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cda

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(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時表示是新驗證碼的宕機(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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如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行預(yù)測性建模？
2024-03-22
在當(dāng)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(jìn)行預(yù)測性建模以作出智能決策。機(jī)器學(xué)習(xí)算法是實現(xiàn)預(yù)測性建模的重要工具之一。本文將介紹使用機(jī) ...
如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行預(yù)測和分類？
2024-03-22
機(jī)器學(xué)習(xí)算法是一種通過數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)并構(gòu)建模型，從而實現(xiàn)預(yù)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(jī)器學(xué)習(xí)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(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行預(yù)測 ...
如何讓計算機(jī)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并做出預(yù)測？
2024-03-21
在數(shù)字化時代，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為我們生活和工作中不可忽視的一部分。數(shù)據(jù)的爆炸增長和復(fù)雜性使傳統(tǒng)方法面對處理和解釋這些海量信息的挑戰(zhàn)。然而，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的快速發(fā)展，計算機(jī)可以從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，并利用學(xué)到的知識做 ...
如何評估一個機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能表現(xiàn)？
2024-03-19
評估機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能表現(xiàn)是確保其有效性和可靠性的關(guān)鍵步驟。下面將介紹一種常用的方法來評估機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能，包括訓(xùn)練集和測試集的劃分、性能指標(biāo)的選擇以及交叉驗證等。 為了評估機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能，我們 ...
如何解決機(jī)器學(xué)習(xí)模型中的過擬合問題？
2024-03-12
過擬合是機(jī)器學(xué)習(xí)中常見的問題，它指的是模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出良好的性能，但在未見過的測試數(shù)據(jù)上卻表現(xiàn)不佳。本文將介紹一些常用的方法來解決機(jī)器學(xué)習(xí)模型中的過擬合問題，包括增加數(shù)據(jù)集大小、特征選擇、正則 ...
如何衡量一個機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能表現(xiàn)？
2024-03-04
隨著機(jī)器學(xué)習(xí)在各個領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，對于衡量模型性能的需求也日益增長。在開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)模型時，了解如何準(zhǔn)確、全面地評估模型的性能表現(xiàn)至關(guān)重要。本文將介紹一些常見的機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能評估指標(biāo)和方法，幫助讀者 ...
在深度學(xué)習(xí)中，如何避免過擬合問題？
2024-02-05
避免過擬合是深度學(xué)習(xí)中一個重要的問題。過擬合指的是模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在新數(shù)據(jù)上的泛化能力較差。過擬合會導(dǎo)致模型對訓(xùn)練樣本中噪聲和細(xì)節(jié)過于敏感，從而導(dǎo)致在新數(shù)據(jù)上的預(yù)測性能下降。以下是一些常見 ...
如何在數(shù)據(jù)倉庫中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)？
2023-12-27
數(shù)據(jù)倉庫是一個存儲和管理大量數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)則是從這些數(shù)據(jù)中提取有價值信息的過程。本文將介紹如何在數(shù)據(jù)倉庫中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征選擇、模型構(gòu)建和結(jié)果解釋等方面。 隨著數(shù)據(jù) ...
如何在大數(shù)據(jù)集中找到最相關(guān)的特征？
2023-12-27
在大數(shù)據(jù)時代，我們經(jīng)常面臨處理龐大數(shù)據(jù)集的挑戰(zhàn)。對于給定的數(shù)據(jù)集，了解哪些特征與我們感興趣的目標(biāo)變量最相關(guān)是至關(guān)重要的。本文將介紹一些常用的方法和技術(shù)，幫助我們在大數(shù)據(jù)集中找到最相關(guān)的特征。 特征選擇 ...
如何調(diào)參以優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能？
2023-12-11
調(diào)參是機(jī)器學(xué)習(xí)中優(yōu)化模型性能的重要步驟。通過調(diào)整模型的超參數(shù)，我們可以尋找最佳組合來提高預(yù)測準(zhǔn)確性和泛化能力。以下是一些優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能的常用調(diào)參方法。 了解超參數(shù)：首先，要理解不同算法和模型的 ...
如何使用統(tǒng)計學(xué)模型預(yù)測貸款違約率？
2023-12-09
在金融行業(yè)中，貸款違約率是一個重要的指標(biāo)，它衡量了借款人無法按時償還貸款的風(fēng)險。準(zhǔn)確地預(yù)測貸款違約率對于銀行和其他金融機(jī)構(gòu)來說非常關(guān)鍵，可以幫助它們制定風(fēng)險管理策略、優(yōu)化貸款組合以及保護(hù)自身利益。本 ...
如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行招聘人才？
2023-12-09
在當(dāng)今競爭激烈的人才市場中，企業(yè)需要借助先進(jìn)技術(shù)來提高招聘效率和準(zhǔn)確性。機(jī)器學(xué)習(xí)算法作為人工智能領(lǐng)域的重要組成部分，可以幫助企業(yè)自動化和優(yōu)化招聘過程，從而更好地篩選和選擇最佳人才。本文將介紹如何利用 ...
精準(zhǔn)營銷的需求分析報告
2023-12-06
精準(zhǔn)營銷的需求分析報告 0.引言   精準(zhǔn)營銷是一種利用數(shù)據(jù)和技術(shù)手段，對目標(biāo)受眾進(jìn)行定位并進(jìn)行個性化營銷的策略。它包括了多種技術(shù)和方法，如人工智能、大數(shù)據(jù)分析、營銷自動化等。通過收集和分析客戶 ...
精準(zhǔn)營銷的需求分析報告
2023-11-30
精準(zhǔn)營銷的需求分析報告 0.引言   精準(zhǔn)營銷是一種利用數(shù)據(jù)和技術(shù)手段，對目標(biāo)受眾進(jìn)行定位并進(jìn)行個性化營銷的策略。它包括了多種技術(shù)和方法，如人工智能、大數(shù)據(jù)分析、營銷自動化等。通過收集和分析客戶 ...
如何評估和改進(jìn)人工智能模型的性能？
2023-11-27
人工智能（AI）模型在許多領(lǐng)域都發(fā)揮著重要作用，從自然語言處理到圖像識別，甚至自動駕駛。然而，開發(fā)出一個高性能的AI模型并不容易，因此，評估和改進(jìn)模型的性能是確保其有效性和可靠性的重要步驟。 要評估一個AI ...
如何解決數(shù)據(jù)挖掘中遇到的常見問題？
2023-10-24
數(shù)據(jù)挖掘是一項關(guān)鍵技術(shù)，通過挖掘大量數(shù)據(jù)的模式、趨勢和關(guān)聯(lián)規(guī)則，從中獲得有價值的信息和知識。然而，在實際應(yīng)用過程中，數(shù)據(jù)挖掘也面臨著一些常見問題。本文將介紹幾種有效的方法來解決數(shù)據(jù)挖掘中常見的問題。 ...

【重磅】CDA考試大綱新升級解讀

【重磅】CDA考試大綱新升級解讀
2023-10-20
來自CDA考試中心的通知！  2023 年 10 月 31 日實施      測試，更加注重考查各位考生在實際工作中所能應(yīng)用的技能。 我們建議所有的考生盡早開始準(zhǔn)備新的考試大綱，這將有助于你們在 ...
競賽中常用的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法有哪些？
2023-10-18
數(shù)據(jù)預(yù)處理是在競賽中非常重要的步驟之一，它對于提高模型的性能和準(zhǔn)確度至關(guān)重要。 數(shù)據(jù)清洗：數(shù)據(jù)清洗是指處理缺失值、異常值和噪聲等問題、。常見的處理方法包括刪除含有缺失值的樣本或特征、使用插補(bǔ)方法填充 ...
中級數(shù)據(jù)科學(xué)家如何提高模型精度？
2023-10-14
提高模型精度是中級數(shù)據(jù)科學(xué)家在工作中非常重要的任務(wù)之一。通過優(yōu)化模型，我們可以更好地理解和預(yù)測數(shù)據(jù)，并為業(yè)務(wù)決策提供更準(zhǔn)確的指導(dǎo)。下面將介紹一些方法，幫助中級數(shù)據(jù)科學(xué)家提高模型精度。 數(shù)據(jù)質(zhì)量與特征 ...
如何在R中實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？
2023-10-11
深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種在許多領(lǐng)域取得突破性成果的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。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(xué)習(xí)和提取特征，進(jìn)而完成任務(wù)如圖像識別、自然語言處理等。在R語言中，有幾個流行的包 ...
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