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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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數(shù)據(jù)挖掘中,分類與聚類的區(qū)別

數(shù)據(jù)挖掘中,分類與聚類的區(qū)別
2017-12-11
數(shù)據(jù)挖掘中,分類與聚類的區(qū)別 本文對數(shù)據(jù)挖掘中,極為常見的兩類算法:分類與聚類,做個梳理。 首先,來看看分類和聚類各自的一些定義描述。 分類(classification ): 分類算法需要學(xué)習(xí),它通過學(xué)習(xí)找出描述 ...

數(shù)據(jù)挖掘中的分類和聚類

數(shù)據(jù)挖掘中的分類和聚類
2017-12-11
數(shù)據(jù)挖掘中的分類和聚類 分類(classification ):有指導(dǎo)的類別劃分,在若干先驗標(biāo)準(zhǔn)的指導(dǎo)下進(jìn)行,效果好壞取決于標(biāo)準(zhǔn)選取的好壞。 它找出描述并區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)類或概念的模型(或函數(shù)),以便能夠使用模型預(yù)測類標(biāo) ...

做數(shù)據(jù)分析,首先解決這兩類數(shù)據(jù)質(zhì)量問題

做數(shù)據(jù)分析,首先解決這兩類數(shù)據(jù)質(zhì)量問題
2017-12-04
做數(shù)據(jù)分析,首先解決這兩類數(shù)據(jù)質(zhì)量問題 為了能夠系統(tǒng)化地、高效地解決出現(xiàn)的任何問題,我們必須學(xué)會將這些問題分而治之。畢竟,知己知彼方是解決問題的首重至要。由此,我們才會發(fā)現(xiàn)解決之道就在其中。而對于 ...
sql中插值法完成缺失數(shù)據(jù)的填充
2017-12-04
sql中插值法完成缺失數(shù)據(jù)的填充 從Excel中導(dǎo)入了一批數(shù)據(jù)到Sqlserver,但因為原始數(shù)據(jù)不全,中間有些數(shù)據(jù)漏掉了。比如下面這種情況。ID為2的so數(shù)據(jù)為0。ID為3,4的co1數(shù)據(jù)缺失了,暫時用0代替。 ID  so &n ...

【每周一期-數(shù)據(jù)蔣堂】還原分組運算的本意

【每周一期-數(shù)據(jù)蔣堂】還原分組運算的本意
2017-12-01
【每周一期-數(shù)據(jù)蔣堂】還原分組運算的本意 【每周一期-數(shù)據(jù)蔣堂】還原分組運算的本意 分組是SQL中常見的運算,但未必所有人都能深刻地理解它。 分組運算的實質(zhì)是將一個集合按照某種規(guī)則拆分成若干個子 ...

大數(shù)據(jù)環(huán)境下該如何優(yōu)雅地設(shè)計數(shù)據(jù)分層

大數(shù)據(jù)環(huán)境下該如何優(yōu)雅地設(shè)計數(shù)據(jù)分層
2017-11-28
大數(shù)據(jù)環(huán)境下該如何優(yōu)雅地設(shè)計數(shù)據(jù)分層 發(fā)個牢騷,搞大數(shù)據(jù)的也得建設(shè)數(shù)據(jù)倉庫吧。而且不管是傳統(tǒng)行業(yè)還是現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)公司,都需要對數(shù)據(jù)倉庫有一定的重視,而不是談一句自己是搞大數(shù)據(jù)的就很厲害了。數(shù)據(jù)倉庫 ...

數(shù)據(jù)預(yù)處理和挖掘究竟該怎么做

數(shù)據(jù)預(yù)處理和挖掘究竟該怎么做
2017-11-24
數(shù)據(jù)預(yù)處理和挖掘究竟該怎么做 在這個充斥著懷疑和謊言的網(wǎng)絡(luò)世界中,數(shù)據(jù)即真相。海量的原始數(shù)據(jù)正以驚人的速度增長,其中大部分都是非結(jié)構(gòu)化的,但是通過運用分析我們可以發(fā)現(xiàn)其中重要的規(guī)律和線索以及隱藏在 ...
python網(wǎng)絡(luò)編程調(diào)用recv函數(shù)完整接收數(shù)據(jù)的三種方法
2017-11-18
python網(wǎng)絡(luò)編程調(diào)用recv函數(shù)完整接收數(shù)據(jù)的三種方法 最近在使用python進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)編程開發(fā)一個通用的tcpclient測試小工具。在使用socket進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)編程中,如何判定對端發(fā)送一條報文是否接收完成,是進(jìn)行socket網(wǎng)絡(luò) ...

SPSS非參數(shù)檢驗:獨立樣本

SPSS非參數(shù)檢驗:獨立樣本
2017-11-12
SPSS非參數(shù)檢驗:獨立樣本 一、概念: 獨立樣本的非參數(shù)檢驗是在對總體分布不甚了解的情況下,通過對兩組或多組獨立樣本的分析來推斷樣本來自的總體的分布等是否存在顯著差異的方法。獨立樣本是指 ...

數(shù)據(jù)科學(xué)的十大常見誤區(qū) 你中槍了嗎?

數(shù)據(jù)科學(xué)的十大常見誤區(qū) 你中槍了嗎?
2017-11-11
數(shù)據(jù)科學(xué)的十大常見誤區(qū) 你中槍了嗎? 對于數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的新手來說,以下的十大常見誤區(qū)每一條都是血與淚的教訓(xùn)。 對于數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的初學(xué)者和職場小白來說,理想往往很美好,現(xiàn)實卻很骨感。理想的數(shù)據(jù)科學(xué)世 ...
舉例簡單講解Python中的數(shù)據(jù)存儲模塊shelve的用法
2017-11-03
舉例簡單講解Python中的數(shù)據(jù)存儲模塊shelve的用法 shelve類似于一個key-value數(shù)據(jù)庫,可以很方便的用來保存Python的內(nèi)存對象,其內(nèi)部使用pickle來序列化數(shù)據(jù),簡單來說,使用者可以將一個列表、字典、或者用戶 ...

大數(shù)據(jù)的思維、思考和思路

大數(shù)據(jù)的思維、思考和思路
2017-11-01
大數(shù)據(jù)的思維、思考和思路 真正搞大數(shù)據(jù)的可能在于思維的變化,用數(shù)據(jù)來思考,用數(shù)據(jù)來做決定。 1、最早的數(shù)據(jù)分析可能就報表 目前很多數(shù)據(jù)分析后的結(jié)果,展示的形式很多,有各種圖形以及報表,最早的 ...

大數(shù)據(jù)環(huán)境下的多維分析技術(shù)

大數(shù)據(jù)環(huán)境下的多維分析技術(shù)
2017-10-31
大數(shù)據(jù)環(huán)境下的多維分析技術(shù) 正是由于多維分析技術(shù)在業(yè)務(wù)分析系統(tǒng)的核心功能中的不可替代性,隨著商業(yè)智能系統(tǒng)的深入應(yīng)用,分析系統(tǒng)的數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長,原有依賴硬盤IO處理性能(包括傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫、多維立方體 ...

SPSS直銷分析:購買傾向和控制包裝檢驗

SPSS直銷分析:購買傾向和控制包裝檢驗
2017-10-30
SPSS直銷分析:購買傾向和控制包裝檢驗 一、購買傾向(直銷-選擇方法-選擇最有可能購買的聯(lián)系人)    購買傾向使用測試郵件或先前活動的結(jié)果來生成得分。這些得分顯示哪些聯(lián)系人最有 ...

人們應(yīng)該知道的大數(shù)據(jù)術(shù)語

人們應(yīng)該知道的大數(shù)據(jù)術(shù)語
2017-10-27
人們應(yīng)該知道的大數(shù)據(jù)術(shù)語 大數(shù)據(jù)帶來了許多新的術(shù)語,但一些術(shù)語往往不太好理解。以下是人們應(yīng)該了解的大數(shù)據(jù)術(shù)語列表: 以下進(jìn)行一個簡短的回顧,以前曾經(jīng)介紹了算法,分析,描述性分析,預(yù)處理分析,預(yù) ...

SPSS Modeler數(shù)據(jù)挖掘:回歸分析

SPSS Modeler數(shù)據(jù)挖掘:回歸分析
2017-10-24
SPSS Modeler數(shù)據(jù)挖掘:回歸分析 1 模型定義 回歸分析法是最基本的數(shù)據(jù)分析方法,回歸預(yù)測就是利用回歸分析方法,根據(jù)一個或一組自變量的變動情況預(yù)測與其相關(guān)的某隨機(jī)變量的未來值。 回歸分析是研究一個 ...

spss modeler出現(xiàn)使用錯誤提

spss modeler出現(xiàn)使用錯誤提
2017-10-21
spss modeler出現(xiàn)使用錯誤提 1、對字段“compensation匯總導(dǎo)出”指定的類型不充分 問題: 為了分析需要,我加了一個“字段選項”——“導(dǎo)出”節(jié)點, 并將這個匯總字段類型設(shè)置為“連續(xù)”。 ...

數(shù)據(jù)工作的本質(zhì):從業(yè)務(wù)中來,到業(yè)務(wù)中去

數(shù)據(jù)工作的本質(zhì):從業(yè)務(wù)中來,到業(yè)務(wù)中去
2017-10-17
數(shù)據(jù)工作的本質(zhì):從業(yè)務(wù)中來,到業(yè)務(wù)中去 數(shù)據(jù)工作就組成結(jié)構(gòu)和流程來說還是比較簡單的,因為這個工作本來就很年輕,分工還沒有很細(xì)??傮w來講,我把數(shù)據(jù)工作看成相互連接的三部分:取數(shù)、理數(shù)、用數(shù),這是一個 ...

使用python和tableau對數(shù)據(jù)進(jìn)行抓取及可視化

使用python和tableau對數(shù)據(jù)進(jìn)行抓取及可視化
2017-10-15
使用python和tableau對數(shù)據(jù)進(jìn)行抓取及可視化 本篇文章介紹使用python抓取貸款及理財平臺的數(shù)據(jù),并將數(shù)據(jù)拼接和匯總。最終通過tableau進(jìn)行可視化。與之前的python爬蟲文章 不同之處在于之前是一次性抓取 ...
Python連接mssql數(shù)據(jù)庫編碼問題解決方法
2017-10-14
Python連接mssql數(shù)據(jù)庫編碼問題解決方法 python一直對中文支持的不好,最近老遇到編碼問題,而且?guī)缀鯖]有通用的方案來解決這個問題,但是對常見的方法都試過之后,發(fā)現(xiàn)還是可以解決的,下面總結(jié)了常用的支持中 ...

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