重要、最繁瑣和最具挑戰(zhàn)性的任務(wù)之一。在實(shí)踐中,數(shù)據(jù)清洗涉及多個(gè)步驟,包括缺失值填充、去重、異常值處理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等等。SQL 和 Python 都是常用的數(shù)據(jù)清洗工具,下面將從利弊以及處理簡(jiǎn)易 ...
pandas中如何求某個(gè)特定值在數(shù)據(jù)框中出現(xiàn)的次數(shù)?
2023-05-09
在 Pandas 中,可以使用 value_counts() 方法來計(jì)算數(shù)據(jù)框中某個(gè)特定值出現(xiàn)的次數(shù)。這個(gè)方法可以應(yīng)用于 Series 對(duì)象和 DataFrame 對(duì)象。 對(duì)于 Series 對(duì)象,value_counts() 方法返回一個(gè) Series,其中包含每個(gè)唯一值 ...

請(qǐng)問tableau工作表中怎么計(jì)算“累計(jì)百分比”呢?

請(qǐng)問tableau工作表中怎么計(jì)算“累計(jì)百分比”呢?
2023-05-08
在Tableau中計(jì)算累計(jì)百分比可以幫助我們更好地理解數(shù)據(jù)的趨勢(shì)和變化。在本文中,我將向您展示如何使用Tableau計(jì)算累計(jì)百分比,并為您提供一些實(shí)用的技巧和建議。 首先,讓我們了解什么是累計(jì)百分比。簡(jiǎn)而言之, ...
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(huì)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(huì)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(duì)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(shí)?
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(shí): 數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)知識(shí) 學(xué)習(xí)PowerBI需要具備數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)知識(shí),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(píng)估模型的擬合程度。調(diào)整后的R方是對(duì)R方的修正,它考慮了自變量的數(shù)量和樣本量對(duì)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(cè)能力 ...
什么時(shí)候樹模型會(huì)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(huì)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) ...

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