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') } 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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用R語言建立學生的學習表現(xiàn)和性格特征數(shù)據(jù)模型: 2017-02-26; 用R語言建立學生的學習表現(xiàn)和性格特征數(shù)據(jù)模型一、項目介紹：方法包括以下步驟 S1：將個體表現(xiàn)數(shù)據(jù)輸入到數(shù)據(jù)庫； S2：建立學習者的學習表現(xiàn)數(shù)據(jù)庫和性格特征數(shù)據(jù)庫； S3：建立學習者的學習表現(xiàn) ...

證券數(shù)據(jù)挖掘探索及實踐: 2016-11-23; 證券數(shù)據(jù)挖掘探索及實踐在券商企業(yè)多年來的運營中，積累了大量投資者真實的第一手買賣金融產(chǎn)品數(shù)據(jù)，近年互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展，加速了各類運營數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，也讓數(shù)據(jù)真正成為了價值的核心，數(shù)據(jù)成為了數(shù)據(jù)資產(chǎn)。 ...

資深大數(shù)據(jù)專家？？？: 2016-10-01; 資深大數(shù)據(jù)專家？？？最近朋友圈里許多的人在為公司招\(zhòng)"資深大數(shù)據(jù)\"的人才，不禁思考，什么樣的人才是資深的大數(shù)據(jù)專家？也許這個題目有點大，那就再落地一點，什么樣的人才能幫我的公司帶入到大數(shù)據(jù)的領域， ...

干貨分享 :數(shù)據(jù)分析架構及方法: 2016-08-24; 干貨分享 :數(shù)據(jù)分析架構及方法今天很高興能夠與大家做一次針對數(shù)據(jù)分析的分享。我以數(shù)據(jù)分析人員的身份，曾參加過數(shù)次的數(shù)據(jù)分析項目，在這些項目中也間接地參與了大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的搭建，今天也是希望能夠跟大家聊 ...

數(shù)據(jù)分析職位對電子商務行業(yè)的重要性: 2016-08-19; 數(shù)據(jù)分析職位對電子商務行業(yè)的重要性就電子商務行業(yè)來說，數(shù)據(jù)分析職位在企業(yè)內(nèi)部是非常重要，營銷管理、客戶管理等環(huán)節(jié)都需要應用到數(shù)據(jù)分析的結果，利用大數(shù)據(jù)分來來發(fā)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部的不足，營銷手段的不足、客 ...

淺談數(shù)據(jù)挖掘中的關聯(lián)規(guī)則挖掘: 2016-08-17; 淺談數(shù)據(jù)挖掘中的關聯(lián)規(guī)則挖掘數(shù)據(jù)挖掘是指以某種方式分析數(shù)據(jù)源，從中發(fā)現(xiàn)一些潛在的有用的信息，所以數(shù)據(jù)挖掘又稱作知識發(fā)現(xiàn)，而關聯(lián)規(guī)則挖掘則是數(shù)據(jù)挖掘中的一個很重要的課題，顧名思義，它是從數(shù)據(jù)背后 ...

數(shù)據(jù)挖掘系列使用weka做關聯(lián)規(guī)則挖掘: 2016-08-15; 數(shù)據(jù)挖掘系列使用weka做關聯(lián)規(guī)則挖掘前面幾篇介紹了關聯(lián)規(guī)則的一些基本概念和兩個基本算法，但實際在商業(yè)應用中，寫算法反而比較少，理解數(shù)據(jù)，把握數(shù)據(jù)，利用工具才是重要的，前面的基礎篇是對算法的理解，這 ...

數(shù)據(jù)挖掘系列關聯(lián)規(guī)則FpGrowth算法: 2016-08-15; 數(shù)據(jù)挖掘系列關聯(lián)規(guī)則FpGrowth算法上一篇介紹了關聯(lián)規(guī)則挖掘的一些基本概念和經(jīng)典的Apriori算法，Aprori算法利用頻繁集的兩個特性，過濾了很多無關的集合，效率提高不少，但是我們發(fā)現(xiàn)Apriori算法是一個候選消 ...

數(shù)據(jù)挖掘系列關聯(lián)規(guī)則挖掘基本概念與Aprior算法: 2016-08-15; 數(shù)據(jù)挖掘系列關聯(lián)規(guī)則挖掘基本概念與Aprior算法關聯(lián)規(guī)則挖掘在電商、零售、大氣物理、生物醫(yī)學已經(jīng)有了廣泛的應用，本篇文章將介紹一些基本知識和Aprori算法。啤酒與尿布的故事已經(jīng)成為了關聯(lián)規(guī)則挖掘的經(jīng) ...

小白學數(shù)據(jù)分析--關聯(lián)分析理論篇: 2016-06-13; 小白學數(shù)據(jù)分析--關聯(lián)分析理論篇在說關聯(lián)分析之前，先說說自己這段時間的一些感受吧，這段時間相對輕松一些，有一些時間自己自己來學習一些新東西和知識，然而卻發(fā)現(xiàn)捧著一本數(shù)據(jù)挖掘理論的書籍在一點一點的研 ...

12個關鍵詞,告訴你到底什么是機器學習: 2016-06-03; 12個關鍵詞,告訴你到底什么是機器學習隨著人工智能（AI）技術對各行各業(yè)有越來越深入的影響，我們也更多地在新聞或報告中聽到“機器學習”、“深度學習”、“增強學習”、“神經(jīng)網(wǎng)絡”等詞匯，對于非專業(yè)人士 ...

12個關鍵詞，告訴你到底什么是機器學習: 2016-06-01; 12個關鍵詞，告訴你到底什么是機器學習隨著人工智能(AI)技術對各行各業(yè)有越來越深入的影響，我們也更多地在新聞或報告中聽到“機器學習”、“深度學習”、“增強學習”、“神經(jīng)網(wǎng)絡”等詞匯，對于非專業(yè)人士來 ...

數(shù)據(jù)分析架構及方法: 2016-05-17; 數(shù)據(jù)分析架構及方法一、以往的數(shù)據(jù)分析在今天的各類型企業(yè)中，數(shù)據(jù)分析崗位已經(jīng)基本得到普及和認可，這個崗位的核心任務往往是支撐運營和營銷，將企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)，客戶的數(shù)據(jù)進行分析和總結，形成以往工作情況 ...

構建大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的前沿技術概述: 2016-05-09; 構建大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的前沿技術概述第一部分存儲模型之前，先拋兩個問題： 1)這些存儲的數(shù)據(jù)結構，主要是來優(yōu)化什么操作的? 2)SSD對于這些存儲結構有什么樣的影響? 一. 存儲模型--讀和寫的取舍一個好 ...

機器學習的認知和算法總結: 2016-04-10; 機器學習的認知和算法總結相信不少人都沒弄明白機器學習和數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別是什么？其實機器學習并不等同于數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)挖掘更多的是從目標角度去理解數(shù)據(jù)，然后利用算法建模探索有價值的結論；而機器學習 ...

電子商務數(shù)據(jù)分析三年工作總結：無細分，毋寧死: 2016-03-14; 電子商務數(shù)據(jù)分析三年工作總結：無細分，毋寧死就數(shù)據(jù)分析職業(yè)來說，個人感覺這對互聯(lián)網(wǎng)公司來說是非常重要的，也是確實能夠帶來實際效果的東西。比如說利用數(shù)據(jù)分析做會員的細分以進行精準化營銷；利 ...

點擊流數(shù)據(jù)中非結構化數(shù)據(jù)的挖掘: 2016-03-12; 點擊流數(shù)據(jù)中非結構化數(shù)據(jù)的挖掘非結構化數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)多樣化的的一個特點，而點擊流中的數(shù)據(jù)是多樣化數(shù)據(jù)的一部分。依托強大的網(wǎng)站分析工具，可以得到最細粒度的原始數(shù)據(jù)（Raw Data），如果這些原始數(shù)據(jù)僅 ...

電子商務數(shù)據(jù)分析師（數(shù)據(jù)挖掘）: 2016-03-12; 電子商務數(shù)據(jù)分析師（數(shù)據(jù)挖掘） 14年畢業(yè)，不知不覺的混進了電子商務行業(yè)，又不知不覺的做了三年數(shù)據(jù)分析，恰好又趕上了互聯(lián)網(wǎng)電子商務行業(yè)發(fā)展最快的幾年，也算是不錯吧，畢竟感覺前途還是很光明的。三年來， ...

詳細解釋數(shù)據(jù)挖掘中的十大算法: 2016-03-08; 詳細解釋數(shù)據(jù)挖掘中的十大算法在一份調(diào)查問卷中，三個獨立專家小組投票選出的十大最有影響力的數(shù)據(jù)挖掘算法，今天我打算用簡單的語言來解釋一下。一旦你知道了這些算法是什么、怎么工作、能做什么、在哪 ...

CDA數(shù)據(jù)分析練習題3: 2024-09-12; 《數(shù)據(jù)分析專項練習題庫》《CDA數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫》《企業(yè)數(shù)據(jù)分析面試題庫》 75.利用Apriori算法計算頻繁項集可以有效降低計算頻繁集的時間復雜度。在以下的購物籃中產(chǎn)生支持度不小于3的 ...