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數字化人才認證
') } 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1:配置參數 // 參數2:回調,回調的第一個參數驗證碼對象,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", // 產品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數說明請參見: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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數據分析師—技術面試

數據分析師—技術面試
2018-03-29
數據分析師—技術面試 三月份開始找實習,到現(xiàn)在已經有半年的時間了,在這半年的時間中,該經歷的基本上都已經經歷,春招實習時候,拿到了7個offer,校招時候,成功的拿下一份心儀的工作,結束了我的秋招旅程。 ...

非平衡數據集的機器學習常用處理方法

非平衡數據集的機器學習常用處理方法
2018-03-26
非平衡數據集的機器學習常用處理方法 定義:不平衡數據集:在分類等問題中,正負樣本,或者各個類別的樣本數目不一致。 例子:在人臉檢測中,比如訓練庫有10萬張人臉圖像,其中9萬沒有包含人臉,1萬包含人 ...

機器學習中非平衡數據集的常用處理方法

機器學習中非平衡數據集的常用處理方法
2018-03-25
機器學習中非平衡數據集的常用處理方法 不平衡數據集: 在分類等問題中,正負樣本,或者各個類別的樣本數目不一致。 :在人臉檢測中,比如訓練庫有10萬張人臉圖像,其中9萬沒有包含人臉,1萬包含人臉, ...

邁出數據分析與機器學習的第一步

邁出數據分析與機器學習的第一步
2018-03-25
邁出數據分析與機器學習的第一步 數據分析太火爆,怎奈機器學習太難懂!隨著人工智能的浪潮卷卷襲來,機器學習已經越來越火爆啦。數據分析與機器學習崗位可謂供不應求,但是入門的門檻也是蠻高的,究竟了機器學 ...

常用的機器學習&數據挖掘知識點

常用的機器學習&數據挖掘知識點
2018-03-07
常用的機器學習&數據挖掘知識點 Basis(基礎): MSE(Mean Square Error 均方誤差),LMS(LeastMean Square 最小均方),LSM(Least Square Methods 最小二乘法),MLE(MaximumLikelihood Estimation最 ...

數據工作的科普總結

數據工作的科普總結
2017-11-28
數據工作的科普總結 首先說,這是一篇關于數據工作的科普文字,是我從事數據工作三年的一個小總結,因為不時會有人咨詢我一些小問題,于是我大致整理了一下,主要是說了數據工作到底都包含了什么,其中關于數據 ...

機器學習模型評價(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念與陷阱

機器學習模型評價(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念與陷阱
2017-07-24
機器學習模型評價(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念與陷阱 本文主要解釋一些關于機器學習模型評價的主要概念,與評價中可能會遇到的一些陷阱。如訓練集-驗證集二劃分校驗(Hold-out validation) ...

R文本分類之RTextTools

R文本分類之RTextTools
2017-05-09
R文本分類之RTextTools 古有曹植七步成詩,而RTextTools是一款讓你可以在十步之內實現(xiàn)九種主流的機器學習分類器模型的文本分類開發(fā)包。 它集成了(或者說支持)如下算法相關的包: 支持向量機(Support Vec ...

微博商業(yè)數據挖掘方法

微博商業(yè)數據挖掘方法
2017-05-04
微博商業(yè)數據挖掘方法 本文主要介紹微博商業(yè)數據挖掘的體系及方法,但并不注重模型和算法這些細節(jié),而是闡述數據如何貼近、支持和引導業(yè)務,如何建立合理的評價體系,以及如何圍繞這兩點建設數據挖掘架構。 ...

大數據輿情情感分析,如何提取情感并使用什么樣的工具?

大數據輿情情感分析,如何提取情感并使用什么樣的工具?
2017-03-28
各類 paper 是有一定的借鑒意義的,不過這主要是學術界在單個問題上的細化,要真正從研究領域落地到大數據的處理還有很多工作要做。 一、工程上的處理流程 工程上的處理流程具體包括 ...

如何快速搭建一篇數據化運營的大綱?

如何快速搭建一篇數據化運營的大綱?
2017-03-23
于是我希望,在七周成為數據分析師的系列后,把數據化運營作為第二個系列來完成。每次寫文章,對自己也是一種總結和提升。 下面是一份「簡略」的大綱,更恰當地說是草稿。當不久的將來開始正式寫 ...

機器學習算法常用指標總結

機器學習算法常用指標總結
2017-03-11
機器學習算法常用指標總結 考慮一個二分問題,即將實例分成正類(positive)或負類(negative)。對一個二分問題來說,會出現(xiàn)四種情況。如果一個實例是正類并且也被 預測成正類,即為真正類(True positive), ...

淺談機器學習在市場營銷中的應用

淺談機器學習在市場營銷中的應用
2017-03-06
目前,在線展示廣告越來越流行。在線展示廣告的目的是獲取更多的潛在客戶,吸引客戶購買商品。在線展示廣告的一個基本要求就是通過廣告獲取用戶所需費用要小于用戶購買商品所耗費用,進而使得通過廣告吸引來 ...

R語言不平衡數據分類指南

R語言不平衡數據分類指南
2017-02-27
R語言不平衡數據分類指南 目前我們發(fā)展出了不少機器學習算法來對數據建模,基于數據進行一些預測已經不再是難事。不論我們建立的是回歸或是分類模型,只要我們選擇了合適的算法,總能得到比較精確的結果。然而 ...

python數據挖掘之決策樹DTC數據分析及鳶尾數據集分析

python數據挖掘之決策樹DTC數據分析及鳶尾數據集分析
2020-04-20
Python數據挖掘之決策樹DTC數據分析及鳶尾數據集分析  今天主要講述的內容是關于決策樹的知識,主要包括以下內容:1.分類及決策樹算法介紹2.鳶尾花卉數據集介紹3.決策樹實現(xiàn)鳶尾數據集分析。希望這篇文章 ...

數據挖掘分類技術_數據挖掘分類

數據挖掘分類技術_數據挖掘分類
2016-12-13
數據挖掘分類技術_數據挖掘分類 1、過分擬合問題: 造成原因有:(1)噪聲造成的過分擬合(因為它擬合了誤標記的訓練記錄,導致了對檢驗集中記錄的誤分類);(2)根據少量訓練記錄做出分類決策的模型也容易 ...

大數據架構師必讀的NoSQL建模技術

大數據架構師必讀的NoSQL建模技術
2016-10-09
從數據建模的角度對NoSQL家族系統(tǒng)做了比較簡單的比較,并簡要介紹幾種常見建模技術。 丨1.前言 為了適應大數據應用場景的要求,Hadoop以及NoSQL等與傳統(tǒng)企業(yè)平臺完全不同的新興架構迅速地崛起。而下層技術基礎的革命 ...

2017校招數據分析崗筆試/面試知識點

2017校招數據分析崗筆試/面試知識點
2016-09-26
2017校招正在火熱的進行,后面會不斷更新涉及到的相關知識點。 盡管聽說今年幾個大互聯(lián)網公司招的人超少,但好像哪一年都說是就業(yè)困難,能夠進去當然最好,不能進去是不是應該也抱著好的期望去找自己滿意的呢? 最 ...

用R語言實現(xiàn)對不平衡數據的四種處理方法

用R語言實現(xiàn)對不平衡數據的四種處理方法
2016-09-07
用R語言實現(xiàn)對不平衡數據的四種處理方法 在對不平衡的分類數據集進行建模時,機器學習算法可能并不穩(wěn)定,其預測結果甚至可能是有偏的,而預測精度此時也變得帶有誤導性。那么,這種結果是為何發(fā)生的呢?到底是什 ...

數據挖掘工程師筆試及答案整理

數據挖掘工程師筆試及答案整理
2021-02-03
數據挖掘工程師筆試及答案整理 2013百度校園招聘數據挖掘工程師 《數據分析專項練習題庫》 《CDA數據分析認證考試模擬題庫》 《企業(yè)數據分析面試題庫》 一、簡答題(30分) 1、簡述數據 ...

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