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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(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(yàn)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(yàn)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(yàn)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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python中常用的九種預(yù)處理方法分享: 2018-07-20; python中常用的九種預(yù)處理方法分享本文總結(jié)的是我們大家在python中常見的數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，以下通過sklearn的preprocessing模塊來介紹; 1. 標(biāo)準(zhǔn)化（Standardization or Mean Removal and Variance Scaling) 變 ...

一種面向高維數(shù)據(jù)的集成聚類算法: 2018-06-10; 一種面向高維數(shù)據(jù)的集成聚類算法聚類集成已經(jīng)成為機(jī)器學(xué)習(xí)的研究熱點(diǎn)，它對原始數(shù)據(jù)集的多個聚類結(jié)果進(jìn)行學(xué)習(xí)和集成，得到一個能較好地反映數(shù)據(jù)集內(nèi)在結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)劃分。很多學(xué)者的研究證明聚類集成能有效 ...

大數(shù)據(jù)對比分析，技術(shù)面試?yán)锏哪切╅T道: 2018-06-03; 大數(shù)據(jù)對比分析，技術(shù)面試?yán)锏哪切╅T道眾所周知，技術(shù)能力的評價是技術(shù)求職者的重要的一項(xiàng)指標(biāo)。但是，求職者的面試表現(xiàn)到底是如何被判定的呢?怎樣的面試分?jǐn)?shù)統(tǒng)計才能更加靠譜地衡量求職者的真實(shí)水平呢?美國的 ...

應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行客戶關(guān)系管理: 2018-05-18; 應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行客戶關(guān)系管理在當(dāng)今市場上，商業(yè)的成功離不開有效的客戶關(guān)系管理(Customer Relationship Management，CRM)?？蛻絷P(guān)系管理的本質(zhì)是更有效地進(jìn)行競爭。客戶關(guān)系管理的目標(biāo)是縮減銷售周期和銷 ...

海量數(shù)據(jù)對比分析，技術(shù)面試?yán)锏哪切╅T道: 2018-05-12; 海量數(shù)據(jù)對比分析，技術(shù)面試?yán)锏哪切╅T道眾所周知，技術(shù)能力的評價是技術(shù)求職者的重要的一項(xiàng)指標(biāo)。但是，求職者的面試表現(xiàn)到底是如何被判定的呢？怎樣的面試分?jǐn)?shù)統(tǒng)計才能更加靠譜地衡量求職者的真實(shí)水平呢？美 ...

促進(jìn)大數(shù)據(jù)與精準(zhǔn)扶貧深度融合: 2018-05-05; 促進(jìn)大數(shù)據(jù)與精準(zhǔn)扶貧深度融合深入實(shí)施國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，是提升精準(zhǔn)扶貧效率的重要舉措，但目前，大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)扶貧還存在大數(shù)據(jù)還不夠準(zhǔn)確、扶貧數(shù)據(jù)缺少共享開放機(jī)制、扶貧系統(tǒng)及平臺標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一等瓶頸，亟需創(chuàng)新 ...

大數(shù)據(jù)告訴你，農(nóng)村電影放映的穩(wěn)與變: 2018-04-06; 大數(shù)據(jù)告訴你，農(nóng)村電影放映的穩(wěn)與變在國家大力推行鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的背景下，農(nóng)村電影市場正迎來黃金機(jī)遇期。過去一年，農(nóng)村電影放映取得了怎樣的成績？從發(fā)行到訂購，呈現(xiàn)出哪些新特點(diǎn)？農(nóng)村群眾的觀影偏好又對 ...

數(shù)據(jù)預(yù)處理的一些方法: 2018-03-19; 數(shù)據(jù)預(yù)處理的一些方法現(xiàn)實(shí)世界中，數(shù)據(jù)集存在著不完整、包含噪聲和不一致等特點(diǎn)，無法直接用來挖掘知識。收集數(shù)據(jù)的設(shè)備可能出故障，人為輸入數(shù)據(jù)時出錯或缺失，數(shù)據(jù)傳輸中引起的錯誤都將造成數(shù)據(jù)集含有不正確 ...

R語言數(shù)據(jù)對象與運(yùn)算: 2018-03-18; R語言數(shù)據(jù)對象與運(yùn)算 R語言數(shù)據(jù)對象與運(yùn)算筆記整理 2.1 數(shù)據(jù)對象及類型 R語言創(chuàng)建和控制的實(shí)體被稱為對象（object） ls()命令來查看當(dāng)前系統(tǒng)里的數(shù)據(jù)對象 R對象的名稱必須以一個英文字母打頭，并 ...

R語言-統(tǒng)計學(xué) 描述性統(tǒng)計: 2018-02-26; R語言-統(tǒng)計學(xué) 描述性統(tǒng)計描述定量數(shù)據(jù)的數(shù)值方法：中心趨勢度量變異的度量相對位置的度量。 1.中心趨勢度量：算數(shù)平均中位數(shù) 眾數(shù) 1.1 在R中計算平均數(shù)的函數(shù) &n ...

關(guān)于描述性統(tǒng)計分析: 2018-02-25; 關(guān)于描述性統(tǒng)計分析在數(shù)據(jù)分析的時候，一般首先要對數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計分析（Descriptive Analysis），以發(fā)現(xiàn)其內(nèi)在的規(guī)律，再選擇進(jìn)一步分析的方法。描述性統(tǒng)計分析要對調(diào)查總體所有變量的有關(guān)數(shù)據(jù)做統(tǒng)計性 ...

統(tǒng)計分析學(xué)習(xí)之?dāng)?shù)值分析方法: 2018-02-24; 統(tǒng)計分析學(xué)習(xí)之?dāng)?shù)值分析方法最近補(bǔ)了一些統(tǒng)計學(xué)的知識，大多都在這些年的學(xué)習(xí)中接觸過，這里做個總結(jié)，以便回頭方便看。從以下幾個方面對數(shù)值進(jìn)行分析：數(shù)值的位置平均數(shù)與中位數(shù) 這個最常 ...

R中基本統(tǒng)計分析方法整理: 2018-02-24; R中基本統(tǒng)計分析方法整理面對一大堆的數(shù)據(jù)，往往會讓人眼花繚亂。但是只要使用一些簡單圖形和運(yùn)算，就可以了解數(shù)據(jù)更多的特征。R提供了很多關(guān)于數(shù)據(jù)描述的函數(shù)，通過這些函數(shù)可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行一個簡單地初步分 ...

用Python從零實(shí)現(xiàn)貝葉斯分類器的機(jī)器學(xué)習(xí)的教程: 2018-01-12; 用Python從零實(shí)現(xiàn)貝葉斯分類器的機(jī)器學(xué)習(xí)的教程關(guān)于樸素貝葉斯樸素貝葉斯算法是一個直觀的方法，使用每個屬性歸屬于某個類的概率來做預(yù)測。你可以使用這種監(jiān)督性學(xué)習(xí)方法，對一個預(yù)測性建模問題進(jìn)行概率建 ...

一篇文章解決你所有關(guān)于數(shù)據(jù)分析的問題: 2018-01-11; 一篇文章解決你所有關(guān)于數(shù)據(jù)分析的問題 1. 數(shù)據(jù)分析多層模型介紹這個金字塔圖像是數(shù)據(jù)分析的多層模型，從下往上一共有六層：底下第一層稱為Data Sources 元數(shù)據(jù)層。比如說在生產(chǎn)線上，在生產(chǎn) ...

描述性統(tǒng)計與性能結(jié)果分析: 2018-01-11; 描述性統(tǒng)計與性能結(jié)果分析 LoadRunner中的90％響應(yīng)時間是什么意思？這個值在進(jìn)行性能分析時有什么作用？本文爭取用最簡潔的文字來解答這個問題，并引申出“描述性統(tǒng)計”方法在性能測試結(jié)果分析中的應(yīng)用。為 ...

SPSS非參數(shù)檢驗(yàn)：單樣本: 2018-01-05; SPSS非參數(shù)檢驗(yàn)：單樣本一、概念：單樣本非參數(shù)檢驗(yàn)使用一個或多個非參數(shù)檢驗(yàn)識別單個字段中的差別。非參數(shù)檢驗(yàn)不假定您的數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布。非參數(shù)檢驗(yàn)(Nonparametric tests)是統(tǒng)計分析方法的重要 ...

SPSS聚類分析：系統(tǒng)聚類分析: 2017-12-18; SPSS聚類分析：系統(tǒng)聚類分析一、概念：（分析-分類-系統(tǒng)聚類）系統(tǒng)聚類法常稱為層次聚類法、分層聚類法，也是聚類分析中使用廣泛的一種方法。它有兩種類型，一是對研究對象本身進(jìn) 行分類，稱為Q ...

如何成為一名數(shù)據(jù)分析師：數(shù)據(jù)的初步認(rèn)知: 2017-12-12; 如何成為一名數(shù)據(jù)分析師：數(shù)據(jù)的初步認(rèn)知對所有從事數(shù)據(jù)相關(guān)工作的人而言，都有一個老生常談的問題：數(shù)據(jù)認(rèn)知 !畢竟在真正開始分析、BI 報表開發(fā)或者建模前，對數(shù)據(jù)進(jìn)行一定的審查和認(rèn)知是必須的。今天，就 ...

樸素貝葉斯分類算法理解及文本分類器實(shí)現(xiàn): 2017-12-11; 樸素貝葉斯分類算法理解及文本分類器實(shí)現(xiàn) 貝葉斯分類是一類分類算法的總稱，這類算法均以貝葉斯定理為基礎(chǔ)，故統(tǒng)稱為貝葉斯分類。本文作為分類算法的第一篇，將首先介紹分類問題，對分類問題進(jìn)行一個正式的定義 ...

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