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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(shuō)明請(qǐng)參見(jiàn):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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每天一個(gè)數(shù)據(jù)分析題(五百一十)- 類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2024-08-30
類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN),又稱人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),根據(jù)計(jì)算的連接路徑連接信息處理的數(shù)學(xué)計(jì)算模型或者使用。在進(jìn)行類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前,數(shù)據(jù)要如何做準(zhǔn)備? A.        將所有數(shù)值屬性轉(zhuǎn)成類別屬性 ...
機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別是什么?
2023-08-15
機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)是兩個(gè)在人工智能領(lǐng)域中被廣泛應(yīng)用的概念,它們具有一些共同點(diǎn),但也存在一些關(guān)鍵區(qū)別。 機(jī)器學(xué)習(xí)是一種通過(guò)讓計(jì)算機(jī)系統(tǒng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和改進(jìn)性能的方法。它基于統(tǒng)計(jì)學(xué)和模式識(shí)別等領(lǐng)域的理論,通 ...
大數(shù)據(jù)處理中常見(jiàn)的算法有哪些?
2023-07-17
在大數(shù)據(jù)處理中,有許多常見(jiàn)的算法被廣泛應(yīng)用。這些算法幫助我們從海量的數(shù)據(jù)中提取有用信息、進(jìn)行模式識(shí)別和預(yù)測(cè)分析。以下是一些常見(jiàn)的大數(shù)據(jù)處理算法: MapReduce:MapReduce 是 Google 提出的一種分布式計(jì)算模 ...
有哪些常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法?
2023-06-30
機(jī)器學(xué)習(xí)是計(jì)算機(jī)科學(xué)中的一個(gè)分支,它利用統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能和計(jì)算機(jī)科學(xué)等領(lǐng)域的知識(shí)和技術(shù),通過(guò)訓(xùn)練模型從數(shù)據(jù)中提取有用的信息。機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以大致分為三類:監(jiān)督學(xué)習(xí)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)。在本文中,我 ...
數(shù)據(jù)挖掘的流程是什么?
2023-06-15
數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining)是指從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的有價(jià)值的信息和模式的過(guò)程。它利用統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等技術(shù)手段,將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有意義的知識(shí),以支持決策、預(yù)測(cè)和發(fā)現(xiàn)新的關(guān)聯(lián)等應(yīng)用。 數(shù)據(jù)挖掘的流程一 ...
數(shù)據(jù)分析師算法有哪些
2023-06-01
數(shù)據(jù)分析師是現(xiàn)代企業(yè)中非常重要的角色之一,他們負(fù)責(zé)從數(shù)據(jù)中獲取信息,并根據(jù)這些信息制定決策。而數(shù)據(jù)分析師要想完成這些任務(wù),必須掌握一系列算法。本文將介紹一些常見(jiàn)的分析師算法。 線性回歸 線性 ...

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里的訓(xùn)練次數(shù),訓(xùn)練目標(biāo),學(xué)習(xí)速率怎么確定?

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里的訓(xùn)練次數(shù),訓(xùn)練目標(biāo),學(xué)習(xí)速率怎么確定?
2023-04-13
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種常見(jiàn)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,用于解決分類、回歸和聚類等問(wèn)題。在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,訓(xùn)練次數(shù)、訓(xùn)練目標(biāo)和學(xué)習(xí)速率是三個(gè)重要的超參數(shù),對(duì)模型的性能和訓(xùn)練效率有著至關(guān)重要的影響。本文將從理論和實(shí)踐兩 ...

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(jiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法,但它們?cè)谠S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 ...

CDA Level Ⅲ 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(kù)(第四期)

CDA Level Ⅲ 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(kù)(第四期)
2024-10-05
不過(guò),在出題前,要公布上一期Level Ⅲ 中11-15題的答案,大家一起來(lái)看! 12、A 14、D A.二者都可以處理分類問(wèn)題 C.二者都是參數(shù)模型 17.如何以類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真邏輯回歸(Logistic Regression) ...

CDA數(shù)據(jù)分析師練習(xí)題2

CDA數(shù)據(jù)分析師練習(xí)題2
2024-09-12
《數(shù)據(jù)分析專項(xiàng)練習(xí)題庫(kù)》 《CDA數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(kù)》 《企業(yè)數(shù)據(jù)分析面試題庫(kù)》 推薦學(xué)習(xí)書(shū)籍 《CDA一級(jí)教材》在線電子版正式上線CDA網(wǎng)校,為你提供系統(tǒng)、實(shí)用、前沿的學(xué)習(xí)資源,助你輕松邁入數(shù) ...

CDA數(shù)據(jù)分析練習(xí)題2

CDA數(shù)據(jù)分析練習(xí)題2
2024-09-12
《數(shù)據(jù)分析專項(xiàng)練習(xí)題庫(kù)》 《CDA數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(kù)》 《企業(yè)數(shù)據(jù)分析面試題庫(kù)》 一、單選題 1.某超市研究銷售紀(jì)錄數(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn),買(mǎi)啤酒的人很大概率也會(huì)購(gòu)買(mǎi)尿布,這種屬于數(shù)據(jù)挖掘的哪類問(wèn)題?(A) ...
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