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') } 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(), // 加隨機數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1：配置參數(shù) // 參數(shù)2：回調(diào)，回調(diào)的第一個參數(shù)驗證碼對象，之后可以使用它調(diào)用相應的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數(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服務器是否宕機 new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機時表示是新驗證碼的宕機 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){ //倒計時完成 $(".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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誠邀會員投稿：前沿數(shù)據(jù)科學技術(shù)分享視頻: 2024-08-27; 親愛的CDA會員們：我們非常高興地宣布，即日起，我們將啟動一個新的內(nèi)容分享活動，旨在匯聚大家在前沿數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域的智慧與經(jīng)驗。我們誠邀每位會員投稿，分享你們的技術(shù)視頻，從而共同推動數(shù)據(jù)科學的發(fā)展與交 ...

機器學習在數(shù)據(jù)分析中的應用：最新趨勢: 2024-08-26; 機器學習已經(jīng)從一個新興的技術(shù)發(fā)展成為現(xiàn)代數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域的核心組成部分。作為一名在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域深耕多年的從業(yè)者，我親眼見證了機器學習如何在數(shù)據(jù)分析中發(fā)揮著越來越重要的作用。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，機器學習技 ...

每天一個數(shù)據(jù)分析題（四百九十七）- 序列模式挖掘: 2024-08-22; 序列模式挖掘 (sequence pattern mining ）是指挖掘相對時間或其他模式出現(xiàn)頻率高的模式，典型的應用還是限于離散型的序列。下列哪個選項不屬于序列模式的時限約束？ A. 最大跨度約束 ...

每天一個數(shù)據(jù)分析題（四百九十六）- 決策樹模型: 2024-08-22; 回歸樹是可以用于回歸的決策樹模型，一個回歸樹對應著輸入空間（即特征空間）的一個劃分以及在劃分單元上的輸出值。以下哪個指標可用于回歸樹中的模型比較 A. Adjusted R2 B ...

每天一個數(shù)據(jù)分析題（四百九十五）- 分類算法: 2024-08-22; 下面有關(guān)分類算法的準確率，查全率，F(xiàn)1值的描述，錯誤的是？ A. 準確率是檢索出相關(guān)文檔數(shù)與檢索出的文檔總數(shù)的比率，衡量的是檢索系統(tǒng)的查準率 B. 查全 ...

每天一個數(shù)據(jù)分析題（四百九十四）- 分類器: 2024-08-21; 對于分類器的性能，我們需要不同的維度來進行綜合衡量。以下不屬于分類器評價或比較尺度的有？ A. 預測準確度 B. 查全率 C. ...

每天一個數(shù)據(jù)分析題（四百九十三）- 主成分分析與因子分析: 2024-08-21; 在主成分分析中，主成分的個數(shù)通常是由（）來確定的。 A. 樣本量 B. 變量個數(shù) C. 主成分載荷矩陣 D. ...

每天一個數(shù)據(jù)分析題（四百九十二）- 主成分分析與因子分析: 2024-08-21; 在因子分析中，因子載荷矩陣是用來表示（）。 A. 變量和因子之間的關(guān)系 B. 樣本和因子之間的關(guān)系 C. 變量和樣本之間的關(guān)系 ...

網(wǎng)絡數(shù)據(jù)分析技術(shù)：從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)用戶洞察: 2024-08-20; 在這個信息爆炸的時代，網(wǎng)絡數(shù)據(jù)分析技術(shù)成為了我們理解用戶需求和行為模式的重要工具。通過這些技術(shù)，企業(yè)可以從大量數(shù)據(jù)中提取出有價值的洞察，幫助他們做出更明智的決策，提升市場競爭力。然而，如何有效地 ...

每天一個數(shù)據(jù)分析題（四百九十一）- 主成分分析與因子分析: 2024-08-20; 因子載荷矩陣是主成分載荷矩陣（）的結(jié)果 A. 最小方差斜交旋轉(zhuǎn) B. 最大方差斜交旋轉(zhuǎn) C. 最小方差正交旋轉(zhuǎn) D. ...

每天一個數(shù)據(jù)分析題（四百九十）- 主成分分析與因子分析: 2024-08-20; 在主成分分析中，主成分的選擇通常是按照（）的大小排序來進行的。 A. 特征值 B. 特征向量 C. 協(xié)方差矩陣 D. ...

每天一個數(shù)據(jù)分析題（四百八十九）- 主成分分析與因子分析: 2024-08-20; 關(guān)于主成分分析和因子分析的區(qū)別，下列描述正確的是（） A. 主成分分析是一種無監(jiān)督學習算法，而因子分析是一種有監(jiān)督學習算法 B. 主成分分析是一種線性 ...

每天一個數(shù)據(jù)分析題（四百八十八）- 非監(jiān)督學習: 2024-08-19; 關(guān)于非監(jiān)督學習，在K-means聚類分析使用的距離是（） A. 歐式距離 B. 絕對距離 C. Minkowski距離 D. & ...

每天一個數(shù)據(jù)分析題（四百八十七）- 非監(jiān)督學習: 2024-08-19; 關(guān)于非監(jiān)督學習，在K-means聚類分析使用的距離是（） A. 歐式距離 B. 絕對距離 C. Minkowski距離 D. & ...

每天一個數(shù)據(jù)分析題（四百八十六）- 非監(jiān)督學習: 2024-08-19; 關(guān)于非監(jiān)督學習，PCA的缺點是？ A. 去除數(shù)據(jù)中的冗余信息 B. 簡潔 C. 全局降維 D. 線性降維 ...

0基礎(chǔ)如何成為數(shù)據(jù)分析師：學習路徑指南: 2024-08-19; 在數(shù)據(jù)分析行業(yè)迅速發(fā)展的今天，越來越多的人希望進入這個領(lǐng)域。然而，對于沒有相關(guān)背景的人來說，如何從零基礎(chǔ)成為一名數(shù)據(jù)分析師可能顯得有些困難。作為一名在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域打拼多年的從業(yè)者，我非常理解大 ...

數(shù)據(jù)分析在商業(yè)決策中的核心角色與應用案例: 2024-08-19; 在當今快速變化的商業(yè)環(huán)境中，數(shù)據(jù)分析已成為企業(yè)決策的基石。作為一名長期從事數(shù)據(jù)分析行業(yè)的從業(yè)者，我深知數(shù)據(jù)的力量與重要性。無論是初入行業(yè)的晚輩，還是資深決策者，都需要理解如何通過數(shù)據(jù)來指導決策 ...

數(shù)據(jù)分析學習路徑與資源指南: 2024-08-16; 數(shù)據(jù)分析是一門系統(tǒng)性強、資源豐富的學科，想要在這個領(lǐng)域取得成功，需要明確的學習路徑和合適的資源支持。本文將詳細探討如何有效學習數(shù)據(jù)分析，從基礎(chǔ)知識到實戰(zhàn)項目，以及推薦適合的學習資源和工具，幫助你在數(shù) ...

數(shù)據(jù)分析師35歲以后如何保持競爭力: 2024-08-15; 隨著數(shù)據(jù)分析行業(yè)的快速發(fā)展，35歲對于數(shù)據(jù)分析師來說可能是一個重要的職業(yè)轉(zhuǎn)折點。這個階段的職業(yè)發(fā)展不僅僅依賴于已有的經(jīng)驗和技能，還需要通過持續(xù)學習、明確職業(yè)規(guī)劃、拓展技能、建立人脈關(guān)系以及利用繼續(xù)教育 ...

Stata在數(shù)據(jù)分析中的應用：深入挖掘數(shù)據(jù): 2024-08-15; 在Stata中，用戶可以通過generate命令創(chuàng)建新變量，例如根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)生成分類變量或數(shù)值變量。這些新變量可以用于進一步的分析或模型構(gòu)建。數(shù)據(jù)清洗當涉及多個數(shù)據(jù)集時，Stata提供了merge命令來合 ...