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數字化人才認證
') } 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1:配置參數 // 參數2:回調,回調的第一個參數驗證碼對象,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", // 產品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數說明請參見: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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如何高效地學好R語言?

如何高效地學好R語言?
2016-07-21
如何高效地學好R語言? 學R語言主要在于5點三階段: 第一階段有一點:基礎的文件操作(read.*, write.*)、數據結構知識,認識什么是數據框(data.frame)、列表(list)、矩陣(matrix)、向量(vector),如何提取(包 ...

機器學習基礎與實踐之數據清洗!

機器學習基礎與實踐之數據清洗!
2016-07-04
想寫這個系列很久了,最近剛好項目結束了閑下來有點時間,于是決定把之前學過的東西做個總結。之前看過一些機器學習方面的書,每本書都各有側重點,機器學習實戰(zhàn)和集體智慧編程更偏向與實戰(zhàn),側重于對每個算法的實際 ...

工具 | Python數據分析學習指南揭秘

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2016-05-27
摘要:靈蛇出現,必有異像,Python最熱的領域,估計非數據分析、挖掘領域莫屬了。以Scikit-Learn為代表的數據分析領域,從這里開始,便是Python的天下;一邊操作實例,一邊閱讀文檔,再輔助以相關的理論基礎 ...

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)督學習,分類問題是預測類別結果,而回歸問題是預測一個連續(xù)的結果。 1. 使用pandas來讀取數據 Panda ...
大數據工作職位所需的數據場技能包
2016-03-29
摘要:數據分析師除了報表統(tǒng)計外,還需要對數據的有很強的解讀能力。電商中的個性推薦技術,商業(yè)與銀行中的欺騙檢測,智能手機中語音識別等等技術,讓我們渾身便散發(fā)出大數據與機器學習的各種場信息,給人以滿滿的 ...

 數據科學家和大數據技術人員工具包

數據科學家和大數據技術人員工具包
2016-03-17
數據科學家和大數據技術人員工具包 數據科學家的常用工具與基本思路,數據分析師和數據科學家使用的工具綜合概述,包括開源的技術平臺相關工具、挖掘分析處理工具、其它常見工具等幾百種,幾十個大類,部分 ...

Spark 2015年回顧:四個大版本更迭、數以百計的改進

Spark 2015年回顧:四個大版本更迭、數以百計的改進
2016-02-01
原文 | Spark 2015 Year In Review 翻譯 | 牛亞真 來自 | CSDN   Apache Spark在2015年得到迅猛發(fā)展,開發(fā)節(jié)奏比以前任何時候都快,在 ...

機器學習算法一覽

機器學習算法一覽
2016-01-18
文 | 寒小陽 來源  | CSDN博客 引言 提起筆來寫這篇博客,突然有點愧疚和尷尬。愧疚的是,工作雜事多,加之懶癌嚴重,導致這個系列一直沒有更新,向關注該系列的同學們道個 ...

大數據盤點之Spark篇

大數據盤點之Spark篇
2016-01-13
文 | 譚政 來源 | 煉數成金 作者簡介 譚政,Hulu 網大數據基礎平臺研發(fā)。曾在新浪微博平臺工作過。專注于大數據存儲和處理,對 Hadoop、HBase 以及 Spark 等 ...

入門必學!在Python中利用Pandas庫處理大數據

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2015-12-09
來源 | 腳本之家 在數據分析領域,最熱門的莫過于Python和R語言,此前有一篇文章《別老扯什么Hadoop了,你的數據根本不夠大》指出:只有在超過5TB數據量的規(guī)模下,Hadoop才是一個合理的技術選擇。 ...

八大工具,透析Python數據生態(tài)圈最新趨勢!

八大工具,透析Python數據生態(tài)圈最新趨勢!
2015-08-31
文 | 劉旭坤 來自數盟 我們前一陣子參加了在舊金山舉辦的Dato數據科學峰會。來自業(yè)界和學界的千余名數據科學研究人員在大會上對數據科學、機器學習和預測應用方面的最新發(fā)展進行了交流和探討。 ...
用于大數據的嵌入式分析和統(tǒng)計
2015-06-13
用于大數據的嵌入式分析和統(tǒng)計 用于大數據[注]的嵌入式分析和統(tǒng)計已經成為了業(yè)內一個重要的主題。隨著數據量的不斷增長,我們需要軟件工程師對數據分析提供支持,并對數據進行一些統(tǒng)計計算。本文概要地介 ...

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