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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(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(hù)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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大數(shù)據(jù)時(shí)代影響統(tǒng)計(jì)的三大思維轉(zhuǎn)變

大數(shù)據(jù)時(shí)代影響統(tǒng)計(jì)的三大思維轉(zhuǎn)變
2018-08-23
大數(shù)據(jù)時(shí)代影響統(tǒng)計(jì)的三大思維轉(zhuǎn)變 現(xiàn)在社會(huì)有一種觀念,那就是大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來(lái),上到國(guó)家,下到單位,都把大數(shù)據(jù)當(dāng)做未來(lái)的發(fā)展戰(zhàn)略。當(dāng)大數(shù)據(jù)這一觀點(diǎn)出現(xiàn)時(shí),便引起了全球范圍內(nèi)廣泛的反響,似乎所有的 ...

常見(jiàn)數(shù)據(jù)分析模型解析:用戶(hù)分群

常見(jiàn)數(shù)據(jù)分析模型解析:用戶(hù)分群
2018-08-22
常見(jiàn)數(shù)據(jù)分析模型解析:用戶(hù)分群 你知道如何做用戶(hù)分群?jiǎn)??根?jù)歷史數(shù)據(jù),我們可以分為普通用戶(hù)分群與預(yù)測(cè)分群。 用戶(hù)分群數(shù)據(jù)分析方法是進(jìn)行用戶(hù)畫(huà)像的關(guān)鍵數(shù)據(jù)分析模型,這是企業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、精細(xì)化運(yùn) ...

評(píng)估大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)的重大因素

評(píng)估大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)的重大因素
2018-08-21
評(píng)估大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)的重大因素 隨著IT行業(yè)持續(xù)地灌輸廉價(jià)存儲(chǔ)的優(yōu)勢(shì),企業(yè)較以往擁有者更多的數(shù)據(jù),那么在評(píng)估大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)的過(guò)程中需要深入地調(diào)查哪些因素。本篇涉及到了在容量、延遲、訪問(wèn)性、安全性和成本 ...

建模準(zhǔn)備一定要做的這幾件事

建模準(zhǔn)備一定要做的這幾件事
2018-08-21
建模準(zhǔn)備一定要做的這幾件事 今天我們來(lái)說(shuō)建模中容易忽視,但是獨(dú)立完成模型時(shí)一定要自己分析的一個(gè)步驟--建模準(zhǔn)備。 建模準(zhǔn)備這里我想跟大家分享五個(gè)點(diǎn),就是在建模準(zhǔn)備中需要做的五個(gè)方面。 1 業(yè)務(wù) ...

大數(shù)據(jù):分類(lèi)型數(shù)據(jù)可視化方法研究報(bào)告

大數(shù)據(jù):分類(lèi)型數(shù)據(jù)可視化方法研究報(bào)告
2018-08-21
大數(shù)據(jù):分類(lèi)型數(shù)據(jù)可視化方法研究報(bào)告 數(shù)據(jù)可視化可以將海量數(shù)據(jù)通過(guò)圖形、表格等形式直觀反映給大眾。降低數(shù)據(jù)讀取門(mén)檻,可以讓企業(yè)通過(guò)形象化方式對(duì)自身產(chǎn)品進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)。 一、數(shù)據(jù)可視 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中幾個(gè)常見(jiàn)模型的優(yōu)缺點(diǎn)

機(jī)器學(xué)習(xí)中幾個(gè)常見(jiàn)模型的優(yōu)缺點(diǎn)
2018-08-20
機(jī)器學(xué)習(xí)中幾個(gè)常見(jiàn)模型的優(yōu)缺點(diǎn) 樸素貝葉斯:優(yōu)點(diǎn):對(duì)小規(guī)模的數(shù)據(jù)表現(xiàn)很好,適合多分類(lèi)任務(wù),適合增量式訓(xùn)練。 缺點(diǎn):對(duì)輸入數(shù)據(jù)的表達(dá)形式很敏感(連續(xù)數(shù)據(jù)的處理方式)。 決策樹(shù):優(yōu)點(diǎn):計(jì)算量簡(jiǎn)單, ...

在實(shí)際項(xiàng)目中,如何選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)模型

在實(shí)際項(xiàng)目中,如何選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)模型
2018-08-20
在實(shí)際項(xiàng)目中,如何選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)模型 在這個(gè)文章中,我們主要面向初學(xué)者或中級(jí)數(shù)據(jù)分析師,他們對(duì)識(shí)別和應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法都非常感興趣,但是初學(xué)者在面對(duì)各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法時(shí),都會(huì)遇到一個(gè)問(wèn)題是 “在實(shí) ...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的前向和后向算法

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的前向和后向算法
2018-08-20
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的前向和后向算法 看了一段時(shí)間的深度網(wǎng)絡(luò)模型,也在tf和theano上都跑了一些模型,但是感覺(jué)沒(méi)有潛下去,對(duì)很多東西的理解都只停留在“這個(gè)是干什么的”層次上面。昨天在和小老師一起看一篇文章的時(shí)候 ...

數(shù)據(jù)解讀丨哪些人對(duì)種草神器「小紅書(shū)」愛(ài)不釋手

數(shù)據(jù)解讀丨哪些人對(duì)種草神器「小紅書(shū)」愛(ài)不釋手
2018-08-19
數(shù)據(jù)解讀丨哪些人對(duì)種草神器「小紅書(shū)」愛(ài)不釋手 小紅書(shū)已成為中國(guó)發(fā)展最快的社交媒體之一。與微信和微博不同,小紅書(shū)專(zhuān)注于美容和時(shí)尚領(lǐng)域。其實(shí)小紅書(shū)的早期階段內(nèi)容比較多樣,主要圍繞各種生活方式。 由于 ...

什么是支持向量機(jī)?支持向量機(jī)基本概念

什么是支持向量機(jī)?支持向量機(jī)基本概念
2018-08-19
什么是支持向量機(jī)?支持向量機(jī)基本概念 SVM算法是一種學(xué)習(xí)機(jī)制,是由Vapnik提出的旨在改善傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法的理論弱點(diǎn),最先從最優(yōu)分類(lèi)面問(wèn)題提出了支持向量機(jī)網(wǎng)絡(luò)。SVM學(xué)習(xí)算法根據(jù)有限的樣本信息 ...

各區(qū)塊鏈架構(gòu)的橫向比較

各區(qū)塊鏈架構(gòu)的橫向比較
2018-08-19
各區(qū)塊鏈架構(gòu)的橫向比較 時(shí)常聽(tīng)人們談起區(qū)塊鏈,從 2009 年比特幣誕生至今,各式各樣的區(qū)塊鏈系統(tǒng)或基于區(qū)塊鏈的應(yīng)用不斷被開(kāi)發(fā)出來(lái),并被應(yīng)用到大量的場(chǎng)景中,而區(qū)塊鏈技術(shù)本身也在不停地變化和改進(jìn)。 區(qū)塊 ...

如何統(tǒng)計(jì)和分析利用網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)?

如何統(tǒng)計(jì)和分析利用網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)?
2018-08-18
如何統(tǒng)計(jì)和分析利用網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)? 大數(shù)據(jù)給互聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)的是空前的信息大爆炸,它不僅改變了互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)應(yīng)用模式,還將深深影響著人們的生產(chǎn)生活。深處在大數(shù)據(jù)時(shí)代中,人們認(rèn)識(shí)到大數(shù)據(jù)已經(jīng)將數(shù)據(jù)分析的認(rèn)識(shí)從“ ...

產(chǎn)品市場(chǎng)經(jīng)理和產(chǎn)品經(jīng)理的區(qū)別和聯(lián)系

產(chǎn)品市場(chǎng)經(jīng)理和產(chǎn)品經(jīng)理的區(qū)別和聯(lián)系
2018-08-17
產(chǎn)品市場(chǎng)經(jīng)理和產(chǎn)品經(jīng)理的區(qū)別和聯(lián)系 產(chǎn)品市場(chǎng)經(jīng)理和產(chǎn)品經(jīng)理有什么區(qū)別和聯(lián)系呢?本文從3個(gè)方面解釋這個(gè)問(wèn)題。 打造一款偉大的產(chǎn)品,這個(gè)念頭足以讓任何人感到興奮。這要求整個(gè)團(tuán)隊(duì)有強(qiáng)烈的認(rèn)同感、專(zhuān) ...

邏輯回歸、決策樹(shù)、支持向量機(jī)算法三巨頭

邏輯回歸、決策樹(shù)、支持向量機(jī)算法三巨頭
2018-08-17
邏輯回歸、決策樹(shù)、支持向量機(jī)算法三巨頭 1 邏輯回歸 首先邏輯回歸是線性回歸衍生過(guò)來(lái)的,假設(shè)在二維空間上,本質(zhì)上還是一條線,那么在三維空間,他就是一個(gè)平面。把數(shù)據(jù)分成兩邊,就是直的不能再直的一條線 ...

神探Sherlock如何用AI破案?教你在Excel中搭建一個(gè)人臉識(shí)別CNN網(wǎng)絡(luò)

神探Sherlock如何用AI破案?教你在Excel中搭建一個(gè)人臉識(shí)別CNN網(wǎng)絡(luò)
2018-08-15
神探Sherlock如何用AI破案?教你在Excel中搭建一個(gè)人臉識(shí)別CNN網(wǎng)絡(luò) 【導(dǎo)讀】人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)有了非常廣泛的應(yīng)用,國(guó)內(nèi)大規(guī)模監(jiān)控系統(tǒng)背后運(yùn)用的技術(shù)就是人臉識(shí)別。 與大家常規(guī)見(jiàn)到的搭建人臉識(shí)別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ...

活動(dòng)回顧——CDA學(xué)員和持證線下聚會(huì)·杭州站

活動(dòng)回顧——CDA學(xué)員和持證線下聚會(huì)·杭州站
2019-05-29
8月11日下午,杭州CDA學(xué)員和持證人迎來(lái)了新一期的線下聚會(huì)。本次聚會(huì)邀請(qǐng)到了兩位嘉賓,分別是來(lái)自杭州沐垚科技有限公司的創(chuàng)始人韓要賓先生與目前就職于同盾科技的CDA老學(xué)員李殿雙。韓要賓曾操盤(pán)食品、健康、 ...

悉數(shù)那些“巨型”數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

悉數(shù)那些“巨型”數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
2018-08-15
悉數(shù)那些“巨型”數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù) 最早的商業(yè)列式數(shù)據(jù)庫(kù)是在1995年發(fā)布的Sybase IQ,但是一直到1999年左右才慢慢穩(wěn)定到能夠投入生產(chǎn)環(huán)境。現(xiàn)在的大多數(shù)分析型數(shù)據(jù)庫(kù)都是在2003-2005年從Postgresql 分支出來(lái)的。其中 ...

入門(mén) | 獻(xiàn)給新手的深度學(xué)習(xí)綜述

入門(mén) | 獻(xiàn)給新手的深度學(xué)習(xí)綜述
2018-08-14
入門(mén) | 獻(xiàn)給新手的深度學(xué)習(xí)綜述 這篇綜述論文列舉出了近年來(lái)深度學(xué)習(xí)的重要研究成果,從方法、架構(gòu),以及正則化、優(yōu)化技術(shù)方面進(jìn)行概述。這篇綜述對(duì)于剛?cè)腴T(mén)的深度學(xué)習(xí)新手是一份不錯(cuò)的參考資料,在形成基本學(xué) ...

花式玩邏輯回歸之不是只能做二分類(lèi)

花式玩邏輯回歸之不是只能做二分類(lèi)
2018-08-14
花式玩邏輯回歸之不是只能做二分類(lèi) 最近忙了一些,懶也有啦,就沒(méi)怎么看書(shū),發(fā)現(xiàn)一些新的東西,所以更新慢了,之前有個(gè)朋友叫我寫(xiě)避免過(guò)擬合,但是這個(gè)題目真的好廣泛,我還沒(méi)看透,所以這個(gè)可能后續(xù)再寫(xiě),今天 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的損失函數(shù)

機(jī)器學(xué)習(xí)中的損失函數(shù)
2018-08-13
機(jī)器學(xué)習(xí)中的損失函數(shù) 損失函數(shù)(loss function)是用來(lái)估量你模型的預(yù)測(cè)值f(x)與真實(shí)值Y的不一致程度,它是一個(gè)非負(fù)實(shí)值函數(shù),通常使用L(Y, f(x))來(lái)表示,損失函數(shù)越小,模型的魯棒性就越好。損失函數(shù)是 ...

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