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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(yīng)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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為什么lstm在時序預測上表現(xiàn)不及傳統(tǒng)算法?
2023-03-27
LSTM是一種遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通常被用于時序預測任務(wù)。它可以捕獲長期依賴性,因為它具有內(nèi)存單元來記住過去的信息。然而,在實踐中,我們發(fā)現(xiàn)在某些情況下,LSTM要比傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計學方法的算法表現(xiàn)差。 在本文中,我 ...
如何實現(xiàn)用遺傳算法或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行因子挖掘?
2023-03-22
因子挖掘是指從數(shù)據(jù)中尋找影響目標變量的關(guān)鍵因素,它在金融、醫(yī)學、生物等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是兩種常用的因子挖掘方法。本文將介紹如何使用這兩種方法進行因子挖掘,并對其優(yōu)缺點進行分析。 ...
SPSS里面線性回歸結(jié)果要怎么分析?
2023-03-15
線性回歸是一種廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計方法, 它用于研究兩個變量之間的關(guān)系以及預測一個變量對另一個變量的影響。 SPSS是一種流行的數(shù)據(jù)分析軟件,它具有強大的線性回歸分析功能。 在這篇文章中,我們將討論如何 ...

如何用 SPSS 進行驗證性因子分析?

如何用 SPSS 進行驗證性因子分析?
2023-03-15
SPSS是一種常用的統(tǒng)計軟件,可以用來進行驗證性因子分析。下面將為您介紹如何在SPSS中實現(xiàn)這個過程。 步驟1:準備數(shù)據(jù) 在進行驗證性因子分析之前,需要對數(shù)據(jù)進行預處理。首先,需要確保數(shù)據(jù)集中沒有缺失值 ...

數(shù)據(jù)分析之數(shù)據(jù)挖掘入門指南

數(shù)據(jù)分析之數(shù)據(jù)挖掘入門指南
2022-10-25
數(shù)據(jù)分析 探索性數(shù)據(jù)分析(Exploratory Data Analysis,EDA)是指對已有數(shù)據(jù)在盡量少的先驗假設(shè)下通過作圖、制表、方程擬合、計算特征量等手段探索數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和規(guī)律的一種數(shù)據(jù)分析方法。 常用的第三方庫 ...

數(shù)據(jù)分析完整的流程與知識結(jié)構(gòu)體系詳解

數(shù)據(jù)分析完整的流程與知識結(jié)構(gòu)體系詳解
2022-10-24
一個完整的數(shù)據(jù)分析流程,應(yīng)該包括以下幾個方面,建議收藏此圖仔細閱讀。 完整的數(shù)據(jù)分析流程:1、業(yè)務(wù)建模。2、經(jīng)驗分析。3、數(shù)據(jù)準備。4、數(shù)據(jù)處理。5、數(shù)據(jù)分析與展現(xiàn)。6、專業(yè)報告。7、持續(xù)驗證與跟蹤。 ...

Python數(shù)據(jù)分析使用教程

Python數(shù)據(jù)分析使用教程
2022-10-21
關(guān)于Python數(shù)據(jù)分析,其實網(wǎng)上能夠找到的學習資源很多,主要分為兩類: 一類是提供各種資源的推薦,比如書單、教程、以及學習的先后順序; 另一類是提供具體的學習內(nèi)容,知識點或?qū)嶋H案例。 但很多繁 ...

數(shù)據(jù)分析師之數(shù)據(jù)挖掘入門

數(shù)據(jù)分析師之數(shù)據(jù)挖掘入門
2022-10-19
數(shù)據(jù)分析 探索性數(shù)據(jù)分析(Exploratory Data Analysis,EDA)是指對已有數(shù)據(jù)在盡量少的先驗假設(shè)下通過作圖、制表、方程擬合、計算特征量等手段探索數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和規(guī)律的一種數(shù)據(jù)分析方法。 常用的第三方庫 ...

高效構(gòu)建基于Python的商品評論文本挖掘網(wǎng)頁APP

高效構(gòu)建基于Python的商品評論文本挖掘網(wǎng)頁APP
2022-06-28
CDA數(shù)據(jù)分析師 出品 作者:CDALevel Ⅰ持證人 崗位:數(shù)據(jù)分析師 行業(yè):大數(shù)據(jù) 背景 電子商務(wù)行業(yè)在近幾年發(fā)展得極為迅猛,很多在傳統(tǒng)行業(yè)就業(yè)但是薪資不理想的都在網(wǎng)電子商務(wù)行業(yè)去轉(zhuǎn)。這種趨 ...

作為文科生,我是如何轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)挖掘工程師的 | 附電信用戶實戰(zhàn)案例

作為文科生,我是如何轉(zhuǎn)行數(shù)據(jù)挖掘工程師的 | 附電信用戶實戰(zhàn)案例
2022-02-23
隨著大數(shù)據(jù)的時代的來臨,各個行業(yè)都受到了數(shù)據(jù)分析不同程度的影響和作用。尤其是在電信行業(yè),數(shù)據(jù)分析已經(jīng)逐漸成為電信運營商的戰(zhàn)略優(yōu)勢之一。 大家好,我是一名CDA持證人,今天想跟大家分享一下,我如何 ...

畫圖不裝逼,和咸魚有什么區(qū)別,風控中兩個看異常分布的圖

畫圖不裝逼,和咸魚有什么區(qū)別,風控中兩個看異常分布的圖
2022-02-17
作者:小伍哥 來源:小伍哥聊風控 今天放假了回家過年了,分享兩個看異常分布的圖,很好看,也很實用。不會用或者不會畫的,隨時私聊我。畢竟現(xiàn)在過年也沒啥事。 一、箱線圖 箱盒圖(也稱盒圖,箱 ...

關(guān)于數(shù)據(jù)分析師的學習路線,這是我見過最全面的

關(guān)于數(shù)據(jù)分析師的學習路線,這是我見過最全面的
2022-01-24
CDA數(shù)據(jù)分析師 出品 編輯:JYD 對于很多初入數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的小白來說,往往都會陷入迷茫。數(shù)據(jù)分析的坑很大,一旦走上這條路,就要明確基本方向,不然只會越走越偏,最后耗費力氣,毫無收獲。 比如你 ...

干貨分享 | 推薦一個更高效的數(shù)據(jù)清洗方法,建議收藏

干貨分享 | 推薦一個更高效的數(shù)據(jù)清洗方法,建議收藏
2021-12-20
來源:關(guān)于數(shù)據(jù)分析與可視化 01、導入庫和讀取數(shù)據(jù) 我們先來大致地看一下數(shù)據(jù)集中各個特征值的情況,通過info()這個方法 df.info() 02、去除掉缺失值和重復值 要是數(shù)據(jù)集中存在大量的缺失值, ...

手中無y,心中有y——聚類算法的正確建模方式

手中無y,心中有y——聚類算法的正確建模方式
2021-12-10
CDA數(shù)據(jù)分析師 出品 作者:CDA教研組 編輯:JYD 聚類算法是屬于無監(jiān)督的機器學習方法;機器學習里把算法分為有監(jiān)督和無監(jiān)督的算法,所謂有監(jiān)督,即我想研究的數(shù)據(jù)集有目標數(shù)據(jù),白話點就是建模里大家 ...

如何避免無效的數(shù)據(jù)分析結(jié)果,這六種錯誤不可忽視

如何避免無效的數(shù)據(jù)分析結(jié)果,這六種錯誤不可忽視
2021-12-08
導讀:在數(shù)據(jù)清洗過程中,主要處理的是缺失值、異常值和重復值。所謂清洗,是對數(shù)據(jù)集通過丟棄、填充、替換、去重等操作,達到去除異常、糾正錯誤、補足缺失的目的。 作者:宋天龍 本文轉(zhuǎn)自:大數(shù)據(jù)DT( ...

前瞻:數(shù)據(jù)科學中的探索性數(shù)據(jù)分析(DEA)

前瞻:數(shù)據(jù)科學中的探索性數(shù)據(jù)分析(DEA)
2021-11-16
CDA數(shù)據(jù)分析師 出品 作者: tukey 數(shù)據(jù)科學愛好者知道,在將原始數(shù)據(jù)輸入到機器學習模型之前,需要對其進行大量數(shù)據(jù)預處理。為此,需要遵循一系列標準來準備數(shù)據(jù),具體取決于手頭問題的類型(回歸或分類 ...

大學讀的文科/商科專業(yè),如何轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)分析師?

大學讀的文科/商科專業(yè),如何轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)分析師?
2021-12-08
互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)時代,程序員成了公認的高薪工作,是眾多企業(yè)的搶手人才。但凡大學專業(yè)沾邊計算機的理科生,都有機會去競逐一下互聯(lián)網(wǎng)大廠的高薪崗位。 其實文科生已經(jīng)意識到自己的競爭對手 ...

如何利用 pandas 根據(jù)數(shù)據(jù)類型進行篩選?

如何利用 pandas 根據(jù)數(shù)據(jù)類型進行篩選?
2021-09-24
來源:早起Python 作者:劉早起 前兩天,有一位讀者在知識星球提出了一個關(guān)于 pandas 數(shù)據(jù)清洗的問題。 他的數(shù)據(jù)大致如下 現(xiàn)在希望分別做如下清洗 “A列中非字符行B列中非日 ...

如何針對企業(yè)產(chǎn)品進行有效分析,看大佬用SQL分析淘寶用戶行為

如何針對企業(yè)產(chǎn)品進行有效分析,看大佬用SQL分析淘寶用戶行為
2021-09-08
淘寶網(wǎng),是全球最受歡迎的網(wǎng)購零售平臺之一,擁有近5億的注冊用戶數(shù),每天有超過6千萬的固定訪客,同時每天的在線商品數(shù)已經(jīng)超過了8億件,平均每分鐘售出4.8萬件商品。 分析目標與思路 何判斷高價值用戶, ...

在R中用箱形圖做組間比較

在R中用箱形圖做組間比較
2021-09-07
來源:丁點幫你 作者:丁點helper 之前的文章講了如何用R繪制箱形圖,以此來幫助我們了解數(shù)據(jù)的整體分布情況、是否存在異常值。除此之外,箱形圖還可以進行數(shù)據(jù)的組間比較。 分組變量的數(shù)據(jù)清理 多重 ...

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