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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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數(shù)據(jù)分析的定義、作用及在各行業(yè)的應(yīng)用案例
2024-09-03
數(shù)據(jù)分析,這個(gè)詞匯看似簡(jiǎn)單,但卻承載著巨大的意義。作為一名在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域工作多年的從業(yè)者,我深知它的重要性和廣泛應(yīng)用。數(shù)據(jù)分析不僅僅是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和計(jì)算,更是通過(guò)深度挖掘數(shù)據(jù)背后隱藏的價(jià)值,幫助企 ...
每天一個(gè)數(shù)據(jù)分析題(五百一十八)- Skip-Gram模型
2024-09-03
關(guān)于Skip-Gram模型,以下說(shuō)法正確的是? A.        屬于詞袋模型的一種 B.        模型的目標(biāo)是最大化用當(dāng)前的詞預(yù)測(cè)上下文的詞的生成概率 C.      &nbs ...
每天一個(gè)數(shù)據(jù)分析題(五百一十七)- Skip-Gram模型
2024-09-03
Skip-Gram模型的基礎(chǔ)形式非常簡(jiǎn)單,為了更清楚地解釋模型,我們先從最一般的基礎(chǔ)模型來(lái)看Word2Vec。Skip-Gram模型不包含以下哪一項(xiàng)? A.        輸入層 B.        池化層 ...
每天一個(gè)數(shù)據(jù)分析題(五百一十六)- 貝葉斯分類算法
2024-09-03
貝葉斯分類算法是統(tǒng)計(jì)學(xué)的一種分類方法,它是一類利用概率統(tǒng)計(jì)知識(shí)進(jìn)行分類的算法。以下哪一個(gè)屬于貝葉斯分類算法? A.        TAN B.        HMM C.    &nbs ...
入行數(shù)據(jù)分析必學(xué)的5大領(lǐng)域和3個(gè)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目
2024-09-02
隨著數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策在各行業(yè)中的廣泛應(yīng)用,數(shù)據(jù)分析已成為現(xiàn)代企業(yè)中不可或缺的一部分。對(duì)于初學(xué)者來(lái)說(shuō),掌握一些關(guān)鍵領(lǐng)域的知識(shí)和技能,不僅能幫助你快速入門,還能為你在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。在這篇文章中, ...
2024年最適合零基礎(chǔ)入門的數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)路徑
2024-09-02
數(shù)據(jù)分析,這個(gè)領(lǐng)域在今天幾乎已經(jīng)滲透到各個(gè)行業(yè),無(wú)論你是準(zhǔn)備進(jìn)入職場(chǎng),還是希望在現(xiàn)有崗位上提升自己的技能,掌握數(shù)據(jù)分析都是一個(gè)不可忽視的趨勢(shì)。特別是對(duì)于零基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)者來(lái)說(shuō),選擇一條清晰、實(shí)用的學(xué)習(xí)路徑 ...
每天一個(gè)數(shù)據(jù)分析題(五百一十五)- 樸素貝葉斯分類器
2024-09-02
樸素貝葉斯分類器是一系列以假設(shè)特征之間強(qiáng)(樸素)獨(dú)立下運(yùn)用貝葉斯定理為基礎(chǔ)的簡(jiǎn)單概率分類器。該分類器模型會(huì)給問(wèn)題實(shí)例分配用特征值表示的類標(biāo)簽,類標(biāo)簽取自有限集合。下列選項(xiàng)不屬于樸素貝葉斯分類器特點(diǎn)的是 ...
每天一個(gè)數(shù)據(jù)分析題(五百一十四)- 決策樹算法
2024-09-02
決策樹由節(jié)點(diǎn)和邊兩種元素組成的結(jié)構(gòu),決策樹中不包含一下哪種結(jié)點(diǎn)? A.        根結(jié)點(diǎn)(root node) B.        內(nèi)部結(jié)點(diǎn)(internal node) C.  ...
每天一個(gè)數(shù)據(jù)分析題(五百一十三)- 決策樹算法
2024-09-02
在決策樹算法中,ID3使用哪個(gè)度量來(lái)進(jìn)行特征的選擇? A.        信息熵 B.        信息增益比 C.        信息增益 D.        ...

機(jī)器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用:5個(gè)經(jīng)典案例解析

機(jī)器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用:5個(gè)經(jīng)典案例解析
2024-08-31
在當(dāng)今的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)時(shí)代,機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為各行業(yè)數(shù)據(jù)分析的重要工具。其廣泛應(yīng)用不僅提升了工作效率,還在多種場(chǎng)景中展現(xiàn)了卓越的智能化潛力。今天,我將通過(guò)五個(gè)經(jīng)典案例,詳細(xì)解析機(jī)器學(xué)習(xí)在金融、醫(yī)療、零售 ...

2024年數(shù)據(jù)分析師最需要掌握的8大核心技能

2024年數(shù)據(jù)分析師最需要掌握的8大核心技能
2024-08-31
隨著數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的不斷發(fā)展,2024年對(duì)數(shù)據(jù)分析師的技能要求也在不斷提升。作為一名在數(shù)據(jù)分析行業(yè)深耕多年的從業(yè)者,我深知要在這個(gè)競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中脫穎而出,需要具備哪些核心技能,并不斷更新自己的知識(shí)儲(chǔ)備。 ...
每天一個(gè)數(shù)據(jù)分析題(五百一十二)- 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化
2024-08-30
在完整的機(jī)器學(xué)習(xí)流程中,數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化(Data Standardization)一直是一項(xiàng)重要的處理流程。不同模型對(duì)于數(shù)據(jù)是否標(biāo)準(zhǔn)化的敏感程度不同,以下哪個(gè)模型對(duì)變量是否標(biāo)準(zhǔn)化不敏感? A.        決策樹 ...
每天一個(gè)數(shù)據(jù)分析題(五百一十一)- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2024-08-30
BP(back propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是1986年由Rumelhart和McClelland為首的科學(xué)家提出的概念,是一種按照誤差逆向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練順序?yàn)楹???A:調(diào)整權(quán)重; B: ...
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 ...

2024-2028年數(shù)據(jù)分析師就業(yè)前景及薪資預(yù)測(cè)

2024-2028年數(shù)據(jù)分析師就業(yè)前景及薪資預(yù)測(cè)
2024-08-30
未來(lái)五年,數(shù)據(jù)分析師的職業(yè)發(fā)展路徑 ...
成為優(yōu)秀數(shù)據(jù)分析師必須掌握的10大核心技能
2024-08-30
成為一名優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析師并非易事。數(shù)據(jù)分析不僅僅是對(duì)數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單處理和計(jì)算,它需要我們具備多方面的技能,既包括技術(shù)性的能力,也包括與人溝通和業(yè)務(wù)理解等軟技能。以下,我將從技術(shù)技能和軟技能兩個(gè)角度,詳細(xì) ...
每天一個(gè)數(shù)據(jù)分析題(五百零九)- 邏輯回歸
2024-08-29
當(dāng)激活函數(shù)為sigmoid時(shí),如何以類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真邏輯回歸(Logistic Regression)" A.        輸入層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)設(shè)定為3 B.        隱藏層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)設(shè)定為 ...
每天一個(gè)數(shù)據(jù)分析題(五百零八)- 機(jī)器學(xué)習(xí)模型
2024-08-29
邏輯回歸和支持向量機(jī)(SVM)都是經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)模型,邏輯回歸和SVM的聯(lián)系與區(qū)別,不正確的是? A.        二者都可以處理分類問(wèn)題 B.        二者都可以增加不同的正則 ...
每天一個(gè)數(shù)據(jù)分析題(五百零七)- 集成學(xué)習(xí)算法
2024-08-29
集成學(xué)習(xí)算法是將多個(gè)較弱的模型集成模型組,其中的模型可以單獨(dú)進(jìn)行訓(xùn)練,并且它們的預(yù)測(cè)能以某種方式結(jié)合起來(lái)去做出一個(gè)總體預(yù)測(cè)。集成學(xué)習(xí)從集成思想的架構(gòu)可以分為幾種 框架? A.        B ...
每天一個(gè)數(shù)據(jù)分析題(五百零六)- 裝袋方法
2024-08-28
裝袋方法(bagging)也叫做bootstrap aggregating,是在原始 數(shù)據(jù)集有放回地重采樣S次后得到新數(shù)據(jù)集的一種技術(shù),其代表算法有? A.        Adaboost B.      &nb ...

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