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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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人工智能的時(shí)代，再多一個(gè)數(shù)據(jù)分析師證書(shū)，穩(wěn)了~
2024-09-09
第 1 章 引言 隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，人工智能（Artificial Intelligence, AI）迅速成為全球科技創(chuàng)新的焦點(diǎn)，深刻影響著各行各業(yè)的運(yùn)作與發(fā)展。在這一背景下，數(shù)據(jù)分析師作為人工智能技術(shù)應(yīng)用的重 ...

數(shù)據(jù)分析中常用的文本挖掘方法有哪些？

數(shù)據(jù)分析中常用的文本挖掘方法有哪些？
2024-05-13
文本挖掘是數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域中的重要技術(shù)之一，它旨在從大量的文本數(shù)據(jù)中提取有用的信息和知識(shí)。常用的文本挖掘方法包括以下幾種： 詞袋模型（Bag of Words）：詞袋模型是最基礎(chǔ)的文本表示方法之一。它將每 ...
如何在深度學(xué)習(xí)中處理圖像和文本數(shù)據(jù)？
2024-04-15
在深度學(xué)習(xí)中，處理圖像和文本數(shù)據(jù)是非常重要的任務(wù)。隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的快速發(fā)展，圖像和文本數(shù)據(jù)已經(jīng)成為廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域的主要數(shù)據(jù)類(lèi)型。本文將介紹如何使用深度學(xué)習(xí)方法有效地處理圖像和文本 ...
如何解決數(shù)據(jù)科學(xué)中的樣本不平衡問(wèn)題？
2024-03-12
在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域，樣本不平衡是指訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中不同類(lèi)別的樣本數(shù)量差異較大。這種問(wèn)題可能導(dǎo)致模型訓(xùn)練的偏見(jiàn)和不準(zhǔn)確性，降低預(yù)測(cè)結(jié)果的可信度。在本文中，我們將探討解決樣本不平衡問(wèn)題的一些常見(jiàn)方法。 一、理解 ...
深度學(xué)習(xí)在圖像處理中的應(yīng)用有哪些？
2024-01-08
深度學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域的一種重要技術(shù)，以其出色的性能和廣泛的應(yīng)用而備受關(guān)注。在圖像處理領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)取得了許多令人驚嘆的成果，極大地推動(dòng)了圖像處理技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)步。本文將介紹深度學(xué)習(xí)在圖像處理中 ...
機(jī)器學(xué)習(xí)中有哪些高級(jí)模型和算法？
2023-08-15
在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中，有許多高級(jí)模型和算法被廣泛應(yīng)用于各種任務(wù)。下面將介紹其中一些重要的高級(jí)模型和算法。 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Networks，DNN）：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于人工神經(jīng)元之間相互連接的模型。它 ...
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 ...
如何用深度學(xué)習(xí)技術(shù)診斷疾病？
2023-07-07
隨著人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展，深度學(xué)習(xí)作為其中的重要分支，正在逐漸應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域。其優(yōu)越的數(shù)據(jù)處理和模式識(shí)別能力使其成為疾病診斷的一種有潛力的工具。本文將介紹如何利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行疾病診斷，并探討其在 ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的能量函數(shù)是如何定義的？

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的能量函數(shù)是如何定義的？
2023-04-03
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬神經(jīng)系統(tǒng)的計(jì)算模型，其核心是通過(guò)學(xué)習(xí)從輸入到輸出之間的映射關(guān)系來(lái)解決各種問(wèn)題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的能量函數(shù)是一種用于描述神經(jīng)元狀態(tài)的數(shù)學(xué)函數(shù)，它可以幫助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過(guò)程中找到最優(yōu)的權(quán)重和 ...

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積層后一定要跟激活函數(shù)嗎？

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積層后一定要跟激活函數(shù)嗎？
2023-03-30
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network, CNN)是一種用于圖像、音頻等數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型。CNN中的卷積層(Convolutional Layer)是其中最重要的組成部分之一，它通過(guò)應(yīng)用卷積核(Kernel)來(lái)提取圖像中的特征。 ...
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