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數(shù)字化人才認證
') } 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(), // 加隨機數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1：配置參數(shù) // 參數(shù)2：回調(diào)，回調(diào)的第一個參數(shù)驗證碼對象，之后可以使用它調(diào)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(wù)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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Stata在數(shù)據(jù)分析中的應用：深入挖掘數(shù)據(jù)

Stata在數(shù)據(jù)分析中的應用：深入挖掘數(shù)據(jù)
2024-08-15
在Stata中，用戶可以通過generate命令創(chuàng)建新變量，例如根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)生成分類變量或數(shù)值變量。這些新變量可以用于進一步的分析或模型構(gòu)建。 數(shù)據(jù)清洗 當涉及多個數(shù)據(jù)集時，Stata提供了merge命令來合 ...
2024年數(shù)據(jù)分析崗位的求職指南
2024-08-14
隨著數(shù)據(jù)驅(qū)動決策在各行業(yè)中的重要性日益增加，數(shù)據(jù)分析崗位在2024年依然是一個極具前景的職業(yè)選擇。求職者在進入這一領(lǐng)域時，需要具備一系列核心技能、掌握先進工具，并關(guān)注最新的行業(yè)趨勢。本文將為您詳細解析在 ...
數(shù)據(jù)挖掘中哪些算法常用于建模和預測？
2024-08-05
在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，有許多算法被廣泛用于建模和預測。這些算法可以幫助我們從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模式、關(guān)聯(lián)和趨勢，為未來的預測和決策提供依據(jù)。下面是一些常用于建模和預測的數(shù)據(jù)挖掘算法。 決策樹：決策樹是一種常 ...
數(shù)據(jù)挖掘模型與機器學習模型有何異同？
2024-08-05
數(shù)據(jù)挖掘模型與機器學習模型在實踐中有許多共同之處，但也存在一些關(guān)鍵的區(qū)別。本文將對這兩種模型進行比較，并解釋它們之間的異同點。 首先，數(shù)據(jù)挖掘模型和機器學習模型都是從數(shù)據(jù)中提取出有用信息的工具。它們都 ...
數(shù)據(jù)挖掘崗位要求掌握哪些技能和工具？
2024-08-05
數(shù)據(jù)挖掘崗位是當今科技領(lǐng)域中的熱門職業(yè)之一。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，越來越多的組織和企業(yè)意識到了數(shù)據(jù)的重要性，并開始利用數(shù)據(jù)挖掘來發(fā)現(xiàn)隱藏在海量數(shù)據(jù)中的有價值的信息。要成為一名成功的數(shù)據(jù)挖掘工程師，需要 ...
數(shù)據(jù)清洗和預處理時常見的問題是什么？
2024-06-04
數(shù)據(jù)清洗和預處理是數(shù)據(jù)科學和機器學習中非常重要的一步。它涉及到對原始數(shù)據(jù)進行處理和轉(zhuǎn)換，以便能夠更好地分析和建模。然而，在進行數(shù)據(jù)清洗和預處理時，常會遇到一些常見問題。下面是一些常見的問題及其解決方法 ...
數(shù)據(jù)科學家需要掌握哪些深度學習技能？
2024-06-04
作為數(shù)據(jù)科學家，深度學習是必不可少的技能之一。深度學習是機器學習領(lǐng)域的一個子領(lǐng)域，通過建立和訓練多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來模擬人類大腦的工作原理。在數(shù)據(jù)科學的實踐中，掌握深度學習技能對于處理復雜的數(shù)據(jù)和解決現(xiàn)實世 ...
數(shù)據(jù)分析中常用的中文分詞技術(shù)是什么？
2024-05-13
在數(shù)據(jù)分析中，常用的中文分詞技術(shù)有很多種。下面將介紹其中幾種常見的中文分詞技術(shù)。 詞典匹配法（最長匹配法）：這是中文分詞中最基礎(chǔ)、最常用的方法之一。它基于一個預先構(gòu)建好的詞典，將待分詞的句子按照最長 ...
數(shù)據(jù)分析師如何進行數(shù)據(jù)清洗和預處理？
2024-04-26
在當今信息爆炸的時代，大量的數(shù)據(jù)被生成和收集。然而，原始數(shù)據(jù)往往存在缺失、錯誤、冗余等問題，這些問題會影響到數(shù)據(jù)分析師對數(shù)據(jù)進行準確和可靠的分析。因此，數(shù)據(jù)清洗和預處理成為了數(shù)據(jù)分析過程中不可或缺的 ...
數(shù)據(jù)不平衡問題在機器學習中如何處理？
2024-04-23
在機器學習中，數(shù)據(jù)不平衡是指分類問題中不同類別的樣本數(shù)量差距較大。這種情況可能會影響模型的訓練和性能，導致對少數(shù)類別樣本的預測能力較弱。因此，為了解決數(shù)據(jù)不平衡問題，我們需要采取一系列有效的方法來平 ...
什么是過擬合和欠擬合？如何避免它們？
2024-04-23
過擬合和欠擬合是機器學習中常見的問題，它們影響模型的泛化能力。過擬合指的是模型在訓練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在未見過的測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳；而欠擬合則表示模型未能充分捕捉到數(shù)據(jù)的特征，無法在訓練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù) ...
入門數(shù)據(jù)分析需要哪些基礎(chǔ)知識和技能？
2024-04-17
入門數(shù)據(jù)分析需要一些基礎(chǔ)知識和技能，下面是一份簡要的指南。 了解基本的統(tǒng)計學概念非常重要。數(shù)據(jù)分析依賴于統(tǒng)計學原理，因此你需要熟悉常見的統(tǒng)計術(shù)語和方法。例如，了解均值、中位數(shù)、標準差等基本統(tǒng)計量，并掌 ...
如何在R語言中進行生物醫(yī)學數(shù)據(jù)分析？
2024-04-15
生物醫(yī)學領(lǐng)域產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)對于研究人員來說是寶貴的資源。然而，這些數(shù)據(jù)往往規(guī)模龐大、復雜多樣，并需要進行深入分析以揭示隱藏的信息。R語言作為一種功能強大且靈活的統(tǒng)計和數(shù)據(jù)分析工具，已經(jīng)成為生物醫(yī)學研究 ...
如何應用機器學習算法來預測未來趨勢？
2024-04-15
隨著數(shù)據(jù)的快速增長和計算能力的提升，機器學習算法在各行各業(yè)的應用逐漸增多。其中一個重要的應用領(lǐng)域是利用機器學習算法來預測未來趨勢。通過對過去的數(shù)據(jù)進行分析和建模，機器學習可以幫助我們了解不同變量之間 ...
如何使用數(shù)據(jù)分析來優(yōu)化年息計算模型？
2024-03-22
隨著數(shù)字化時代的到來，大量的數(shù)據(jù)被生成和積累。這些數(shù)據(jù)不僅改變了我們生活和工作的方式，還為我們提供了新的機會來優(yōu)化和改進各種模型和算法。本文將探討如何使用數(shù)據(jù)分析技術(shù)來優(yōu)化年息計算模型，以實現(xiàn)更準確 ...
如何使用機器學習算法進行預測性建模？
2024-03-22
在當今數(shù)字化時代，數(shù)據(jù)成為了企業(yè)和組織最重要的資產(chǎn)之一。通過分析這些海量的數(shù)據(jù)，我們可以獲取有價值的洞察，并進行預測性建模以作出智能決策。機器學習算法是實現(xiàn)預測性建模的重要工具之一。本文將介紹使用機 ...
如何使用機器學習算法進行預測和優(yōu)化？
2024-03-22
機器學習是一種通過訓練模型來自動從數(shù)據(jù)中學習規(guī)律和模式的方法。借助機器學習算法，我們可以對未來事件進行預測，并找到最佳解決方案以優(yōu)化某些目標。這使得機器學習算法在眾多領(lǐng)域中都發(fā)揮著重要作用，包括金融 ...
如何使用機器學習算法進行預測和分類？
2024-03-22
機器學習算法是一種通過數(shù)據(jù)學習并構(gòu)建模型，從而實現(xiàn)預測和分類的技術(shù)。在過去幾年里，隨著數(shù)據(jù)的快速增長和計算能力的提升，機器學習算法在各個領(lǐng)域展示出了巨大的潛力。本文將介紹如何使用機器學習算法進行預測 ...
如何使用機器學習算法進行數(shù)據(jù)可視化？
2024-03-21
數(shù)據(jù)可視化是將大量數(shù)據(jù)以圖形化方式展示并傳達信息的過程。隨著機器學習算法的不斷發(fā)展和普及，它們在數(shù)據(jù)可視化領(lǐng)域扮演著越來越重要的角色。本文將介紹如何使用機器學習算法進行數(shù)據(jù)可視化，并探討其在不同領(lǐng)域 ...
如何使用機器學習來進行信用風險評估？
2024-03-21
信用風險評估是金融行業(yè)中至關(guān)重要的一環(huán)。傳統(tǒng)的評估方法往往基于統(tǒng)計分析和人工判斷，存在主觀性和效率低下的問題。然而，隨著機器學習技術(shù)的發(fā)展，我們可以利用大數(shù)據(jù)和算法來提高信用風險評估的準確性和自動化 ...

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