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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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【CDA干貨】隨機森林算法的核心特點：原理、優(yōu)勢與應用解析: 2025-09-05; 隨機森林算法的核心特點：原理、優(yōu)勢與應用解析在機器學習領域，隨機森林（Random Forest）作為集成學習（Ensemble Learning）中 Bagging 算法的經典代表，憑借對單決策樹缺陷的優(yōu)化，成為分類、回歸任務中的 “萬 ...

【CDA干貨】密集連接卷積神經網絡（DenseNet）：最后歸一化的技術價值與實踐: 2025-09-04; 在卷積神經網絡（CNN）的發(fā)展歷程中，解決 “梯度消失”“特征復用不足”“模型參數冗余” 一直是核心命題。2017 年提出的密集連接卷積神經網絡（DenseNet），通過 “密集塊（Dense Block）” 中相鄰層的全連接設計 ...

【CDA干貨】機器學習中的參數優(yōu)化：以預測結果為核心的閉環(huán)調優(yōu)路徑: 2025-08-29; 機器學習中的參數優(yōu)化：以預測結果為核心的閉環(huán)調優(yōu)路徑在機器學習模型落地中，“參數” 是連接 “數據” 與 “預測結果” 的關鍵橋梁 —— 模型參數的合理性直接決定預測精度，而預測結果則是檢驗參數有效性的唯一 ...

CDA 數據分析與量化策略分析流程：協同落地數據驅動價值: 2025-08-29; CDA 數據分析與量化策略分析流程：協同落地數據驅動價值在數據驅動決策的實踐中，“流程” 是確保價值落地的核心骨架 ——CDA 數據分析流程解決 “數據怎么用” 的問題，量化策略分析流程解決 “策略怎么跑” 的問 ...

【CDA干貨】神經網絡隱藏層神經元個數的確定方法與實踐: 2025-08-25; 神經網絡隱藏層神經元個數的確定方法與實踐摘要在神經網絡模型設計中，隱藏層神經元個數的確定是影響模型性能、訓練效率與泛化能力的關鍵環(huán)節(jié)。本文從神經網絡的基礎結構出發(fā)，系統(tǒng)梳理隱藏層神經元個數確定的核 ...

【CDA干貨】KS 曲線不光滑：模型評估的隱形陷阱，從原因到破局的全指南: 2025-08-20; KS 曲線不光滑：模型評估的隱形陷阱，從原因到破局的全指南在分類模型（如風控違約預測、電商用戶流失預警、醫(yī)療疾病診斷）的評估體系中，KS 曲線（Kolmogorov-Smirnov Curve）是 “核心標尺” 之一。它通過對比 “ ...

【CDA干貨】隨機森林中特征重要性（Feature Importance）排名解析: 2025-08-14; 隨機森林中特征重要性（Feature Importance）排名解析在機器學習領域，隨機森林因其出色的預測性能和對高維數據的適應性，被廣泛應用于分類、回歸等任務。而特征重要性（Feature Importance）排名作為隨機森林的核 ...

【CDA干貨】PyTorch 中 Shuffle 機制：數據打亂的藝術與實踐: 2025-08-12; PyTorch 中 Shuffle 機制：數據打亂的藝術與實踐在深度學習模型訓練過程中，數據的呈現順序往往對模型性能有著微妙卻關鍵的影響。PyTorch 作為主流的深度學習框架，提供了靈活高效的shuffle機制，幫助開發(fā)者打破數 ...

【CDA干貨】反向傳播神經網絡：突破傳統(tǒng)算法瓶頸的革命性力量: 2025-08-07; 反向傳播神經網絡：突破傳統(tǒng)算法瓶頸的革命性力量? 在人工智能發(fā)展的歷史長河中，傳統(tǒng)算法曾長期主導著數據處理與模式識別領域。然而，隨著數據復雜度的激增和應用場景的深化，傳統(tǒng)算法在非線性關系建模、特征提取 ...

【CDA干貨】SASEM 決策樹：理論與實踐應用: 2025-08-07; SASEM 決策樹：理論與實踐應用在復雜的決策場景中，如何從海量數據中提取有效信息并制定科學決策，是各界關注的焦點。SASEM 決策樹作為一種融合了統(tǒng)計分析、結構方程模型（SEM）思想與傳統(tǒng)決策樹優(yōu)勢的分析工具，為 ...

【CDA干貨】解析 LSTM 訓練后輸出不確定：成因與破解之道: 2025-07-29; 解析 LSTM 訓練后輸出不確定：成因與破解之道在深度學習處理序列數據的領域，長短期記憶網絡（LSTM）憑借其捕捉長距離依賴關系的獨特能力，成為自然語言處理、時間序列預測、語音識別等任務的核心工具。然而，在實 ...

【CDA干貨】鳶尾花判別分析：機器學習中的經典實踐案例: 2025-07-29; 鳶尾花判別分析：機器學習中的經典實踐案例在機器學習的世界里，有一個經典的數據集如同引路明燈，為無數初學者打開了模式識別與分類算法的大門，它就是鳶尾花數據集。鳶尾花判別分析不僅是機器學習入門的絕佳案例 ...

【CDA干貨】LSTM 輸出不確定的成因、影響與應對策略: 2025-07-07; LSTM 輸出不確定的成因、影響與應對策略? 長短期記憶網絡（LSTM）作為循環(huán)神經網絡（RNN）的一種變體，憑借獨特的門控機制，在處理時間序列數據和自然語言處理等領域展現出強大的能力。然而，在實際應用中，LSTM 模 ...

【CDA干貨】探秘卷積層：為何一個卷積層需要兩個卷積核: 2025-06-30; 探秘卷積層：為何一個卷積層需要兩個卷積核? ? ? ? ? 在深度學習的世界里，卷積神經網絡（CNN）憑借其強大的特征提取能力，在圖像識別、語音處理等諸多領域大放異彩。而卷積層作為 CNN 的核心組成部分，其內部 ...

【CDA干貨】LSTM 為何會產生誤差？深入剖析其背后的原因: 2025-06-27; LSTM 為何會產生誤差？深入剖析其背后的原因? ? 在深度學習領域，LSTM（Long Short-Term Memory）網絡憑借其獨特的記憶單元設計，有效解決了傳統(tǒng)循環(huán)神經網絡（RNN）中梯度消失和梯度爆炸的問題，在處理時間序列數 ...

【CDA干貨】評估模型預測為正時的準確性: 2025-06-25; 評估模型預測為正時的準確性? ? 在機器學習與數據科學領域，模型預測的準確性是衡量其性能優(yōu)劣的核心指標。尤其是當模型預測結果為正時，評估其準確性不僅關乎模型在實際應用中的可靠性，更直接影響基于該模型所做 ...

【CDA干貨】隨機森林模型與 OPLS-DA 的優(yōu)缺點深度剖析: 2025-06-23; 隨機森林模型與 OPLS-DA 的優(yōu)缺點深度剖析? ? ? ? 在數據分析與機器學習領域，隨機森林模型與 OPLS-DA（正交偏最小二乘法判別分析）都是備受關注的工具。它們憑借獨特的算法原理與分析邏輯，在不同場景下發(fā)揮著 ...

什么是隨機森林，它的優(yōu)缺點是什么？：面試標準答案與實戰(zhàn)思考: 2025-03-25; 當面試官問起隨機森林時，他到底在考察什么？ ""請解釋隨機森林的原理""——這是數據分析崗位面試中的經典問題。但你可能不知道，面試官期待的不僅是一個標準答案。他們更希望看到你理解算法本質的思維方式，以及將 ...

隨機森林 vs XGBoost vs 決策樹：算法選擇中的: 2025-03-03; 當你在凌晨三點盯著電腦屏幕，面對滿屏的模型評估指標時，是否也曾被這三個名字折磨得頭暈目眩？在機器學習的世界里，決策樹、隨機森林和XGBoost就像武俠小說里的三大門派，各自擁有獨特的武學秘籍。今天我們就來揭 ...