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cda

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)的第一個參數(shù)驗證碼對象,之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)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(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時表示是新驗證碼的宕機(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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常用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有哪些?
2023-07-17
常用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有很多,每個模型都有不同的結(jié)構(gòu)和應(yīng)用領(lǐng)域。以下是一些常見的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型: LeNet-5:LeNet-5 是最早的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一,由Yann LeCun等人在1998年提出。它主要應(yīng)用于手寫數(shù)字識別, ...
訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時對圖片的預(yù)處理是否必要?
2023-04-03
在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時,對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理是一個非常重要的步驟。特別是當(dāng)我們處理圖片數(shù)據(jù)時,預(yù)處理操作可以幫助我們提高模型的性能和效率。 為什么需要預(yù)處理? 首先,讓我們考慮一下圖片在計算機(jī)中是如何表示 ...
對于一個準(zhǔn)確率不高的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,應(yīng)該從哪些方面去優(yōu)化?
2023-03-31
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法,用于解決許多現(xiàn)實世界的問題。然而,即使使用最先進(jìn)的技術(shù)和算法構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型也可能存在準(zhǔn)確率不高的問題。在這種情況下,我們需要考慮從哪些方面去優(yōu)化。在本文中,我將分享 ...

數(shù)據(jù)回歸預(yù)測更適合用哪種 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 ?

數(shù)據(jù)回歸預(yù)測更適合用哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型?
2023-03-31
數(shù)據(jù)回歸預(yù)測是指利用歷史數(shù)據(jù)來預(yù)測未來數(shù)值的變化趨勢。在現(xiàn)代科技時代,數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一種非常寶貴的資源。人們通過對大量數(shù)據(jù)的分析和處理,可以有效地預(yù)測未來趨勢,并做出正確的決策。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種強(qiáng)大的 ...

CDA 數(shù)據(jù)分析師:數(shù)字化時代的關(guān)鍵人才

CDA 數(shù)據(jù)分析師:數(shù)字化時代的關(guān)鍵人才
2025-06-13
CDA 數(shù)據(jù)分析師:數(shù)字化時代的關(guān)鍵人才 在當(dāng)今數(shù)字化浪潮席卷全球的時代,數(shù)據(jù)已然成為驅(qū)動企業(yè)發(fā)展、推動行業(yè)變革的核心要素。從金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險評估,到零售企業(yè)的精準(zhǔn)營銷;從醫(yī)療行業(yè)的疾病預(yù)測,到電信領(lǐng)域的網(wǎng) ...
0基礎(chǔ)如何成為數(shù)據(jù)分析師:學(xué)習(xí)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(jìn)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)科學(xué)家需要掌握哪些深度學(xué)習(xí)技能?
2024-06-04
作為數(shù)據(jù)科學(xué)家,深度學(xué)習(xí)是必不可少的技能之一。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個子領(lǐng)域,通過建立和訓(xùn)練多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來模擬人類大腦的工作原理。在數(shù)據(jù)科學(xué)的實踐中,掌握深度學(xué)習(xí)技能對于處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)和解決現(xiàn)實世 ...
數(shù)據(jù)挖掘中最常用的算法模型有哪些?
2024-01-30
在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中,有許多常用的算法模型被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析、預(yù)測和模式識別等任務(wù)。以下是一些最常見的算法模型: 決策樹:決策樹是一種基于樹狀結(jié)構(gòu)的分類和回歸方法。它通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行逐步分割來構(gòu)建一棵樹 ...

基于人工智能的數(shù)據(jù)分析方法有哪些?

基于人工智能的數(shù)據(jù)分析方法有哪些?
2023-10-17
在信息時代,海量的數(shù)據(jù)涌入各行各業(yè)。為了從這些數(shù)據(jù)中提取有價值的洞察,并做出準(zhǔn)確的決策,人工智能(AI)正日益成為數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)。本文將介紹基于人工智能的數(shù)據(jù)分析方法,包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和 ...
CDA LEVEL III
2023-10-11
一、總則 CDA(Certified Data Analyst),即“CDA數(shù)據(jù)分析師”,是在數(shù)字經(jīng)濟(jì)大背景和人工智能時代趨勢下,面向全行業(yè)的資格認(rèn)證,旨在提升用戶數(shù)字技能,助力企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,推動行業(yè)數(shù)字化發(fā)展?!窩DA人才 ...
如何在R中實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?
2023-10-11
深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種在許多領(lǐng)域取得突破性成果的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。它能夠通過模擬人腦神經(jīng)元之間的連接方式,從大量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和提取特征,進(jìn)而完成任務(wù)如圖像識別、自然語言處理等。在R語言中,有幾個流行的包 ...
如何在R中實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?
2023-09-07
深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種在許多領(lǐng)域取得突破性成果的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。它能夠通過模擬人腦神經(jīng)元之間的連接方式,從大量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和提取特征,進(jìn)而完成任務(wù)如圖像識別、自然語言處理等。在R語言中,有幾個流行的包可 ...
機(jī)器學(xué)習(xí)中有哪些高級模型和算法?
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 ...
怎么使用時空數(shù)據(jù)預(yù)測庫存需求?
2023-08-09
使用時空數(shù)據(jù)預(yù)測庫存需求是一種有效的方法,可以幫助企業(yè)在不同時間和地點合理安排庫存,以滿足客戶需求并降低成本。時空數(shù)據(jù)是指包含時間和空間信息的數(shù)據(jù),如銷售記錄、供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)和地理位置數(shù)據(jù)等。下面將介紹如 ...

算法和模型之間有何區(qū)別和聯(lián)系?

算法和模型之間有何區(qū)別和聯(lián)系?
2023-08-08
算法和模型是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中兩個重要的概念,它們在數(shù)據(jù)分析、預(yù)測和決策等任務(wù)中起著關(guān)鍵作用。雖然它們有不同的定義和功能,但在實際應(yīng)用中常常緊密聯(lián)系在一起。 讓我們來看看算法的定義。算法是一組嚴(yán)格定義 ...
機(jī)器學(xué)習(xí)模型中的超參數(shù)是什么?
2023-07-19
超參數(shù)是機(jī)器學(xué)習(xí)模型中的一類參數(shù),它們用于控制模型的訓(xùn)練過程和性能。與模型的權(quán)重不同,超參數(shù)在訓(xùn)練之前需要手動設(shè)置,并且通常在交叉驗證或驗證集上進(jìn)行優(yōu)化。 在機(jī)器學(xué)習(xí)中,超參數(shù)的選擇對于模型的性能和泛 ...
挖掘算法中最常用的有哪些?
2023-06-29
挖掘算法是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個分支,它是用于從數(shù)據(jù)集中提取出有意義的信息和模式的方法。在挖掘算法中,有許多不同的技術(shù)和算法可供選擇,每種算法都有其獨特的優(yōu)點和適用范圍。本文將介紹挖掘算法中最常用的幾種算法。 ...
人工智能的核心概念是什么?
2023-06-17
人工智能是一種使計算機(jī)系統(tǒng)擁有類似于人類的智能行為和思維能力的技術(shù)。它涉及到各種領(lǐng)域,包括計算機(jī)視覺、自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等。雖然人工智能覆蓋了廣泛的范圍,但其核心概念可以歸納為以下幾點。 機(jī)器學(xué) ...

如何選擇合適的預(yù)測模型?

如何選擇合適的預(yù)測模型?
2023-06-15
預(yù)測模型是機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的重要組成部分,它們幫助我們了解數(shù)據(jù)背后的趨勢和模式,并為未來進(jìn)行預(yù)測。選擇合適的預(yù)測模型可以提高預(yù)測的準(zhǔn)確性和可靠性,本文將介紹如何選擇合適的預(yù)測模型。 確定 ...
如何處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集?
2023-06-15
隨著現(xiàn)代技術(shù)的不斷發(fā)展,處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集已經(jīng)成為了許多行業(yè)和領(lǐng)域的必要工作。從互聯(lián)網(wǎng)公司、金融機(jī)構(gòu)、醫(yī)療保健到政府機(jī)構(gòu),都需要處理大量數(shù)據(jù),以幫助他們做出更明智的決策。在本文中,我們將探討如何處理大規(guī) ...
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