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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(gè)參數(shù)驗(yàn)證碼對(duì)象,之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個(gè)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(tái)檢測(cè)極驗(yàn)服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時(shí)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(shuō)明請(qǐng)參見(jiàn):http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計(jì)時(shí)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 = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請(qǐng)輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請(qǐng)輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; 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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R語(yǔ)言XML格式數(shù)據(jù)導(dǎo)入與處理

R語(yǔ)言XML格式數(shù)據(jù)導(dǎo)入與處理
2017-01-25
R語(yǔ)言XML格式數(shù)據(jù)導(dǎo)入與處理 數(shù)據(jù)解析 XML是一種可擴(kuò)展標(biāo)記語(yǔ)言,它被設(shè)計(jì)用來(lái)傳輸和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。XML是各種應(yīng)用程序之間進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸?shù)淖畛S玫墓ぞ?。它與Access,Oracle和SQL Server等數(shù)據(jù)庫(kù)不同,數(shù)據(jù)庫(kù)提供 ...

揭秘丨備戰(zhàn)CDA數(shù)據(jù)分析競(jìng)賽!

揭秘丨備戰(zhàn)CDA數(shù)據(jù)分析競(jìng)賽!
2017-01-16
 Kaggle是一個(gè)數(shù)據(jù)分析建模的應(yīng)用競(jìng)賽平臺(tái),有點(diǎn)類似KDD-CUP(國(guó)際知識(shí)發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘競(jìng)賽),企業(yè)或者研究者可以將問(wèn)題背景、數(shù)據(jù)、期望指標(biāo)等發(fā)布到Kaggle上,以競(jìng)賽的形式向廣大的數(shù)據(jù)科學(xué)家征集解決方案 ...

Python股市數(shù)據(jù)分析(一)

Python股市數(shù)據(jù)分析(一)
2017-01-11
本篇文章是”P(pán)ython股市數(shù)據(jù)分析”兩部曲中的第一部分,內(nèi)容基于我在猶他州立大學(xué)MATH 3900 (Data Mining)課程上的一次講座。在這些文章中,我將介紹一些關(guān)于金融數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)知識(shí),例如,使用pandas獲取雅虎財(cái)經(jīng) ...

聚類分析基礎(chǔ)知識(shí)總結(jié)及實(shí)戰(zhàn)解析

聚類分析基礎(chǔ)知識(shí)總結(jié)及實(shí)戰(zhàn)解析
2016-11-28
聚類分析基礎(chǔ)知識(shí)總結(jié)及實(shí)戰(zhàn)解析 聚類分析是沒(méi)有給定劃分類別的情況下,根據(jù)樣本相似度進(jìn)行樣本分組的一種方法,是一種非監(jiān)督的學(xué)習(xí)算法。聚類的輸入是一組未被標(biāo)記的樣本,聚類根據(jù)數(shù)據(jù)自身的距離或相似度劃分 ...

大數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域Python兵器譜

大數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域Python兵器譜
2016-11-23
大數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域Python兵器譜 曾經(jīng)因?yàn)镹LTK的緣故開(kāi)始學(xué)習(xí)Python,之后漸漸成為我工作中的第一輔助腳本語(yǔ)言,雖然開(kāi)發(fā)語(yǔ)言是C/C++,但平時(shí)的很多文本數(shù)據(jù)處理任務(wù)都交給了Python。離開(kāi)騰訊創(chuàng)業(yè)后,第 ...

Python讀取外部數(shù)據(jù)文件

Python讀取外部數(shù)據(jù)文件
2016-09-21
不論是數(shù)據(jù)分析,數(shù)據(jù)可視化,還是數(shù)據(jù)挖掘,一切的一切全都是以數(shù)據(jù)作為最基礎(chǔ)的元素。利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,同樣最重要的一步就是如何將數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Python中,然后才可以實(shí)現(xiàn)后面的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)挖 ...

提升R代碼運(yùn)算效率的11個(gè)實(shí)用方法

提升R代碼運(yùn)算效率的11個(gè)實(shí)用方法
2016-09-15
提升R代碼運(yùn)算效率的11個(gè)實(shí)用方法 眾所周知,當(dāng)我們利用R語(yǔ)言處理大型數(shù)據(jù)集時(shí),for 循環(huán)語(yǔ)句的運(yùn)算效率非常低。有許多種方法可以提升你的代碼運(yùn)算效率,但或許你更想了解運(yùn)算效率能得到多大的提升。本文將介紹 ...

如何高效地學(xué)好R語(yǔ)言?

如何高效地學(xué)好R語(yǔ)言?
2016-07-21
如何高效地學(xué)好R語(yǔ)言? 學(xué)R語(yǔ)言主要在于5點(diǎn)三階段: 第一階段有一點(diǎn):基礎(chǔ)的文件操作(read.*, write.*)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)知識(shí),認(rèn)識(shí)什么是數(shù)據(jù)框(data.frame)、列表(list)、矩陣(matrix)、向量(vector),如何提取(包 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐之?dāng)?shù)據(jù)清洗!

機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)與實(shí)踐之?dāng)?shù)據(jù)清洗!
2016-07-04
想寫(xiě)這個(gè)系列很久了,最近剛好項(xiàng)目結(jié)束了閑下來(lái)有點(diǎn)時(shí)間,于是決定把之前學(xué)過(guò)的東西做個(gè)總結(jié)。之前看過(guò)一些機(jī)器學(xué)習(xí)方面的書(shū),每本書(shū)都各有側(cè)重點(diǎn),機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)和集體智慧編程更偏向與實(shí)戰(zhàn),側(cè)重于對(duì)每個(gè)算法的實(shí)際 ...

工具 | Python數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)指南揭秘

工具 | Python數(shù)據(jù)分析學(xué)習(xí)指南揭秘
2016-05-27
摘要:靈蛇出現(xiàn),必有異像,Python最熱的領(lǐng)域,估計(jì)非數(shù)據(jù)分析、挖掘領(lǐng)域莫屬了。以Scikit-Learn為代表的數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域,從這里開(kāi)始,便是Python的天下;一邊操作實(shí)例,一邊閱讀文檔,再輔助以相關(guān)的理論基礎(chǔ) ...

scikit-learn的線性回歸模型

scikit-learn的線性回歸模型
2016-05-05
scikit-learn的線性回歸模型 特征選擇的方法 作為有監(jiān)督學(xué)習(xí),分類問(wèn)題是預(yù)測(cè)類別結(jié)果,而回歸問(wèn)題是預(yù)測(cè)一個(gè)連續(xù)的結(jié)果。 1. 使用pandas來(lái)讀取數(shù)據(jù) Panda ...
大數(shù)據(jù)工作職位所需的數(shù)據(jù)場(chǎng)技能包
2016-03-29
摘要:數(shù)據(jù)分析師除了報(bào)表統(tǒng)計(jì)外,還需要對(duì)數(shù)據(jù)的有很強(qiáng)的解讀能力。電商中的個(gè)性推薦技術(shù),商業(yè)與銀行中的欺騙檢測(cè),智能手機(jī)中語(yǔ)音識(shí)別等等技術(shù),讓我們渾身便散發(fā)出大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)的各種場(chǎng)信息,給人以滿滿的 ...

 數(shù)據(jù)科學(xué)家和大數(shù)據(jù)技術(shù)人員工具包

數(shù)據(jù)科學(xué)家和大數(shù)據(jù)技術(shù)人員工具包
2016-03-17
數(shù)據(jù)科學(xué)家和大數(shù)據(jù)技術(shù)人員工具包 數(shù)據(jù)科學(xué)家的常用工具與基本思路,數(shù)據(jù)分析師和數(shù)據(jù)科學(xué)家使用的工具綜合概述,包括開(kāi)源的技術(shù)平臺(tái)相關(guān)工具、挖掘分析處理工具、其它常見(jiàn)工具等幾百種,幾十個(gè)大類,部分 ...

Spark 2015年回顧:四個(gè)大版本更迭、數(shù)以百計(jì)的改進(jìn)

Spark 2015年回顧:四個(gè)大版本更迭、數(shù)以百計(jì)的改進(jìn)
2016-02-01
原文 | Spark 2015 Year In Review 翻譯 | 牛亞真 來(lái)自 | CSDN   Apache Spark在2015年得到迅猛發(fā)展,開(kāi)發(fā)節(jié)奏比以前任何時(shí)候都快,在 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)算法一覽

機(jī)器學(xué)習(xí)算法一覽
2016-01-18
文 | 寒小陽(yáng) 來(lái)源  | CSDN博客 引言 提起筆來(lái)寫(xiě)這篇博客,突然有點(diǎn)愧疚和尷尬。愧疚的是,工作雜事多,加之懶癌嚴(yán)重,導(dǎo)致這個(gè)系列一直沒(méi)有更新,向關(guān)注該系列的同學(xué)們道個(gè) ...

大數(shù)據(jù)盤(pán)點(diǎn)之Spark篇

大數(shù)據(jù)盤(pán)點(diǎn)之Spark篇
2016-01-13
文 | 譚政 來(lái)源 | 煉數(shù)成金 作者簡(jiǎn)介 譚政,Hulu 網(wǎng)大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺(tái)研發(fā)。曾在新浪微博平臺(tái)工作過(guò)。專注于大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理,對(duì) Hadoop、HBase 以及 Spark 等 ...

入門(mén)必學(xué)!在Python中利用Pandas庫(kù)處理大數(shù)據(jù)

入門(mén)必學(xué)!在Python中利用Pandas庫(kù)處理大數(shù)據(jù)
2015-12-09
來(lái)源 | 腳本之家 在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域,最熱門(mén)的莫過(guò)于Python和R語(yǔ)言,此前有一篇文章《別老扯什么Hadoop了,你的數(shù)據(jù)根本不夠大》指出:只有在超過(guò)5TB數(shù)據(jù)量的規(guī)模下,Hadoop才是一個(gè)合理的技術(shù)選擇。 ...

八大工具,透析Python數(shù)據(jù)生態(tài)圈最新趨勢(shì)!

八大工具,透析Python數(shù)據(jù)生態(tài)圈最新趨勢(shì)!
2015-08-31
文 | 劉旭坤 來(lái)自數(shù)盟 我們前一陣子參加了在舊金山舉辦的Dato數(shù)據(jù)科學(xué)峰會(huì)。來(lái)自業(yè)界和學(xué)界的千余名數(shù)據(jù)科學(xué)研究人員在大會(huì)上對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)應(yīng)用方面的最新發(fā)展進(jìn)行了交流和探討。 ...
用于大數(shù)據(jù)的嵌入式分析和統(tǒng)計(jì)
2015-06-13
用于大數(shù)據(jù)的嵌入式分析和統(tǒng)計(jì) 用于大數(shù)據(jù)[注]的嵌入式分析和統(tǒng)計(jì)已經(jīng)成為了業(yè)內(nèi)一個(gè)重要的主題。隨著數(shù)據(jù)量的不斷增長(zhǎng),我們需要軟件工程師對(duì)數(shù)據(jù)分析提供支持,并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一些統(tǒng)計(jì)計(jì)算。本文概要地介 ...

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