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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(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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如何看待HTAP數(shù)據(jù)庫在企業(yè)的應用，云數(shù)據(jù)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(jù)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(jù)庫和OLAP（在線分析處理）數(shù)據(jù)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(jù)庫應運而生。HTAP數(shù)據(jù)庫既可 ...

數(shù)據(jù)回歸預測更適合用哪種神經(jīng)網(wǎng)絡模型？: 2023-03-31; 數(shù)據(jù)回歸預測是指利用歷史數(shù)據(jù)來預測未來數(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，可以有效地預測未來趨勢，并做出正確的決策。神經(jīng)網(wǎng)絡作為一種強大的 ...

tensorflow_datasets 如何load本地的數(shù)據(jù)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(jù)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(jù)集。然而，在一些情況下，用戶可能需要使用本地數(shù)據(jù)集進行模型訓練 ...

初級數(shù)據(jù)分析師學什么內容: 2023-03-31; 初級數(shù)據(jù)分析師是指在數(shù)據(jù)分析領域剛剛入門的人員，他們主要負責從事數(shù)據(jù)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(jù)支持和決策參考。初級數(shù)據(jù)分析師需要掌握以下幾方面的內容：數(shù)據(jù) ...

考數(shù)據(jù)分析師要學什么內容？: 2023-03-31; 數(shù)據(jù)分析師是在不同行業(yè)中，專門從事行業(yè)數(shù)據(jù)搜集、整理、分析，并依據(jù)數(shù)據(jù)做出行業(yè)研究、評估和預測的專業(yè)人員。數(shù)據(jù)分析師需要掌握數(shù)據(jù)分析的基本概念、方法和流程，以及數(shù)據(jù)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(jù)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(jīng)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(jù)。雖然它們都可以在大數(shù)據(jù)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(jù)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(jīng)網(wǎng)絡的卷積核？: 2023-03-22; 卷積神經(jīng)網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)絡和深度神經(jīng)網(wǎng)絡的區(qū)別是什么？: 2023-03-22; 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional Neural Network，CNN）和深度神經(jīng)網(wǎng)絡（Deep Neural Network，DNN）是兩種常見的神經(jīng)網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)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(jù)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。 ...

mysql給表增加字段會鎖表，怎樣才可以不鎖表嗎？: 2023-03-21; MySQL 是一個流行的關系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，被廣泛用于各種應用程序中。當表需要增加新的字段時，通常會使用 ALTER TABLE 語句來完成這個任務。然而，對于大型的表，這個過程可能會導致鎖表，從而影響到業(yè)務運營和 ...

數(shù)據(jù)挖掘方法大全: 2022-10-25; 1、數(shù)據(jù)挖掘的分析方法——決策樹法決策樹在解決歸類與預測上有著極強的能力，它以法則的方式表達，而這些法則則以一連串的問題表示出來，經(jīng)由不斷詢問問題最終能導出所需的結果。典型的決策樹頂端是一個樹根 ...

數(shù)據(jù)分析之數(shù)據(jù)挖掘入門指南: 2022-10-25; 數(shù)據(jù)分析探索性數(shù)據(jù)分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是指對已有數(shù)據(jù)在盡量少的先驗假設下通過作圖、制表、方程擬合、計算特征量等手段探索數(shù)據(jù)的結構和規(guī)律的一種數(shù)據(jù)分析方法。常用的第三方庫 ...

Python數(shù)據(jù)分析使用教程: 2022-10-21; 關于Python數(shù)據(jù)分析，其實網(wǎng)上能夠找到的學習資源很多，主要分為兩類：一類是提供各種資源的推薦，比如書單、教程、以及學習的先后順序；另一類是提供具體的學習內容，知識點或實際案例。但很多繁 ...

資深數(shù)據(jù)分析師來聊一聊數(shù)據(jù)挖掘: 2022-10-19; 一、數(shù)據(jù)挖掘的層次一直想整理下對數(shù)據(jù)挖掘不同層次的理解，這也是這兩年多的時間里面，和很多金融領域、互聯(lián)網(wǎng)做數(shù)據(jù)相關工作的小伙伴，聊天交流的一些整理和歸納。大概可以分為四類。 (一)純粹的數(shù)據(jù) ...

數(shù)據(jù)分析師之數(shù)據(jù)挖掘入門: 2022-10-19; 數(shù)據(jù)分析探索性數(shù)據(jù)分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是指對已有數(shù)據(jù)在盡量少的先驗假設下通過作圖、制表、方程擬合、計算特征量等手段探索數(shù)據(jù)的結構和規(guī)律的一種數(shù)據(jù)分析方法。常用的第三方庫 ...

什么是數(shù)據(jù)科學: 2022-10-18; 什么是數(shù)據(jù)科學？它和已有的信息科學、統(tǒng)計學、機器學習等學科有什么不同？作為一門新興的學科，數(shù)據(jù)科學依賴兩個因素：一是數(shù)據(jù)的廣泛性和多樣性；二是數(shù)據(jù)研究的共性?，F(xiàn)代社會的各行各業(yè)都充滿了數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù) ...

Hadoop招聘面試常見的問題和答案詳解: 2022-10-18; Q1.什么是 Hadoop? Hadoop 是一個開源軟件框架，用于存儲大量數(shù)據(jù)，并發(fā)處理/查詢在具有多個商用硬件(即低成本硬件)節(jié)點的集群上的那些數(shù)據(jù)?？傊?，Hadoop 包括以下內容： HDFS(Hadoop Distributed File Sys ...