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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, // 表示用戶后臺檢測極驗(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)說明請參見：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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10大常用數(shù)據(jù)分析方法及其在各行業(yè)的應(yīng)用案例

10大常用數(shù)據(jù)分析方法及其在各行業(yè)的應(yīng)用案例
2024-09-05
在當(dāng)今數(shù)據(jù)驅(qū)動的時(shí)代，數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為各行各業(yè)不可或缺的一部分。對于新人來說，掌握常用的數(shù)據(jù)分析方法不僅能夠幫助你更好地理解行業(yè)動態(tài)，還能為你在職場上加分。那么，本文將結(jié)合實(shí)際案例，深入探討10種常用 ...

數(shù)據(jù)相關(guān)性分析：揭示數(shù)據(jù)之間的深層聯(lián)系

數(shù)據(jù)相關(guān)性分析：揭示數(shù)據(jù)之間的深層聯(lián)系
2024-08-19
數(shù)據(jù)相關(guān)性分析是數(shù)據(jù)分析中的重要環(huán)節(jié)，作為一個(gè)致力于幫助新入行數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的專業(yè)人士，我深知數(shù)據(jù)相關(guān)性分析的價(jià)值。它不僅揭示了變量之間的相互影響，更為數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。本文將帶領(lǐng)你深 ...
數(shù)據(jù)行業(yè)中常見的統(tǒng)計(jì)分析方法有哪些？
2024-06-04
在數(shù)據(jù)行業(yè)中，統(tǒng)計(jì)分析方法是非常重要的工具之一，它們幫助我們理解數(shù)據(jù)、發(fā)現(xiàn)模式和趨勢，并支持決策制定過程。下面是一些常見的統(tǒng)計(jì)分析方法： 描述性統(tǒng)計(jì)分析：描述性統(tǒng)計(jì)分析用于總結(jié)和描述數(shù)據(jù)的主要特征。 ...
數(shù)據(jù)分析中常見的方法和算法有哪些？
2024-01-25
數(shù)據(jù)分析是一種從大量數(shù)據(jù)中提取有用信息和洞察的過程。在數(shù)據(jù)分析中，使用各種方法和算法來處理、轉(zhuǎn)換和解釋數(shù)據(jù)。下面將介紹常見的數(shù)據(jù)分析方法和算法。 描述統(tǒng)計(jì)學(xué)：描述統(tǒng)計(jì)學(xué)是數(shù)據(jù)分析中最基本且最常用的方 ...

人工智能在質(zhì)量檢測中的應(yīng)用有哪些？

人工智能在質(zhì)量檢測中的應(yīng)用有哪些？
2023-10-19
隨著科技的迅速發(fā)展，人工智能（Artificial Intelligence, AI）逐漸滲透到各個(gè)領(lǐng)域，其中之一就是質(zhì)量檢測。傳統(tǒng)質(zhì)量檢測方法往往耗時(shí)費(fèi)力且容易出錯，而借助人工智能技術(shù)，我們可以實(shí)現(xiàn)自動化、高效率和準(zhǔn)確性更 ...
哪些公司在西安從事數(shù)據(jù)分析行業(yè)？
2023-10-11
騰訊西部數(shù)據(jù)中心：騰訊在西安設(shè)立了一個(gè)重要的數(shù)據(jù)中心，負(fù)責(zé)處理和分析大量的數(shù)據(jù)。他們運(yùn)用各種數(shù)據(jù)分析技術(shù)，為公司的決策制定和業(yè)務(wù)增長提供支持。 阿里巴巴西安研究院：阿里巴巴集團(tuán)在 ...
哪些公司在西安從事數(shù)據(jù)分析行業(yè)？
2023-08-16
騰訊西部數(shù)據(jù)中心：騰訊在西安設(shè)立了一個(gè)重要的數(shù)據(jù)中心，負(fù)責(zé)處理和分析大量的數(shù)據(jù)。他們運(yùn)用各種數(shù)據(jù)分析技術(shù)，為公司的決策制定和業(yè)務(wù)增長提供支持。 阿里巴巴西安研究院：阿里巴巴集團(tuán)在西安設(shè)有一個(gè)研究院 ...
機(jī)器學(xué)習(xí)中有哪些高級模型和算法？
2023-08-15
在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中，有許多高級模型和算法被廣泛應(yīng)用于各種任務(wù)。下面將介紹其中一些重要的高級模型和算法。 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Networks，DNN）：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于人工神經(jīng)元之間相互連接的模型。它 ...
高維數(shù)據(jù)降維技術(shù)有哪些應(yīng)用場景？
2023-08-14
高維數(shù)據(jù)降維技術(shù)是現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域中的一項(xiàng)重要技術(shù)，它可以將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間，從而減少數(shù)據(jù)維度，提取關(guān)鍵特征，并保留數(shù)據(jù)的重要信息。降維技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，下面將介紹其中幾個(gè)主要的應(yīng)用 ...
如何利用數(shù)據(jù)分析預(yù)測時(shí)裝趨勢？
2023-07-25
時(shí)尚界一直以來都充滿了無限的創(chuàng)意和變化。從設(shè)計(jì)師的靈感到品牌的推出，時(shí)裝趨勢的預(yù)測對于行業(yè)的成功至關(guān)重要。而在當(dāng)今數(shù)字化時(shí)代，數(shù)據(jù)分析成為了揭示時(shí)尚趨勢背后規(guī)律的有力工具。本文將探討如何利用數(shù)據(jù)分析來 ...
編程在數(shù)據(jù)分析中的作用是什么？
2023-07-17
編程在數(shù)據(jù)分析中扮演著至關(guān)重要的角色，它是一種利用計(jì)算機(jī)語言和算法處理和分析大量數(shù)據(jù)的技術(shù)。數(shù)據(jù)分析是通過收集、清洗、轉(zhuǎn)換和解釋數(shù)據(jù)來獲取有關(guān)現(xiàn)象和趨勢的見解的過程。編程為數(shù)據(jù)分析提供了強(qiáng)大的工具和方 ...
數(shù)據(jù)挖掘常用的算法有哪些？
2023-06-29
數(shù)據(jù)挖掘是指通過對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，發(fā)現(xiàn)其中隱藏的模式、趨勢和關(guān)聯(lián)性，以幫助企業(yè)或組織做出更準(zhǔn)確的決策。而在實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)挖掘需要使用各種算法來解決具體問題。下面將介紹一些常用的數(shù)據(jù)挖掘算法。 ...
數(shù)據(jù)挖掘有哪些常用算法？
2023-06-17
數(shù)據(jù)挖掘是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏模式、關(guān)系和規(guī)律的一種技術(shù)。在實(shí)際應(yīng)用中，不同的數(shù)據(jù)挖掘算法被用來解決各種不同的問題。下面將介紹一些常用的數(shù)據(jù)挖掘算法及其應(yīng)用。 決策樹算法 決策樹算法是一種非常常用的分 ...
用SQL 做數(shù)據(jù)清洗與用Python做數(shù)據(jù)清洗的利弊分別是什么？哪種方法處理更簡單？
2023-05-12
數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析中最重要、最繁瑣和最具挑戰(zhàn)性的任務(wù)之一。在實(shí)踐中，數(shù)據(jù)清洗涉及多個(gè)步驟，包括缺失值填充、去重、異常值處理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等等。SQL 和 Python 都是常用的數(shù)據(jù)清洗工具，下面將從利弊以及處理簡易 ...

如何理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多個(gè)卷積核?

如何理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多個(gè)卷積核?
2023-04-19
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種經(jīng)典的深度學(xué)習(xí)模型，廣泛應(yīng)用于圖像識別、目標(biāo)檢測等領(lǐng)域。在CNN中，卷積核（Convolutional Kernel）是一個(gè)非常重要的組成部分，它通過卷積操作對輸入數(shù) ...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)典結(jié)構(gòu)是怎么設(shè)計(jì)出來的？
2023-04-18
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬大腦神經(jīng)元之間相互作用的計(jì)算模型，它可以對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行高效的分類、識別、預(yù)測等任務(wù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)源于對生物神經(jīng)元與神經(jīng)系統(tǒng)運(yùn)作的研究，而其經(jīng)典結(jié)構(gòu)則是通過不斷的實(shí)驗(yàn)和優(yōu)化得來的。 ...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練圖像的時(shí)候，像素值都是大于0的，那么激活函數(shù)relu還有什么作用呢？
2023-04-13
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)中最為常用的一種模型，在圖像處理、語音識別等領(lǐng)域取得了很多重要的成果。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程中，激活函數(shù)是一個(gè)非常重要的組成部分，其中R ...

如何利用OpenCV識別圖像中的矩形區(qū)域？

如何利用OpenCV識別圖像中的矩形區(qū)域？
2023-04-12
OpenCV是一個(gè)強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)視覺庫，它提供了各種功能，包括圖像處理、特征檢測以及目標(biāo)識別等。在本文中，我們將探討如何使用OpenCV識別圖像中的矩形區(qū)域。 步驟1：讀取圖像 首先，我們需要從文件或攝像頭中 ...
如何用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測一副小圖在大圖中的坐標(biāo)位置？?
2023-04-11
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)工具，其廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中。其中一個(gè)常見的計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)是定位物體的坐標(biāo)位置。我將討論如何使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來檢測一副小圖在大圖中的坐標(biāo)位置。 首先，在解決該問題之前，需 ...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中歸一化層的作用？
2023-04-11
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (Convolutional Neural Network, CNN) 是一種深度學(xué)習(xí)模型，常用于計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)。除了常見的卷積層、池化層和全連接層，CNN 中還有一個(gè)重要的組件就是歸一化層 (Normalization Layer)。在本文中，我 ...
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