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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(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(gè)參數(shù)驗(yàn)證碼對(duì)象，之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個(gè)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(tái)檢測(cè)極驗(yàn)服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時(shí)表示是新驗(yàn)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(shuō)明請(qǐng)參見(jiàn)：http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計(jì)時(shí)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 = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請(qǐng)輸入'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var errTxt = '請(qǐng)輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; 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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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的能量函數(shù)是如何定義的？: 2023-04-03; 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬神經(jīng)系統(tǒng)的計(jì)算模型，其核心是通過(guò)學(xué)習(xí)從輸入到輸出之間的映射關(guān)系來(lái)解決各種問(wèn)題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的能量函數(shù)是一種用于描述神經(jīng)元狀態(tài)的數(shù)學(xué)函數(shù)，它可以幫助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過(guò)程中找到最優(yōu)的權(quán)重和 ...

數(shù)據(jù)分析之?dāng)?shù)據(jù)挖掘入門(mén)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(duì)已有數(shù)據(jù)在盡量少的先驗(yàn)假設(shè)下通過(guò)作圖、制表、方程擬合、計(jì)算特征量等手段探索數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和規(guī)律的一種數(shù)據(jù)分析方法。常用的第三方庫(kù) ...

數(shù)據(jù)分析師之?dāng)?shù)據(jù)挖掘入門(mén): 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(duì)已有數(shù)據(jù)在盡量少的先驗(yàn)假設(shè)下通過(guò)作圖、制表、方程擬合、計(jì)算特征量等手段探索數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和規(guī)律的一種數(shù)據(jù)分析方法。常用的第三方庫(kù) ...

什么是大數(shù)據(jù)分析？大數(shù)據(jù)分析常用方法有哪些？: 2022-10-18; 大數(shù)據(jù)分析是指對(duì)規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。大數(shù)據(jù)可以概括為5個(gè)V，數(shù)據(jù)量大(Volume)、速度快(Velocity)、類型多(Variety)、價(jià)值（Value）、真實(shí)性（Veracity）。大數(shù)據(jù)分析包含那些方面不管是對(duì)數(shù)據(jù)分析專 ...

相關(guān)分析主要解決哪些問(wèn)題: 2022-09-20; 相關(guān)分析主要解決：解決生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)情況、產(chǎn)品市場(chǎng)情況、產(chǎn)品毛利情況、公司利利潤(rùn)增漲情況、費(fèi)用變化情況、銷售變化情況、成本變動(dòng)情況、采購(gòu)成本占用情況等。相關(guān)分析是研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關(guān)系，并對(duì) ...

數(shù)據(jù)科學(xué)中的高級(jí)統(tǒng)計(jì)概念: 2022-02-28; 在我以前的文章初學(xué)者數(shù)據(jù)科學(xué)統(tǒng)計(jì)指南和推斷統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)該知道中，我們討論了幾乎所有的統(tǒng)計(jì)基本知識(shí)(描述性和推斷性)，它們通常用于理解和處理任何數(shù)據(jù)科學(xué)案例研究。在這篇文章中，讓我們稍微超越一 ...

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(kù)（五十）: 2021-07-07; 不過(guò)，在出題前，要公布上一期LEVEL II中106-110題的答案，大家一起來(lái)看！ 107、AB 109、ABC A.需要研究數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣 C.它是借助一個(gè)正交變換，將分量相關(guān)的原隨機(jī)向量轉(zhuǎn)化為其分量不相關(guān)的新隨 ...

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(kù)（四十三）: 2021-06-28; 查看更多題目 71、B 73、A 75、B A.小樣本 C.大樣本 77、正態(tài)分布是統(tǒng)計(jì)學(xué)中常見(jiàn)的分布，數(shù)據(jù)分析師要熟練掌握正態(tài)分布的屬性?，F(xiàn)有隨機(jī)變量X服從正態(tài)分布：X~N(2, 9), 如果P(X>c)=P(X B.2 D. ...

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(kù)（十六）: 2021-05-17; 不過(guò)，在出題前，要公布上一期LEVEL II中71-75題的答案，大家一起來(lái)看！ 72、A 74、B 你答對(duì)了嗎？ 76.一個(gè)手機(jī)電池制造商聲稱，其生產(chǎn)的電池一次充電后正常條件下使用時(shí)長(zhǎng)為20小時(shí)，對(duì)一個(gè)由15個(gè)電池 ...

CDA LEVEL II 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(kù)（十二）: 2021-05-11; 不過(guò)，在出題前，要公布上一期LEVEL II中51-55題的答案，大家一起來(lái)看！ 52、C 54、D 你答對(duì)了嗎？ 56.線性回歸模型y=a+bx+e,中的e是 B.自變量 D.回歸系數(shù) A.0 C.2 58.根據(jù)模型假設(shè)， ...

CDA LEVEL 1 考試，知識(shí)點(diǎn)《抽樣分布及參數(shù)估計(jì)》: 2021-03-12; 1.隨機(jī)試驗(yàn) 可以在相同的條件下重復(fù)的進(jìn)行。進(jìn)行一次試驗(yàn)之前不能確定哪一個(gè)結(jié)果會(huì)出現(xiàn)。在概率論中，隨機(jī)事件（或簡(jiǎn)稱事件）指的是一個(gè)被賦予機(jī)率的事物集合，也就是樣本空間中的一個(gè)子集。簡(jiǎn)單 ...

CDA LEVEL 1 考試，知識(shí)點(diǎn)匯總《一元線性回歸》: 2024-08-13; 散點(diǎn)圖的繪制與解讀、相關(guān)系數(shù)的概念與特征 1.正線性相關(guān) 例如通常情況下，某地區(qū)的犯罪率越高，則該地區(qū)的房?jī)r(jià)越低，但由于供需環(huán)境等其他不確定因素，數(shù)據(jù)點(diǎn)基本落在直線周圍，我們稱之為負(fù)線 ...

數(shù)據(jù)分析師知識(shí)點(diǎn)匯總（主成分分析）: 2021-02-19; 一、具體方法 1.主成分分析的具體方法主成分分析是一類常用的針對(duì)連續(xù)變量的降維方法，選取能夠最大化解釋數(shù)據(jù)變異的成分，將數(shù)據(jù)從高維降到低維，同時(shí) 保證各個(gè)維度之間正交。對(duì)變量的協(xié)方差矩陣或相關(guān)系 ...

CDA LEVEL I 數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(kù)（七）: 2020-12-14; 嗨嘍，各位同學(xué)又到了公布CDA數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證考試LEVEL I的模擬試題時(shí)間了，今天給大家?guī)?lái)的是模擬試題（一）中的31-35題。不過(guò)，在出題前，要公布下上一期26-30題的答案，大家一起來(lái)看！ 26、C ...

一文搞懂“正態(tài)分布”所有重要知識(shí)點(diǎn): 2020-10-23; 作者：丁點(diǎn)helper 來(lái)源：丁點(diǎn)幫你正態(tài)分布，這個(gè)我們從中學(xué)就學(xué)過(guò)的內(nèi)容，真有這么重要嗎？我想，真正學(xué)懂統(tǒng)計(jì)的人對(duì)這一點(diǎn)是不會(huì)質(zhì)疑的，且不談特別高深的統(tǒng)計(jì)理論，徹底弄懂正態(tài)分布是靈活運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué) ...

數(shù)據(jù)挖掘分析在CRM系統(tǒng)中的應(yīng)用: 2018-06-28; 數(shù)據(jù)挖掘分析在CRM系統(tǒng)中的應(yīng)用每個(gè)企業(yè)都會(huì)有客戶流失的情況發(fā)生，已經(jīng)失去或是即將失去的，這中情況對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)是正?，F(xiàn)象，在面對(duì)這些常見(jiàn)的正常現(xiàn)象時(shí)，關(guān)鍵是企業(yè)從中能學(xué)到什么，得到重要信息并加之分析 ...

數(shù)據(jù)科學(xué)目標(biāo)、挑戰(zhàn)以及門(mén)派: 2018-06-07; 數(shù)據(jù)科學(xué)目標(biāo)、挑戰(zhàn)以及門(mén)派隨著云計(jì)算和人工智能的發(fā)展，數(shù)據(jù)科學(xué)這門(mén)新的綜合學(xué)科被越來(lái)越多的人所熟知，業(yè)界也普遍看好其在未來(lái)的發(fā)展前景。體現(xiàn)在就業(yè)市場(chǎng)上，與這個(gè)行業(yè)相關(guān)的數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)工程師成為 ...

一步一步教你分析消費(fèi)者大數(shù)據(jù): 2018-05-03; 一步一步教你分析消費(fèi)者大數(shù)據(jù) 做過(guò)面向消費(fèi)者產(chǎn)品解決方案的人都知道，每個(gè)項(xiàng)目開(kāi)始前，客戶都會(huì)提一些要求或者對(duì)現(xiàn)在營(yíng)銷狀況的顧慮，比如我們想了解一下我們潛在消費(fèi)者是誰(shuí)；怎么發(fā)優(yōu)惠券效果最好；或者， ...

SPSS非參數(shù)檢驗(yàn)：?jiǎn)螛颖?/dt>: 2018-01-05; SPSS非參數(shù)檢驗(yàn)：?jiǎn)螛颖? 一、概念：單樣本非參數(shù)檢驗(yàn)使用一個(gè)或多個(gè)非參數(shù)檢驗(yàn)識(shí)別單個(gè)字段中的差別。非參數(shù)檢驗(yàn)不假定您的數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布。非參數(shù)檢驗(yàn)(Nonparametric tests)是統(tǒng)計(jì)分析方法的重要 ...

如何成為一名數(shù)據(jù)分析師：數(shù)據(jù)的初步認(rèn)知: 2017-12-12; 如何成為一名數(shù)據(jù)分析師：數(shù)據(jù)的初步認(rèn)知對(duì)所有從事數(shù)據(jù)相關(guān)工作的人而言，都有一個(gè)老生常談的問(wèn)題：數(shù)據(jù)認(rèn)知 !畢竟在真正開(kāi)始分析、BI 報(bào)表開(kāi)發(fā)或者建模前，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一定的審查和認(rèn)知是必須的。今天，就 ...

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