')
}
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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- CDA 備考干貨：Python 在數(shù)據(jù)分析中的核心應(yīng)用與實(shí)戰(zhàn)技巧
2025-07-08-
CDA 備考干貨：Python 在數(shù)據(jù)分析中的核心應(yīng)用與實(shí)戰(zhàn)技巧?
?
在 CDA 數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證考試中，Python 作為數(shù)據(jù)處理與分析的核心工具，貫穿 LevelⅠ 到 LevelⅢ 的全級(jí)別考核內(nèi)容。無(wú)論是基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)清洗、可視化，還 ...
- 自上而下的指標(biāo)體系構(gòu)建全攻略
- 2025-03-20
-
在企業(yè)數(shù)據(jù)分析中，指標(biāo)體系是至關(guān)重要的工具。不僅幫助企業(yè)統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，還能為業(yè)務(wù)決策提供有力支持。本文將圍繞五個(gè)方面展開(kāi)學(xué)習(xí)：指標(biāo)概述、通用指標(biāo)介紹、場(chǎng)景指標(biāo)、指標(biāo)體系構(gòu)建方法以及自上而 ...
- 【教程】30000字長(zhǎng)文，手把手教你用Python實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)學(xué)
- 2025-02-27
-
1.統(tǒng)計(jì)學(xué)簡(jiǎn)介
聽(tīng)說(shuō)你已經(jīng)被統(tǒng)計(jì)學(xué)勸退，被Python唬住……先別著急劃走，看完這篇再說(shuō)！
先說(shuō)結(jié)論，大多數(shù)情況下的學(xué)不會(huì)都不是知識(shí)本身難，而是被知識(shí)的傳播者勸退的。
比如大佬們授課，雖邏輯嚴(yán)謹(jǐn)、思維縝密，但你 ...
- 數(shù)據(jù)架構(gòu)師的工作職責(zé)是什么
- 2024-12-10
-
數(shù)據(jù)科學(xué)作為一門(mén)跨學(xué)科的領(lǐng)域，結(jié)合了統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和專(zhuān)業(yè)知識(shí)，旨在從大量復(fù)雜數(shù)據(jù)中提取有意義的信息，為決策提供支持。近年來(lái)，隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)科學(xué)的就業(yè)前景非常廣闊，成為許多 ...
- hadoop的工作原理解析
- 2024-12-06
-
在當(dāng)今信息爆炸的時(shí)代，處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集變得至關(guān)重要。Hadoop作為一個(gè)開(kāi)源的分布式計(jì)算框架，在大數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。本文將深入探討Hadoop的核心工作原理，主要圍繞Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）和MapRed ...
- 事實(shí)表與維度表的數(shù)據(jù)更新策略
- 2024-12-06
-
在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，事實(shí)表和維度表的更新策略至關(guān)重要，以確保數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性。本文將深入探討事實(shí)表和維度表的更新策略，以及在不同情況下的最佳實(shí)踐和應(yīng)用。
事實(shí)表的數(shù)據(jù)更新策略
完整刷新
事實(shí)表可以通過(guò)完整 ...
- 圖像識(shí)別模型的優(yōu)化最佳實(shí)踐
- 2024-12-06
-
在機(jī)器學(xué)習(xí)中，特征重要性可視化是一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，用于評(píng)估和展示特征對(duì)模型預(yù)測(cè)結(jié)果的影響程度。通過(guò)合理利用這些技巧和方法，研究人員和工程師能夠更好地優(yōu)化圖像識(shí)別模型，提高其性能和準(zhǔn)確性。
條形圖與水平條形 ...
- 維度表和事實(shí)表的優(yōu)勢(shì)比較
- 2024-12-06
-
在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，維度表和事實(shí)表是構(gòu)建有效數(shù)據(jù)模型的兩個(gè)關(guān)鍵組成部分。它們各自具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，通過(guò)合理的設(shè)計(jì)和應(yīng)用，可以顯著提升數(shù)據(jù)分析的效率和準(zhǔn)確性。
維度表的優(yōu)勢(shì)
維度表在數(shù)據(jù)分析中扮演著重要角色，其優(yōu) ...
- 事實(shí)表與維度表的定義和區(qū)別
- 2024-12-05
-
在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)中，事實(shí)表和維度表是至關(guān)重要的元素，它們相互配合，在數(shù)據(jù)處理和分析過(guò)程中發(fā)揮著不同而關(guān)鍵的作用。讓我們深入探討這兩個(gè)概念，理解它們的定義、特點(diǎn)以及區(qū)別，同時(shí)考慮它們?cè)趯?shí)際應(yīng)用中的價(jià)值和意 ...
- 數(shù)據(jù)分析師需要學(xué)習(xí)的SQL知識(shí)
- 2024-12-03
-
為什么SQL對(duì)數(shù)據(jù)分析師如此重要
作為數(shù)據(jù)分析師，掌握SQL技能至關(guān)重要。SQL（Structured Query Language）是一種用于管理和操作數(shù)據(jù)庫(kù)的標(biāo)準(zhǔn)語(yǔ)言，能夠幫助你高效地提取、操作和分析存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)。從基礎(chǔ)到 ...
- 數(shù)據(jù)戰(zhàn)略規(guī)劃對(duì)決策的影響
- 2024-11-28
-
建立健全的數(shù)據(jù)治理框架
- 企業(yè)應(yīng)建立明確的數(shù)據(jù)治理框架，包括數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)管理流程和責(zé)任分配，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、一致性和完整性。
自動(dòng)化任務(wù)與監(jiān)控
- 自動(dòng)化是大數(shù)據(jù)運(yùn)維管理的關(guān)鍵。利用自動(dòng)化工具和 ...
- 數(shù)據(jù)運(yùn)維最佳實(shí)踐
- 2024-11-28
-
數(shù)據(jù)運(yùn)維的重要性在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代日益凸顯，而要確保數(shù)據(jù)系統(tǒng)穩(wěn)定、高效運(yùn)行，則需要遵循一系列最佳實(shí)踐。這些實(shí)踐涵蓋了諸多方面，從數(shù)據(jù)治理到自動(dòng)化運(yùn)維、性能優(yōu)化、安全管理以及團(tuán)隊(duì)建設(shè)等各個(gè)層面。通過(guò)建立健 ...
- 數(shù)據(jù)架構(gòu)文檔的編寫(xiě)規(guī)范
- 2024-11-27
-
數(shù)據(jù)架構(gòu)文檔的編寫(xiě)涉及多個(gè)方面，包括內(nèi)容結(jié)構(gòu)、編寫(xiě)原則和具體要求。遵循規(guī)范可以幫助團(tuán)隊(duì)更好地理解和管理數(shù)據(jù)架構(gòu)，支持項(xiàng)目的成功實(shí)施。在這篇文章中，我們將詳細(xì)探討數(shù)據(jù)架構(gòu)文檔的編寫(xiě)規(guī)范，從內(nèi)容結(jié)構(gòu)到編寫(xiě) ...
- 數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)的后期維護(hù)與優(yōu)化
- 2024-11-27
-
持續(xù)關(guān)注數(shù)據(jù)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)
- 數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)完成后，維護(hù)與優(yōu)化工作成為至關(guān)重要的環(huán)節(jié)。這個(gè)過(guò)程需要持續(xù)且細(xì)致的關(guān)注，以確保數(shù)據(jù)系統(tǒng)的性能、穩(wěn)定性和安全性得到有效維護(hù)。
性能監(jiān)控與調(diào)優(yōu)
- 在數(shù)據(jù)庫(kù)投入運(yùn)行后 ...
- 數(shù)據(jù)建模是什么
- 2024-11-27
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數(shù)據(jù)建模是一種重要的技術(shù)，用于有效組織和記錄系統(tǒng)數(shù)據(jù)，旨在滿足特定業(yè)務(wù)需求并確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。這一過(guò)程通過(guò)抽象化和結(jié)構(gòu)化的方式處理數(shù)據(jù)，通常包括三個(gè)主要步驟：概念數(shù)據(jù)模型（CDM）、邏輯數(shù)據(jù)模型 ...
- 數(shù)據(jù)分析師教程《Python數(shù)據(jù)分析極簡(jiǎn)入門(mén)》第3節(jié) 10 Pandas 時(shí)序數(shù)據(jù)
- 2023-11-30
-
《Python數(shù)據(jù)分析極簡(jiǎn)入門(mén)》
第3節(jié) 10 Pandas 時(shí)序數(shù)據(jù)
在Pandas中，時(shí)間序列（Time Series）是一種特殊的數(shù)據(jù)類(lèi)型，用于處理時(shí)間相關(guān)的數(shù)據(jù)。Pandas提供了豐富的功能和方法，方便對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。下 ...
- 數(shù)據(jù)分析師教程《Python數(shù)據(jù)分析極簡(jiǎn)入門(mén)》第2節(jié) 8-2 Pandas 數(shù)據(jù)重塑 - 數(shù)據(jù)堆疊
- 2024-11-27
-
《Python數(shù)據(jù)分析極簡(jiǎn)入門(mén)》
第2節(jié) 8-2 Pandas 數(shù)據(jù)重塑 - 數(shù)據(jù)堆疊
數(shù)據(jù)堆疊
df = pd.DataFrame({'專(zhuān)業(yè)': np.repeat(['數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)', '計(jì)算機(jī)', '統(tǒng)計(jì)學(xué)','物理學(xué)'], 6), &n ...
- 數(shù)據(jù)分析師教程《Python數(shù)據(jù)分析極簡(jiǎn)入門(mén)》第2節(jié) 8-1 Pandas 數(shù)據(jù)重塑 - 數(shù)據(jù)堆疊
- 2024-08-27
-
《Python數(shù)據(jù)分析極簡(jiǎn)入門(mén)》
第2節(jié) 8-2 Pandas 數(shù)據(jù)重塑 - 數(shù)據(jù)堆疊
數(shù)據(jù)堆疊
df = pd.DataFrame({'專(zhuān)業(yè)': np.repeat(['數(shù)學(xué)與應(yīng)用數(shù)學(xué)', '計(jì)算機(jī)', '統(tǒng)計(jì)學(xué)','物理學(xué)'], 6), &n ...
- 數(shù)據(jù)分析師教程《Python數(shù)據(jù)分析極簡(jiǎn)入門(mén)》第2節(jié) 8-1 Pandas 數(shù)據(jù)重塑 - 數(shù)據(jù)變形
- 2024-11-26
-
《Python數(shù)據(jù)分析極簡(jiǎn)入門(mén)》
第2節(jié) 8-1 Pandas 數(shù)據(jù)重塑 - 數(shù)據(jù)變形
數(shù)據(jù)重塑(Reshaping)
數(shù)據(jù)重塑，顧名思義就是給數(shù)據(jù)做各種變形，主要有以下幾種：
df.pivot 數(shù)據(jù)變形df.pivot_table 數(shù)據(jù)透視表df.stack/unstack ...
- 數(shù)據(jù)分析師教程《Python數(shù)據(jù)分析極簡(jiǎn)入門(mén)》第2節(jié) 3 Pandas數(shù)據(jù)查看
- 2024-11-21
-
《Python數(shù)據(jù)分析極簡(jiǎn)入門(mén)》
第2節(jié) 3 Pandas數(shù)據(jù)查看
這里我們創(chuàng)建一個(gè)DataFrame命名為df：
import numpy as npimport pandas as pdd = np.array([[81, 28,&nbs ...
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