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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(hù)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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一個(gè)資深數(shù)據(jù)人對(duì)數(shù)據(jù)挖掘解讀

一個(gè)資深數(shù)據(jù)人對(duì)數(shù)據(jù)挖掘解讀
2016-09-08
一個(gè)資深數(shù)據(jù)人對(duì)數(shù)據(jù)挖掘解讀 在銀行做了兩年的數(shù)據(jù)分析和挖掘工作,較少接觸互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用場(chǎng)景,因此,一直都在思考一個(gè)問(wèn)題,“互聯(lián)網(wǎng)和金融,在數(shù)據(jù)挖掘上,究竟存在什么樣的區(qū)別”。在對(duì)這個(gè)問(wèn)題的摸索和理 ...

數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)中應(yīng)用的四種途徑

數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)中應(yīng)用的四種途徑
2016-09-05
數(shù)據(jù)挖掘在企業(yè)中應(yīng)用的四種途徑 數(shù)據(jù)激增是當(dāng)今社會(huì)的一大特性,如何有效的利用數(shù)據(jù)挖掘方法,從海量信息中提取出有用的模式和規(guī)律而不僅僅是“望洋興嘆”,已經(jīng)成為人們迫切的需求。企業(yè)應(yīng)該將數(shù)據(jù)挖掘視為一 ...

數(shù)據(jù)挖掘關(guān)鍵技術(shù)介紹

數(shù)據(jù)挖掘關(guān)鍵技術(shù)介紹
2016-08-31
數(shù)據(jù)挖掘關(guān)鍵技術(shù)介紹 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)雖是一項(xiàng)新興的數(shù)據(jù)處理技術(shù),但其發(fā)展速度十分迅猛,至今已經(jīng)形成了決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)、聚類(lèi)分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則等多項(xiàng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),極大的滿(mǎn)足了用戶(hù)的需求。 ...

怎么區(qū)別數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析

怎么區(qū)別數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析
2016-08-31
怎么區(qū)別數(shù)據(jù)挖掘與數(shù)據(jù)分析 數(shù)據(jù)分析(狹義)與數(shù)據(jù)挖掘的本質(zhì)都是一樣的,都是從數(shù)據(jù)里面發(fā)現(xiàn)關(guān)于業(yè)務(wù)的知識(shí)(有價(jià)值的信息),從而幫助業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)、改進(jìn)產(chǎn)品以及幫助企業(yè)做更好的決策。 從分析的目 ...

大數(shù)據(jù)給機(jī)器學(xué)習(xí)帶來(lái)了什么影響

大數(shù)據(jù)給機(jī)器學(xué)習(xí)帶來(lái)了什么影響
2016-08-28
大數(shù)據(jù)給機(jī)器學(xué)習(xí)帶來(lái)了什么影響 在人工智能界有一種說(shuō)法,認(rèn)為機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域中最能體現(xiàn)智能的一個(gè)分支。從歷史來(lái)看,機(jī)器學(xué)習(xí)似乎也是人工智能中發(fā)展最快的分支之一。 在二十世紀(jì)八十年代的 ...

數(shù)據(jù)挖掘可挖掘的知識(shí)類(lèi)型

數(shù)據(jù)挖掘可挖掘的知識(shí)類(lèi)型
2016-08-25
數(shù)據(jù)挖掘可挖掘的知識(shí)類(lèi)型 一、概念/類(lèi) 描述 概念/類(lèi)描述就是通過(guò)對(duì)某類(lèi)對(duì)象關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的匯總,分析和比較,用匯總的簡(jiǎn)潔的精確的方式對(duì)此類(lèi)對(duì)象的內(nèi)涵進(jìn)行描述,并概括這類(lèi)對(duì)象的有關(guān)特征。概念描述分為:特 ...

想了解機(jī)器學(xué)習(xí)?你需要知道的十個(gè)基礎(chǔ)算法

想了解機(jī)器學(xué)習(xí)?你需要知道的十個(gè)基礎(chǔ)算法
2016-08-18
想了解機(jī)器學(xué)習(xí)?你需要知道的十個(gè)基礎(chǔ)算法 毫無(wú)疑問(wèn),作為人工智能的子領(lǐng)域—機(jī)器學(xué)習(xí)在過(guò)去的幾年中越來(lái)越受歡迎。由于大數(shù)據(jù)是目前科技行業(yè)最熱門(mén)的趨勢(shì),基于大量的數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)在提前預(yù)測(cè)和做出建議方面有 ...

應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行客戶(hù)關(guān)系管理

應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行客戶(hù)關(guān)系管理
2016-08-12
應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行客戶(hù)關(guān)系管理 在當(dāng)今市場(chǎng)上,商業(yè)的成功離不開(kāi)有效的客戶(hù)關(guān)系管理(Customer Relationship Management,CRM)??蛻?hù)關(guān)系管理的本質(zhì)是更有效地進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)??蛻?hù)關(guān)系管理的目標(biāo)是縮減銷(xiāo)售周期和銷(xiāo)售 ...

計(jì)量之路:有什么理由讓我們選擇SAS?

計(jì)量之路:有什么理由讓我們選擇SAS?
2022-01-20
  數(shù)據(jù)挖掘:從現(xiàn)有的大量數(shù)據(jù)中,攫取不明顯、之前未知、可能有用的知識(shí) ——William Frawley & Gregory Piatetsky Shapiro 市面上做數(shù)據(jù)挖掘的工具非常多,可謂是百 ...

客戶(hù)細(xì)分:如何找到最有價(jià)值的TA?

客戶(hù)細(xì)分:如何找到最有價(jià)值的TA?
2016-08-08
關(guān)于客戶(hù)分類(lèi)的內(nèi)容早就想寫(xiě)卻不知道怎么動(dòng)筆,因?yàn)榭蛻?hù)分類(lèi)沒(méi)有統(tǒng)一方法和規(guī)則,行業(yè)之間分類(lèi)的方法、角度完全不同,今天可能犯神經(jīng)病了,突然想清楚該怎么寫(xiě)啦~~ 上一篇文章介紹了用定位理論打造 ...

數(shù)據(jù)挖掘中的基于決策樹(shù)的分類(lèi)方法

數(shù)據(jù)挖掘中的基于決策樹(shù)的分類(lèi)方法
2016-07-31
數(shù)據(jù)挖掘中的基于決策樹(shù)的分類(lèi)方法 1 分類(lèi)的概念及分類(lèi)器的評(píng)判 分類(lèi)是數(shù)據(jù)挖掘中的一個(gè)重要課題。分類(lèi)的目的是學(xué)會(huì)一個(gè)分類(lèi)函數(shù)或分類(lèi)模型(也常常稱(chēng)作分類(lèi)器),該模型能把數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)項(xiàng)映射到給 ...

如何將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到客戶(hù)內(nèi)在需求管理

如何將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到客戶(hù)內(nèi)在需求管理
2016-07-30
如何將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用到客戶(hù)內(nèi)在需求管理 客戶(hù)內(nèi)在需求管理(Customer Relationship Management)是一種以客戶(hù)為中心的經(jīng)營(yíng)策略,它以信息技術(shù)為手段,通過(guò)對(duì)相關(guān)業(yè)務(wù)流程的重新設(shè)計(jì)及相關(guān)工作流程的重新組合 ...

關(guān)于數(shù)據(jù)分析那些事,看這一文章就夠了

關(guān)于數(shù)據(jù)分析那些事,看這一文章就夠了
2016-07-25
關(guān)于數(shù)據(jù)分析那些事,看這一文章就夠了 一:那到底什么是數(shù)據(jù)分析呢?數(shù)據(jù)分析是基于商業(yè)目的,有目的的進(jìn)行收集、整理、加工和分析數(shù)據(jù),提煉有價(jià)信息的一個(gè)過(guò)程。其過(guò)程概括起來(lái)主要包括:明確分析目的與框架 ...

怎樣入手學(xué)習(xí)R的算法?

怎樣入手學(xué)習(xí)R的算法?
2016-07-25
R是目前學(xué)習(xí)R語(yǔ)言中應(yīng)用最廣泛的平臺(tái)。當(dāng)你認(rèn)真起來(lái)學(xué)習(xí)R的時(shí)候你會(huì)找到學(xué)習(xí)R的竅門(mén)。 它之所以功能強(qiáng)大是因?yàn)楹芏鄼C(jī)器學(xué)習(xí)的算法都是現(xiàn)有的。然而其中一個(gè)問(wèn)題是這些算法都是由第三方提供的,這似乎讓這些 ...

說(shuō)說(shuō)你心目中的建模分析師!

說(shuō)說(shuō)你心目中的建模分析師!
2022-01-20
說(shuō)到建模分析師,你可能會(huì)臆想到的形象是怎樣的?數(shù)據(jù)民工?金融精英?公司牛人? 他的發(fā)型可能是: 禿頭 無(wú)劉海蓬松長(zhǎng)發(fā) 他的裝束大概是: 雙肩背包(你的背包,背到現(xiàn)在還沒(méi)爛) ...

數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷(xiāo)與數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷(xiāo)與數(shù)據(jù)挖掘
2016-07-16
數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷(xiāo)與數(shù)據(jù)挖掘 提起數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷(xiāo)可能還有許多人并不了解“他”,其實(shí)我們雖然不了解什么是數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷(xiāo),但是數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷(xiāo)卻時(shí)時(shí)刻刻在影響我們的生活,比如你每天E-mail可能會(huì)收到關(guān)于某種產(chǎn)品的優(yōu)惠以及XXX ...

數(shù)據(jù)挖掘與CRM

數(shù)據(jù)挖掘與CRM
2016-07-13
數(shù)據(jù)挖掘與CRM 現(xiàn)在的數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目多數(shù)都是游擊戰(zhàn),這邊挖一挖那邊挖一挖,挖到最后還是一場(chǎng)空,還落了個(gè)“忽悠”綽號(hào);回想數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)流程,那只是一個(gè)數(shù)據(jù)挖掘類(lèi)項(xiàng)目的標(biāo)桿而已,那對(duì)商業(yè)問(wèn)題有沒(méi)有 ...

常見(jiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法比較

常見(jiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法比較
2016-07-11
常見(jiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法比較 機(jī)器學(xué)習(xí)算法太多了,分類(lèi)、回歸、聚類(lèi)、推薦、圖像識(shí)別領(lǐng)域等等,要想找到一個(gè)合適算法真的不容易,所以在實(shí)際應(yīng)用中,我們一般都是采用啟發(fā)式學(xué)習(xí)方式來(lái)實(shí)驗(yàn)。通常最開(kāi)始我們都會(huì)選擇 ...

走出數(shù)據(jù)挖掘的誤區(qū)

走出數(shù)據(jù)挖掘的誤區(qū)
2016-07-10
走出數(shù)據(jù)挖掘的誤區(qū) 數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)集中識(shí)別出有效的、新穎的、潛在并有用的、最終可理解的模式的非平凡過(guò)程。它綜合使用統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、人工智能、信息科學(xué)等多個(gè)學(xué)科的技術(shù),從海量的客戶(hù)數(shù)據(jù)中找出 ...

數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中要避免的11大錯(cuò)誤

數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中要避免的11大錯(cuò)誤
2016-07-03
數(shù)據(jù)挖掘過(guò)程中要避免的11大錯(cuò)誤 1. 缺乏數(shù)據(jù)(Lack Data) 對(duì)于分類(lèi)問(wèn)題或預(yù)估問(wèn)題來(lái)說(shuō),常常缺乏準(zhǔn)確標(biāo)注的案例。 例如:欺詐偵測(cè)(Fraud Detection):在上百萬(wàn)的交易中,可能只有屈指可數(shù)的欺詐交易, ...

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