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數字化人才認證
') } 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(), // 加隨機數防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調用 initGeetest 進行初始化 // 參數1:配置參數 // 參數2:回調,回調的第一個參數驗證碼對象,之后可以使用它調用相應的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數為必須,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", // 產品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數說明請參見: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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怎樣才能將數據拆分成多個單元格?
2023-10-13
在數據處理和電子表格應用程序中,將數據拆分成多個單元格是一項常見的任務。這種操作可以幫助我們更好地組織和解析數據,使其更易讀和易于分析。下面將介紹幾種方法來實現這個目標。 使用文本函數 在許多電子表格 ...

CDA 數據分析師:以六大分析方法構建數據驅動業(yè)務的核心能力

CDA 數據分析師:以六大分析方法構建數據驅動業(yè)務的核心能力
2025-09-05
CDA 數據分析師:以六大分析方法構建數據驅動業(yè)務的核心能力 在數據驅動決策成為企業(yè)共識的當下,CDA(Certified Data Analyst)數據分析師不僅是 “數據搬運工”,更是 “業(yè)務問題解決者”。其核心競爭力的關鍵,在 ...

【CDA干貨】SQL 日期截?。簭幕A方法到業(yè)務實戰(zhàn)的全維度解析

【CDA干貨】SQL 日期截?。簭幕A方法到業(yè)務實戰(zhàn)的全維度解析
2025-09-04
SQL 日期截?。簭幕A方法到業(yè)務實戰(zhàn)的全維度解析 在數據處理與業(yè)務分析中,日期數據是連接 “業(yè)務行為” 與 “時間維度” 的核心紐帶 —— 無論是統(tǒng)計月度銷售額、篩選季度活躍用戶,還是清洗格式混亂的時間戳,都 ...

【CDA干貨】解析 loss.backward ():深度學習中梯度匯總與同步的自動觸發(fā)核心

【CDA干貨】解析 loss.backward ():深度學習中梯度匯總與同步的自動觸發(fā)核心
2025-09-02
解析 loss.backward ():深度學習中梯度匯總與同步的自動觸發(fā)核心 在深度學習模型訓練流程中,loss.backward()是連接 “前向計算” 與 “參數更新” 的關鍵橋梁。它不僅負責觸發(fā)梯度的反向傳播計算,在分布式訓練場 ...

【CDA干貨】數據清洗工具全景指南:從入門到進階的實操路徑

【CDA干貨】數據清洗工具全景指南:從入門到進階的實操路徑
2025-08-29
數據清洗工具全景指南:從入門到進階的實操路徑 在數據驅動決策的鏈條中,“數據清洗” 是決定后續(xù)分析與建模有效性的 “第一道關卡”—— 據 Gartner 統(tǒng)計,數據分析師約 60% 的時間消耗在清洗臟數據(如缺失值、異 ...

CDA 備考干貨:Python 在數據分析中的核心應用與實戰(zhàn)技巧

CDA 備考干貨:Python 在數據分析中的核心應用與實戰(zhàn)技巧
2025-07-08
CDA 備考干貨:Python 在數據分析中的核心應用與實戰(zhàn)技巧? ? 在 CDA 數據分析師認證考試中,Python 作為數據處理與分析的核心工具,貫穿 LevelⅠ 到 LevelⅢ 的全級別考核內容。無論是基礎的數據清洗、可視化,還 ...

企業(yè)名稱:億達信息  招聘崗位:車型庫數據運營(數據分析崗位招聘信息)

企業(yè)名稱:億達信息 招聘崗位:車型庫數據運營(數據分析崗位招聘信息)
2025-05-19
企業(yè)名稱:億達信息 招聘崗位:車型庫數據運營 薪酬待遇:10-15K 工作地址:北京朝陽區(qū)北辰·新空間 職位描述: 1、 基礎數據維護更新(增、刪、改、查) - 差異、定制數據的更新,新能源OTA和 ...
如何使用機器學習進行分類和回歸預測?
2024-03-21
機器學習是一種利用統(tǒng)計學和計算機科學的方法,通過從數據中學習模式和關系來進行分類和回歸預測的技術。在本文中,我們將介紹使用機器學習進行分類和回歸預測的基本步驟和常見算法。 分類和回歸是機器學習中兩個最 ...
如何利用機器學習算法預測信用卡欺詐?
2024-03-12
隨著電子支付和在線購物的普及,信用卡欺詐成為一個嚴重的問題。傳統(tǒng)的欺詐檢測方法往往無法有效應對不斷變化的欺詐手段。然而,借助機器學習算法,我們可以預測信用卡欺詐并采取相應措施,以保護用戶的財務安全。 ...
大數據處理平臺如何提高數據處理效率?
2024-02-23
隨著大數據時代的到來,數據處理已經成為許多組織和企業(yè)日常運營不可或缺的一部分。為了更好地利用海量數據,大數據處理平臺扮演著重要的角色。那么,如何提高大數據處理平臺的數據處理效率呢?本文將從優(yōu)化數據存儲 ...
怎么優(yōu)化數據存儲和查詢效率?
2023-07-14
在當今數字化時代,數據成為企業(yè)和組織最重要的資產之一。然而,隨著數據量的不斷增長,數據存儲和查詢效率也變得至關重要。本文將介紹一些關鍵方法,幫助優(yōu)化數據存儲和查詢效率,提升組織的數據管理能力。 正文: ...

如何選擇合適的預測模型?

如何選擇合適的預測模型?
2023-06-15
預測模型是機器學習和數據科學領域的重要組成部分,它們幫助我們了解數據背后的趨勢和模式,并為未來進行預測。選擇合適的預測模型可以提高預測的準確性和可靠性,本文將介紹如何選擇合適的預測模型。 確定 ...
python mysql插入大量數據如何優(yōu)化?
2023-05-31
在Python中使用MySQL插入大量數據時,可能會遇到性能問題。本文將介紹如何通過優(yōu)化代碼和數據庫設置來提高插入大量數據的性能。 使用多值插入語句 使用多值插入語句可以顯著提高插入大量數據的性能。例如,下面的 ...

mysql數據表數據量達到千萬后是不是一定要分表?

mysql數據表數據量達到千萬后是不是一定要分表?
2023-05-31
隨著數據量不斷增加,MySQL 數據庫中的表會變得越來越大。對于千萬級別的數據量,這可能會導致查詢和更新變慢,甚至影響整個系統(tǒng)的性能。因此,在這種情況下,考慮使用分表技術是一個不錯的選擇。 分表可以將大 ...

MySQL把主表拆分多個表后,如何解決查詢效率問題?

MySQL把主表拆分多個表后,如何解決查詢效率問題?
2023-04-28
在MySQL中,主表拆分成多個子表可以提高數據庫的可維護性和擴展性。但是,這種做法可能會導致查詢效率下降。因此,在使用這種技術時需要注意一些問題以確保查詢效率。 一、索引的優(yōu)化 在拆分主表后,可能需 ...
如何通俗地理解Hive的工作原理?
2023-03-23
Hive是一個基于Hadoop的數據倉庫工具,可以讓用戶通過類SQL語言查詢和分析大規(guī)模的分布式數據集。下面將介紹Hive的工作原理及其通俗易懂的解釋。 首先,我們需要了解Hadoop和MapReduce的概念。Hadoop是一個開源的分 ...
MapReduce和Spark的區(qū)別是什么?
2023-03-23
MapReduce和Spark是兩個廣泛使用的分布式計算框架,用于處理大規(guī)模數據。雖然它們都可以在大數據集合上運行,但它們之間有一些關鍵區(qū)別。 MapReduce最初由Google開發(fā),旨在通過分布式計算來處理大數據集。它將任務分 ...

網飛是如何利用大數據做出熱門電視劇的?

網飛是如何利用大數據做出熱門電視劇的?
2021-01-18
CDA數據分析師出品 【導讀】收集更多的數據會導致更好的決策嗎?像亞馬遜、谷歌和網飛這樣有競爭力、精通數據的公司已經認識到,單靠數據分析并不總能產生最佳結果。在文中,數據科學家塞巴斯蒂安·韋尼克分 ...
大數據正在改變制造過程的三種方式
2018-04-09
大數據正在改變制造過程的三種方式 如今,從電子商務和健康護理到金融科技和體育行業(yè),大數據的應用無處不在。官方的統(tǒng)計數據也反映了這一觀點:到2020年,全球大數據市場規(guī)模預計將超過570億美元。 制造業(yè) ...

spss-數據抽取-拆分與合并

spss-數據抽取-拆分與合并
2017-10-20
spss-數據抽取-拆分與合并 數據抽取也成為數據拆分,是指保留、抽取原數據表中某些字段、記錄的部分信息,形成一個新字段、新紀錄。分為:字段拆分和隨機抽樣兩種方法。 一:字段拆分 如何提取“身份證號 ...
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