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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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PowerBI 如何實現(xiàn)去重后計數(shù)?

PowerBI 如何實現(xiàn)去重后計數(shù)?
2023-04-23
Power BI 是一款功能強(qiáng)大的商業(yè)智能工具,它提供了豐富的數(shù)據(jù)分析和可視化功能,可以幫助用戶更好地理解和利用數(shù)據(jù)。在實際應(yīng)用中,常常需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行去重后計數(shù)的操作,以便更好地把握數(shù)據(jù)的特征和趨勢。本文將 ...
python讀取excel xlrd和pandas區(qū)別?
2023-04-23
Python是一種流行的編程語言,廣泛用于數(shù)據(jù)分析和處理。其中,讀取Excel文件是Python數(shù)據(jù)處理中常見的任務(wù)之一。在Python中,有兩個主要的庫可以用于讀取Excel文件:xlrd和pandas。 xlrd是Python中最受歡迎的Excel閱 ...
如果利用pandas處理多列數(shù)據(jù)條件篩選?
2023-04-21
Pandas是Python中一個非常強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理庫,可以用于處理各種數(shù)據(jù)類型,包括多列數(shù)據(jù)條件篩選。在實際應(yīng)用中,我們經(jīng)常需要從數(shù)據(jù)集中選擇滿足特定條件的數(shù)據(jù)子集。這篇文章將介紹如何使用Pandas進(jìn)行多列數(shù)據(jù)條件篩 ...
mysql和phpmyadmin什么關(guān)系?
2023-04-21
MySQL和phpMyAdmin是兩個常用于創(chuàng)建和管理關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的工具。MySQL是一種開源的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng),它可以在多種操作系統(tǒng)上運(yùn)行,并且可以通過各種編程語言進(jìn)行訪問和操作。而phpMyAdmin是一種基于Web的數(shù)據(jù)庫 ...

pandas 如何在遍歷 DataFrame 時修改數(shù)據(jù)?

pandas 如何在遍歷 DataFrame 時修改數(shù)據(jù)?
2023-04-21
Pandas 是 Python 中非常流行的數(shù)據(jù)操作和分析庫之一。其中,DataFrame 是 Pandas 提供的一個非常有用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),它類似于 SQL 中的表格,可以存儲二維數(shù)組、CSV 文件、Excel 表格等數(shù)據(jù)。在 Pandas 中,有很多方 ...
mysql的MEMORY引擎為什么應(yīng)用沒有redis的應(yīng)用廣泛?
2023-04-21
MySQL的MEMORY引擎是一種基于內(nèi)存的存儲引擎,它可以將MySQL表數(shù)據(jù)存儲在內(nèi)存中而不是磁盤上。與其他MySQL存儲引擎相比,MEMORY引擎的讀寫速度非??欤驗樗械牟僮鞫际窃赗AM中進(jìn)行的。然而,盡管MEMORY引擎具有很 ...
為什么沒有以hbase作為存儲引擎的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)?
2023-04-19
HBase是一個面向列的分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫,它是建立在Hadoop上的開源項目,在數(shù)據(jù)管理、存儲和處理方面具有很高的可伸縮性和可靠性。雖然HBase與關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(RDBMS)的本質(zhì)不同,但許多人仍然想知道為什么沒有以HBas ...
Python3 pandas如何加快SQL Server讀寫速度?
2023-04-18
Python3中的pandas庫是一個非常強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理工具,尤其在與SQL Server等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫交互時,可以幫助我們快速進(jìn)行數(shù)據(jù)讀寫和分析。本文將介紹一些方法來加快Python3 pandas對SQL Server的讀寫速度。 一、讀取SQL ...
Spark排序的原理?
2023-04-18
Spark是一款開源的分布式計算框架,支持運(yùn)行在集群中的大規(guī)模數(shù)據(jù)處理任務(wù)。在Spark中,排序是一項非常重要的操作,它能夠讓我們更加高效地處理和分析大量數(shù)據(jù)。本文將探討Spark排序的原理以及其實現(xiàn)方式。 Spark排 ...
hadoop hbase適合存儲海量小圖片嗎?
2023-04-18
Hadoop和HBase是兩個非常流行的大數(shù)據(jù)處理技術(shù),它們通常用于處理海量數(shù)據(jù)。在這篇文章中,我們將探討Hadoop和HBase是否適合存儲海量小圖片。 首先,讓我們介紹一下Hadoop和HBase。Hadoop是一個開源框架,用于分布式 ...

kafka中producer中的配置參數(shù)linger.ms的含義是什么,一直不太理解 ?

kafka中producer中的配置參數(shù)linger.ms的含義是什么,一直不太理解 ?
2023-04-18
Kafka是一個流式數(shù)據(jù)平臺,被廣泛用于大規(guī)模實時數(shù)據(jù)處理和消息隊列系統(tǒng)。在Kafka中,producer是一種向Kafka broker發(fā)送消息的組件。producer通過配置參數(shù)來控制如何將消息發(fā)送到broker。 其中,ling.ms是produ ...
tensorflow中的tensorboard可視化中的準(zhǔn)確率損失率曲線,為什么有類似毛刺一樣?
2023-04-13
TensorBoard 是 Tensorflow 提供的一個可視化工具,可以方便地展示模型訓(xùn)練和評估的各種指標(biāo),如準(zhǔn)確率和損失率等。在 TensorBoard 中,我們經(jīng)常會看到一些圖表中出現(xiàn)類似毛刺一樣的波形,這是為什么呢? 首先,需要 ...

spss如何把三個以上變量合并成一個變量?

spss如何把三個以上變量合并成一個變量?
2023-04-12
SPSS是一種專業(yè)的統(tǒng)計軟件,其功能強(qiáng)大,提供了許多數(shù)據(jù)處理和分析的功能。在SPSS中,可以將三個以上的變量合并成一個變量,這對于某些分析非常有用。在本文中,我將介紹如何使用SPSS將三個以上的變量合并成一個變 ...

為什么用Keras搭建的LSTM訓(xùn)練的準(zhǔn)確率和驗證的準(zhǔn)確率都極低?

為什么用Keras搭建的LSTM訓(xùn)練的準(zhǔn)確率和驗證的準(zhǔn)確率都極低?
2023-04-11
Keras是一個高級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API,它簡化了深度學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建和訓(xùn)練過程。其中,LSTM(Long Short-Term Memory)是一種常用的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN),適用于時序數(shù)據(jù)處理。然而,在使用Keras搭建LSTM模型進(jìn)行訓(xùn)練時,有時會 ...
pandas為什么讀寫文件那么快?
2023-04-11
Pandas是一個用于數(shù)據(jù)操作和分析的開源Python庫。它提供了高效且易于使用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和工具,使得數(shù)據(jù)處理變得更加快速、簡單和靈活。其中一個最顯著的特點就是其讀寫文件的速度之快。這篇文章將深入探討Pandas為什么 ...
Presto為什么比Spark SQL快?
2023-04-10
Presto是一個分布式SQL查詢引擎,常用于大規(guī)模數(shù)據(jù)分析。與之相似的Spark SQL也是一個分布式SQL查詢引擎,但是在一些特定情況下,Presto比Spark SQL更快。以下是幾個原因: Presto采用迭代式計算,而不是批處理計 ...
Structured Streaming 和 Flink 對比有什么優(yōu)劣勢呢?
2023-04-10
Structured Streaming和Flink都是現(xiàn)代流數(shù)據(jù)處理框架,它們在分布式計算、實時數(shù)據(jù)處理、容錯性以及操作API等方面都有著相似之處。然而,它們也有一些顯著的不同點。在本文中,我們將比較Structured Streaming和Flin ...

請問Hadoop、Spark、Storm、Flink的區(qū)別是什么?分別適用什么場景?

請問Hadoop、Spark、Storm、Flink的區(qū)別是什么?分別適用什么場景?
2023-04-07
Hadoop、Spark、Storm與Flink是四種流行的大數(shù)據(jù)處理框架。它們都可以用于處理海量數(shù)據(jù)和實現(xiàn)分布式計算,但在細(xì)節(jié)上有所不同。本文將對這四個框架進(jìn)行比較,并探討它們適用的不同場景。 Hadoop Hadoop是一 ...
activemq和kafka有什么區(qū)別?
2023-04-07
ActiveMQ和Kafka都是常用的開源消息隊列軟件,它們在設(shè)計上有許多不同之處。在本文中,我將介紹這兩種消息隊列系統(tǒng)的區(qū)別,并探討它們各自的優(yōu)點和缺點。 ActiveMQ是一種基于JMS(Java Message Service)規(guī)范的消息 ...
Taichi 和 PyTorch 有哪些相似和不同?
2023-04-07
Taichi 和 PyTorch 都是流行的機(jī)器學(xué)習(xí)框架,它們在某些方面類似,在其他方面則有所不同。 相似之處: 動態(tài)計算圖: Taichi 和 PyTorch 都使用動態(tài)計算圖作為其核心組件。這意味著模型可以根據(jù)輸入數(shù)據(jù)而變化,而不 ...

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