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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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閱讀論文如何幫助你成為一名更有效的數(shù)據(jù)科學家
2022-03-14
作者尤金·顏,亞馬遜應用科學家 “與其手動檢查我們的數(shù)據(jù),為什么不試試領英的做法呢?它幫助他們實現(xiàn)了95%的準確率和80%的召回率?!? 然后我的隊友分享了如何使用k-最近鄰來識別不一致的標簽(在職位 ...
數(shù)據(jù)科學不會在10年內(nèi)滅絕,你的技能可能
2022-02-28
作為一個在數(shù)據(jù)科學領域工作了十多年的人,看到人們預言該領域將在10年內(nèi)如何滅絕是令人沮喪的。給出的典型原因是emergingAutoMLtools將如何消除從業(yè)者開發(fā)自己算法的需求。 我發(fā)現(xiàn)這樣的觀點特別令人沮喪 ...
停止學習數(shù)據(jù)科學尋找目的,找到目的學習數(shù)據(jù)科學
2022-02-21
作者布蘭登·科斯利,F(xiàn)astDataScience.ai 數(shù)據(jù)科學家需求不足,沒有兩種方法。工作崗位嗯,有很多空缺,這個行業(yè)似乎只是在這個后疫情時代的數(shù)字世界里才有所增長。因此,數(shù)據(jù)科學專業(yè)的學生也是世界勞動力 ...

作為一個數(shù)據(jù)科學家,管理你的可重復使用的Python代碼

作為一個數(shù)據(jù)科學家,管理你的可重復使用的Python代碼
2022-02-15
以下是我作為數(shù)據(jù)科學家管理自己的可重復使用的Python代碼的一些方法,從最常用的代碼到最不常用的代碼,并針對初學者介紹。 分享 具體地說,我所說的”是指如何組織、存儲和調用您自己編寫并發(fā)現(xiàn)作 ...

大學讀的文科/商科專業(yè),如何轉型數(shù)據(jù)分析師?

大學讀的文科/商科專業(yè),如何轉型數(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 ...

CDA Level Ⅲ 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫(第四期)

CDA Level Ⅲ 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫(第四期)
2024-10-05
不過,在出題前,要公布上一期Level Ⅲ 中11-15題的答案,大家一起來看! 12、A 14、D A.二者都可以處理分類問題 C.二者都是參數(shù)模型 17.如何以類神經(jīng)網(wǎng)絡仿真邏輯回歸(Logistic Regression) ...

盤點機器學習中那些神奇的損失函數(shù)

盤點機器學習中那些神奇的損失函數(shù)
2018-08-14
盤點機器學習中那些神奇的損失函數(shù) 我最近在學習R語言,但是估R語言我應該沒能跟sas一樣玩那么好。今天來更新在機器學習中的一些專業(yè)術語,例如一些損失函數(shù),正則化,核函數(shù)是什么東西。 損失函數(shù):損失函 ...
人工智能與機器學習有哪些不同
2018-08-11
人工智能與機器學習有哪些不同 人工智能早已不是一個新名詞,它的發(fā)展歷史已經(jīng)有幾十年。從80年代早期開始,當時計算機科學家設計出可以學習和模仿人類行為的算法。在學習方面,最重要的算法是神經(jīng)網(wǎng)絡,但由于 ...
盤點:數(shù)據(jù)挖掘歷史中的那些重要里程碑
2018-07-18
盤點:數(shù)據(jù)挖掘歷史中的那些重要里程碑 數(shù)據(jù)挖掘現(xiàn)在隨處可見,而它的故事在《點球成金》出版和“棱鏡門”事件發(fā)生之前就已經(jīng)開始了。下文敘述的就是數(shù)據(jù)挖掘的主要里程碑,歷史上的第一次,它是怎樣發(fā)展以及怎 ...
數(shù)據(jù)科學家學習之路
2018-07-10
對于數(shù)據(jù)科學來說,現(xiàn)在是發(fā)展的黃金時期。這是個新領域,但增長迅速,同時數(shù)據(jù)科學家的缺口也很大。最好的學習方法是通過實踐,知道自己真的需要學習什么,最重要的是,當你通過這種方式學習,你可以獲得立刻就可 ...

大數(shù)據(jù)時代下的遷移學習

大數(shù)據(jù)時代下的遷移學習
2018-07-08
大數(shù)據(jù)時代下的遷移學習 遷移學習不是機器學習的一個模型或技術,它是機器學習中的一種“設計方法論”,還有一些其他的設方法論,比如說主動學習。 本文是AI科技大本營編譯的遷移學習系列的第一篇文章。第二 ...
【智協(xié)慧同(北京)科技有限公司】招聘數(shù)據(jù)分析師
2018-07-04
【智協(xié)慧同(北京)科技有限公司】招聘數(shù)據(jù)分析師 智協(xié)慧同(北京)科技有限公司成立于2012年,致力成為世界領先的車輛數(shù)據(jù)智能公司,為汽車產(chǎn)業(yè)賦能。我們幫助汽車產(chǎn)業(yè)解決車輛數(shù)據(jù)分析的難題、感知復雜的行為/工況/ ...
機器學習與數(shù)據(jù)挖掘的學習路線圖
2018-07-04
機器學習與數(shù)據(jù)挖掘的學習路線圖 說起機器學習和數(shù)據(jù)挖掘,當然兩者并不完全等同。如果想簡單的理清二者的關系,不妨這樣來理解,機器學習應用在數(shù)據(jù)分析領域 = 數(shù)據(jù)挖掘。同理,如果將機器學習應用在圖像處理 ...
數(shù)據(jù)挖掘---分類:基本概念、決策樹、與模型評估
2018-06-13
數(shù)據(jù)挖掘---分類:基本概念、決策樹、與模型評估 分類:基本概念、決策樹與模型評估 分類任務就是確定對象屬于那個預定義的目標類。就是通過學習得到一個目標函數(shù)f,把每個屬性集映射到一個預先定義的類標號y. 一 ...

大數(shù)據(jù)時代下數(shù)據(jù)挖掘技術的應用

大數(shù)據(jù)時代下數(shù)據(jù)挖掘技術的應用
2018-06-05
大數(shù)據(jù)時代下數(shù)據(jù)挖掘技術的應用 隨著社會信息化的迅速發(fā)展,無論是數(shù)據(jù)的變化速率,還是數(shù)據(jù)的新增種類都在不斷更新,數(shù)據(jù)研究變得越來越復雜,這意味著“大數(shù)據(jù)時代”到來。2011年,互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心(internet ...

從線性回歸到無監(jiān)督學習,數(shù)據(jù)科學家需要掌握的十大統(tǒng)

從線性回歸到無監(jiān)督學習,數(shù)據(jù)科學家需要掌握的十大統(tǒng)
2018-06-02
從線性回歸到無監(jiān)督學習,數(shù)據(jù)科學家需要掌握的十大統(tǒng) 不管你對數(shù)據(jù)科學持什么態(tài)度,都不可能忽略分析、組織和梳理數(shù)據(jù)的重要性。Glassdoor 網(wǎng)站根據(jù)大量雇主和員工的反饋數(shù)據(jù)制作了「美國最好的 25 個職位」 ...
潑冷水:為什么如此多的數(shù)據(jù)科學家正在拋棄他們的工作?
2018-05-17
潑冷水:為什么如此多的數(shù)據(jù)科學家正在拋棄他們的工作? 在你的印象中數(shù)據(jù)科學是21世紀最性感的工作,他不僅能夠帶來滿意的薪酬,而且領域內(nèi)大量高技能的“極客” 會幫你享受到思想碰撞的樂趣。 但英國《金 ...
機器學習入門報告之 解決問題一般工作流程
2018-03-20
機器學習入門報告之 解決問題一般工作流程 對于給定的數(shù)據(jù)集和問題,用機器學習的方法解決問題的工作一般分為4個步驟: 一.     數(shù)據(jù)預處理 首先,必須確保數(shù)據(jù)的格式符合要求 ...
大數(shù)據(jù)背景下的風控與征信 專訪中科院院士、北大元培學院院長鄂維南教授
2018-02-20
大數(shù)據(jù)背景下的風控與征信 專訪中科院院士、北大元培學院院長鄂維南教授 訪談:鄂維南,中國科學院院士,北大元培學院院長,普林斯頓大學數(shù)學系和應用數(shù)學研究所教授。 大數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)技術 王曉蕾(以下 ...
使用R進行邏輯回歸 分類
2018-01-18
使用R進行邏輯回歸 分類 邏輯回歸模型 屬于分類模型,二元分類器。類似的二元分類器還有決策樹、隨機森林、支持向量機以及神經(jīng)網(wǎng)絡。 邏輯回歸模型相對于k-鄰近模型,具有“運行時間”低的優(yōu)勢。 當數(shù)據(jù) ...

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