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') } 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(shù)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(shù)1：配置參數(shù) // 參數(shù)2：回調，回調的第一個參數(shù)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(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(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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怎么理解大數(shù)據分析師？: 2023-04-07; 大數(shù)據分析師是指能夠利用大數(shù)據技術和工具，從海量、復雜、多樣的數(shù)據中提取有價值的信息，為企業(yè)或組織提供數(shù)據支持和決策建議的專業(yè)人才。大數(shù)據分析師怎么理解，可以參考以下幾個方面： ...

數(shù)據分析師需要哪些要求？: 2023-04-07; 數(shù)據分析師是一種利用數(shù)據來幫助企業(yè)或組織解決問題、優(yōu)化決策、提升效率的職業(yè)，需要具備以下幾方面的要求：數(shù)據分析能力：這是數(shù)據分析師的核心技能，需要掌握數(shù)據的收集、清洗、處理、分析、可視化 ...

MySQL索引失效原理是什么？: 2023-04-07; MySQL索引是數(shù)據庫查詢性能優(yōu)化的重要手段之一，它可以加速數(shù)據檢索的速度，提高查詢效率。但是有時候會出現(xiàn)索引失效的情況，導致查詢性能下降，甚至出現(xiàn)全表掃描的情況。那么MySQL索引失效的原理是什么呢？本文將從 ...

Mysql分表后怎么查詢效率高？: 2023-04-07; MySQL是一種常用的關系型數(shù)據庫管理系統(tǒng)，可以很好地處理大量數(shù)據。當數(shù)據量巨大時，為提高查詢效率，可以使用分表技術。本文將介紹如何在MySQL中進行分表，并提高查詢效率。一、什么是分表分表是指將一個大型表拆 ...

MySql 對于兩億的大表（主要用來讀），有什么有效的優(yōu)化參數(shù)設置的方法？: 2023-04-06; MySQL是一款廣泛使用的開源關系型數(shù)據庫管理系統(tǒng)，許多企業(yè)和公司都選擇使用MySQL作為他們的數(shù)據庫。在處理大型數(shù)據時，MySQL需要進行優(yōu)化以提高性能和效率。本文將探討如何通過參數(shù)設置來優(yōu)化MySQL以應對兩億行的 ...

現(xiàn)在mysql的分布式數(shù)據訪問層主流方案有哪些?: 2023-04-03; MySQL是一種開源的關系型數(shù)據庫管理系統(tǒng)，由于它具有高性能、可靠性和穩(wěn)定性等優(yōu)點，被廣泛應用于企業(yè)級應用程序中。隨著數(shù)據量的增長和業(yè)務的發(fā)展，單機MySQL已經無法滿足大規(guī)模應用的需求，分布式MySQL成為了不可 ...

為什么 MySQL 的優(yōu)化器不能做智能的類型轉換?: 2023-04-03; MySQL是一個流行的關系型數(shù)據庫管理系統(tǒng)，它的優(yōu)化器是一個重要的組件，負責對SQL語句進行解析、優(yōu)化和執(zhí)行計劃的生成。盡管MySQL的優(yōu)化器在大多數(shù)情況下都表現(xiàn)良好，但其不能做智能的類型轉換卻是一個存在的問題。 ...

深度神經網絡中的全連接層的缺點與優(yōu)點是什么?: 2023-04-03; 全連接層是深度神經網絡中的一種常見的層類型，也被稱為密集層或者全連接層。在全連接層中，每個神經元都與前一層中的所有神經元相連。全連接層的優(yōu)點包括它的靈活性和表達能力，但其缺點包括參數(shù)量大和容易過擬合 ...

如何看待HTAP數(shù)據庫在企業(yè)的應用，云數(shù)據庫HybridDB for MySQL 如何解決業(yè)務痛點？: 2023-03-31; 隨著數(shù)字化轉型的推進，企業(yè)對數(shù)據庫的需求也在不斷提高。而傳統(tǒng)的OLTP（在線事務處理）數(shù)據庫和OLAP（在線分析處理）數(shù)據庫并不能滿足企業(yè)的需求。這時，HTAP（混合事務/分析處理）數(shù)據庫應運而生。HTAP數(shù)據庫既可 ...

數(shù)據回歸預測更適合用哪種神經網絡模型？: 2023-03-31; 數(shù)據回歸預測是指利用歷史數(shù)據來預測未來數(shù)值的變化趨勢。在現(xiàn)代科技時代，數(shù)據已經成為一種非常寶貴的資源。人們通過對大量數(shù)據的分析和處理，可以有效地預測未來趨勢，并做出正確的決策。神經網絡作為一種強大的 ...

tensorflow_datasets 如何load本地的數(shù)據集？: 2025-03-26; TensorFlow Datasets（TFDS）是一個用于下載、管理和預處理機器學習數(shù)據集的庫。它提供了易于使用的API，允許用戶從現(xiàn)有集合中選擇并下載各種數(shù)據集。然而，在一些情況下，用戶可能需要使用本地數(shù)據集進行模型訓練 ...

初級數(shù)據分析師學什么內容: 2023-03-31; 初級數(shù)據分析師是指在數(shù)據分析領域剛剛入門的人員，他們主要負責從事數(shù)據的收集、清洗、整理、分析和呈現(xiàn)等工作，為業(yè)務部門提供數(shù)據支持和決策參考。初級數(shù)據分析師需要掌握以下幾方面的內容：數(shù)據 ...

考數(shù)據分析師要學什么內容？: 2023-03-31; 數(shù)據分析師是在不同行業(yè)中，專門從事行業(yè)數(shù)據搜集、整理、分析，并依據數(shù)據做出行業(yè)研究、評估和預測的專業(yè)人員。數(shù)據分析師需要掌握數(shù)據分析的基本概念、方法和流程，以及數(shù)據分析的常用工具和技術，還需要具 ...

在spss里調節(jié)效應的結果怎么看？: 2023-03-30; SPSS是一款廣泛使用的統(tǒng)計分析軟件，可用于數(shù)據處理和分析。在實驗或調查中，研究人員通常會對某些因素進行干預，以觀察其對特定結果變量的影響。其中一個指標是效應大小，表示自變量（干預）與因變量之間的關系程度 ...

如何用spss做2個中介變量的中介效應分析？: 2023-03-28; 中介效應分析是一種常用的統(tǒng)計方法，用于研究一個自變量對因變量的影響是否通過中介變量來實現(xiàn)。在社會科學領域，中介效應分析被廣泛應用于心理學、經濟學、管理學等研究中。SPSS是一款常用的統(tǒng)計軟件，下面將介紹 ...

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(shù)據。雖然它們都可以在大數(shù)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(shù)據集。它將任務分 ...

python的numpy向量化語句為什么會比for快？: 2023-03-22; Python是一種解釋型語言，因此它的執(zhí)行速度相對較慢。由于numpy是一個基于C語言實現(xiàn)的庫，能夠利用底層硬件資源進行計算，并且提供了向量化操作，因此numpy的代碼比使用for循環(huán)的純Python代碼運行更快。為什么使用 ...

哪位高手能解釋一下卷積神經網絡的卷積核？: 2023-03-22; 卷積神經網絡是一種深度學習模型，其核心組成部分之一就是卷積層。在卷積層中，卷積核扮演著至關重要的角色，它是用于特征提取的基本操作單元。卷積核是一個小矩陣，通常為正方形，其大小由用戶定義。卷積核通過移 ...

卷積神經網絡和深度神經網絡的區(qū)別是什么？: 2023-03-22; 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）和深度神經網絡（Deep Neural Network，DNN）是兩種常見的神經網絡架構。它們有許多共同點，但在某些方面也有區(qū)別。首先，卷積神經網絡主要用于圖像識別和計算機 ...

Pytorch有什么節(jié)省顯存的小技巧？: 2023-03-22; PyTorch是一個非常流行的深度學習框架，它提供了豐富的函數(shù)庫和工具包來簡化神經網絡的實現(xiàn)過程。然而，在訓練大型模型或處理大規(guī)模數(shù)據集時，顯存消耗可能會成為問題。本文將分享一些PyTorch中節(jié)省顯存的小技巧。 ...