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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(); // 調用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調,回調的第一個參數(shù)驗證碼對象,之后可以使用它調用相應的接口 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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如何在R中實現(xiàn)深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡?
2023-09-07
深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡是一種在許多領域取得突破性成果的機器學習技術。它能夠通過模擬人腦神經(jīng)元之間的連接方式,從大量的數(shù)據(jù)中學習和提取特征,進而完成任務如圖像識別、自然語言處理等。在R語言中,有幾個流行的包可 ...
人工智能在數(shù)據(jù)分析中有哪些應用?
2023-08-18
隨著科技的不斷進步,人工智能(Artificial Intelligence,AI)在各個領域都發(fā)揮著越來越重要的作用。其中,數(shù)據(jù)分析是人工智能應用最為廣泛和深入的領域之一。本文將探討人工智能在數(shù)據(jù)分析中的多重應用,揭示其對 ...
哪些機器學習算法常用于數(shù)據(jù)分析?
2023-08-16
機器學習算法在數(shù)據(jù)分析領域發(fā)揮著重要的作用,幫助人們從海量的數(shù)據(jù)中提取有用的信息和洞察。下面是一些常用于數(shù)據(jù)分析的機器學習算法。 線性回歸 (Linear Regression):線性回歸是一種用于建立變量之間線性關系 ...
人工智能如何應用于數(shù)據(jù)分析領域?
2023-08-16
隨著現(xiàn)代技術的迅猛發(fā)展,人工智能(Artificial Intelligence,簡稱AI)正逐漸成為各個行業(yè)的焦點。其中,在數(shù)據(jù)分析領域,人工智能的應用正在改變著我們對數(shù)據(jù)的處理方式。本文將探討人工智能在數(shù)據(jù)分析領域的應用 ...

統(tǒng)計學中有哪些高級模型和算法?

統(tǒng)計學中有哪些高級模型和算法?
2023-08-08
統(tǒng)計學是一門研究數(shù)據(jù)分析和推斷的學科,涉及各種高級模型和算法。下面將介紹其中一些常見的高級模型和算法。 線性回歸模型(Linear Regression Model):線性回歸是一種用于建立連續(xù)變量之間關系的模型 ...
如何優(yōu)化電子商務中的推薦算法?
2023-08-02
在當今數(shù)字時代,電子商務已經(jīng)成為人們生活中不可或缺的一部分。而推薦算法作為電子商務平臺的核心功能之一,扮演著引導用戶、提高購物體驗和促進銷售增長的重要角色。然而,為了確保推薦算法的有效性和個性化,優(yōu)化 ...
如何利用數(shù)據(jù)分析改進臨床決策?
2023-07-24
隨著醫(yī)療技術和信息技術的飛速發(fā)展,數(shù)據(jù)分析在醫(yī)學領域的應用越來越受到關注。利用數(shù)據(jù)分析改進臨床決策已經(jīng)成為現(xiàn)代醫(yī)療體系的一個重要組成部分。本文將探討數(shù)據(jù)分析在臨床決策中的重要性,并介紹一些常用的數(shù)據(jù)分 ...
人工智能如何應用于大數(shù)據(jù)分析?
2023-07-20
人工智能(Artificial Intelligence,AI)是指賦予機器像人類一樣思考、學習和決策的能力。大數(shù)據(jù)分析(Big Data Analytics)是指從海量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息和洞察,并進行深入分析以支持決策制定。將人工智能與 ...
機器學習模型的準確性如何評估?
2023-07-19
機器學習模型的準確性評估是評估模型性能和預測能力的重要一環(huán)。本文將介紹常用的機器學習模型準確性評估方法,包括訓練集與測試集劃分、交叉驗證、混淆矩陣和常見的評估指標等。 機器學習模型的準確性評估是衡量模 ...
杭州有哪些知名的數(shù)據(jù)分析公司?
2023-07-19
杭州是中國著名的科技創(chuàng)新中心之一,擁有眾多知名的數(shù)據(jù)分析公司。這些公司致力于為各行業(yè)提供數(shù)據(jù)驅動的解決方案,助力企業(yè)做出有效的決策,并提升業(yè)務效率。下面將介紹幾家在杭州備受矚目的知名數(shù)據(jù)分析公司。 ...
常用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型有哪些?
2023-07-17
常用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型有很多,每個模型都有不同的結構和應用領域。以下是一些常見的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型: LeNet-5:LeNet-5 是最早的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡之一,由Yann LeCun等人在1998年提出。它主要應用于手寫數(shù)字識別, ...
數(shù)據(jù)挖掘與機器學習有何區(qū)別?
2023-07-14
數(shù)據(jù)挖掘和機器學習是兩個相互關聯(lián)但又有著不同焦點和方法論的領域。本文將探討數(shù)據(jù)挖掘和機器學習之間的區(qū)別,并解釋它們在實踐中的應用。 首先,我們來定義這兩個概念。數(shù)據(jù)挖掘是從大規(guī)模數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)隱藏模式、 ...
數(shù)據(jù)挖掘和機器學習有何不同?
2023-07-14
數(shù)據(jù)挖掘和機器學習是兩個緊密相關的概念,但在目標、方法和應用方面有一些重要區(qū)別。本文將介紹數(shù)據(jù)挖掘和機器學習之間的不同之處。 首先,數(shù)據(jù)挖掘是一種從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模式和關聯(lián)的過程。它涉及使用統(tǒng)計分析、 ...
數(shù)據(jù)分析與機器學習有何區(qū)別?
2023-07-13
在當今數(shù)據(jù)驅動的世界中,數(shù)據(jù)分析和機器學習是兩個備受矚目的領域。盡管它們有著一些共同之處,但數(shù)據(jù)分析和機器學習之間存在明顯的區(qū)別。本文將詳細探討數(shù)據(jù)分析和機器學習的定義、目標、方法和應用,并闡明二者之 ...
如何選擇機器學習算法和模型?
2023-07-06
選擇適合的機器學習算法和模型是數(shù)據(jù)科學和機器學習實踐中至關重要的一步。正確選擇算法和模型可以提高預測準確性、降低過擬合風險,并滿足特定問題的需求。下面將詳細介紹如何選擇機器學習算法和模型。 首先,了解 ...
如何評估機器學習模型的表現(xiàn)?
2023-07-05
評估機器學習模型的表現(xiàn)是確定其在解決特定任務中的效果和性能的過程。這個過程至關重要,因為它幫助我們了解模型的準確度、穩(wěn)定性和可靠性,從而進行模型選擇、參數(shù)調整和改進算法。 評估機器學習模型的表現(xiàn)通常涉 ...
常見的數(shù)據(jù)挖掘技術包括哪些?
2023-06-30
數(shù)據(jù)挖掘技術是處理大量數(shù)據(jù)的一種方法,它可以從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用的模式和信息。數(shù)據(jù)挖掘技術廣泛應用于商業(yè)、科學、醫(yī)療和社會領域等。本文將介紹常見的數(shù)據(jù)挖掘技術。 分類(Classification) 分類是一種監(jiān)督學習 ...
有哪些常用的機器學習算法?
2023-06-30
機器學習是計算機科學中的一個分支,它利用統(tǒng)計學、人工智能和計算機科學等領域的知識和技術,通過訓練模型從數(shù)據(jù)中提取有用的信息。機器學習算法可以大致分為三類:監(jiān)督學習、非監(jiān)督學習和半監(jiān)督學習。在本文中,我 ...
挖掘算法中最常用的有哪些?
2023-06-29
挖掘算法是機器學習的一個分支,它是用于從數(shù)據(jù)集中提取出有意義的信息和模式的方法。在挖掘算法中,有許多不同的技術和算法可供選擇,每種算法都有其獨特的優(yōu)點和適用范圍。本文將介紹挖掘算法中最常用的幾種算法。 ...
數(shù)據(jù)科學家的職業(yè)前景如何?
2023-06-29
數(shù)據(jù)科學家是當今世界上最炙手可熱的職業(yè)之一。隨著大數(shù)據(jù)、人工智能和機器學習等技術的發(fā)展,越來越多的企業(yè)和組織需要這些專業(yè)人才來幫助他們分析、解釋和利用海量數(shù)據(jù),從而更好地了解其業(yè)務運營情況,并做出更明 ...
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