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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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如何在R中實現深度學習神經網絡？: 2023-10-11; 深度學習神經網絡是一種在許多領域取得突破性成果的機器學習技術。它能夠通過模擬人腦神經元之間的連接方式，從大量的數據中學習和提取特征，進而完成任務如圖像識別、自然語言處理等。在R語言中，有幾個流行的包 ...

數據預處理中最常見的錯誤有哪些？: 2023-10-11; 在數據預處理過程中，常見的錯誤有許多。下面是一些常見的錯誤和建議的解決方法。缺失值處理錯誤：缺失值是數據集中經常遇到的問題。常見的錯誤包括簡單地刪除帶有缺失值的行或列，或者用一個默認值來 ...

有哪些機器學習算法適合分類問題？: 2023-10-10; 當涉及到分類問題時，有許多機器學習算法可以用于解決和預測不同類別的數據。這些算法可根據數據的特點、計算效率、模型復雜度等因素來選擇。以下是一些適合分類問題的常見機器學習算法。邏輯回歸（Logistic Regr ...

數據預處理中最常見的錯誤有哪些？: 2023-10-08; 在數據預處理過程中，常見的錯誤有許多。下面是一些常見的錯誤和建議的解決方法。缺失值處理錯誤：缺失值是數據集中經常遇到的問題。常見的錯誤包括簡單地刪除帶有缺失值的行或列，或者用一個默認值來填充缺失值 ...

如何在R中實現深度學習神經網絡？: 2023-09-07; 深度學習神經網絡是一種在許多領域取得突破性成果的機器學習技術。它能夠通過模擬人腦神經元之間的連接方式，從大量的數據中學習和提取特征，進而完成任務如圖像識別、自然語言處理等。在R語言中，有幾個流行的包可 ...

如何運用回歸分析技術預測銷售額？: 2023-09-07; 在商業(yè)領域，準確地預測銷售額對于企業(yè)的決策和規(guī)劃至關重要。回歸分析是一種強大的統(tǒng)計工具，可以幫助我們理解和預測變量之間的關系。本文將介紹如何運用回歸分析技術來預測銷售額，并探討其方法和應用。第一：回 ...

如何用深度學習技術預測設備故障？: 2023-09-04; 在現代工業(yè)生產中，設備故障可能導致生產線停滯、成本增加以及損失產能等一系列問題。因此，準確地預測設備故障并采取適當的維護措施至關重要。近年來，深度學習技術的快速發(fā)展為設備故障預測提供了新的解決方案。 ...

如何評估一個模型的性能和準確度？: 2023-08-25; 在機器學習領域，評估模型的性能和準確度是非常重要的。本文將介紹一些常用的評估方法，包括訓練集和測試集劃分、交叉驗證、混淆矩陣和常見的性能指標等。這些方法可以幫助我們客觀地評估模型的表現，并作出合理的 ...

如何利用數據分析預測客戶流失率？: 2023-08-22; 在當今競爭激烈的商業(yè)環(huán)境中，客戶流失對企業(yè)的影響不可忽視。因此，準確預測客戶流失率成為了企業(yè)成功的關鍵之一。幸運的是，借助數據分析技術，我們能夠深入挖掘客戶行為和模式，從而預測客戶流失率。本文將介紹如 ...

哪些機器學習算法常用于數據分析？: 2023-08-16; 機器學習算法在數據分析領域發(fā)揮著重要的作用，幫助人們從海量的數據中提取有用的信息和洞察。下面是一些常用于數據分析的機器學習算法。線性回歸 (Linear Regression)：線性回歸是一種用于建立變量之間線性關系 ...

統(tǒng)計學中有哪些高級模型和算法？: 2023-08-08; 統(tǒng)計學是一門研究數據分析和推斷的學科，涉及各種高級模型和算法。下面將介紹其中一些常見的高級模型和算法。線性回歸模型（Linear Regression Model）：線性回歸是一種用于建立連續(xù)變量之間關系的模型 ...

數據挖掘中最常用的算法有哪些？: 2023-08-08; 在數據挖掘領域，有許多常用的算法可用于發(fā)現隱藏在大量數據背后的有價值信息。這些算法能夠幫助我們從數據集中提取模式、關聯(lián)、趨勢和規(guī)律，以支持決策制定、預測分析和問題解決。本文將介紹數據挖掘中最常用的幾種 ...

如何應對數據分析中的高維問題？: 2023-07-31; 在當今信息時代，大量的數據被廣泛收集和存儲。然而，隨著數據規(guī)模的不斷擴大，我們也面臨著高維數據分析帶來的挑戰(zhàn)。高維數據分析是指數據集中包含大量特征或維度的情況，這使得傳統(tǒng)的分析方法變得困難。本文將介紹 ...

如何選擇正確的算法來建立模型？: 2023-07-31; 選擇正確的算法來建立模型是數據科學中至關重要的一步。不同的算法適用于不同的問題和數據集，因此選擇合適的算法可以顯著影響模型的性能和預測能力。以下是一個指導框架，可幫助您在選擇算法時做出明智的決策。 ...

如何為分類問題選擇合適的模型？: 2023-07-31; 為分類問題選擇合適的模型是機器學習中重要的一步。不同的分類問題可能需要使用不同類型的模型來獲得最佳性能。在選擇適合的模型時，以下幾個關鍵因素需要考慮。首先，了解問題的特點和數據集。了解問題的背景、目 ...

如何通過數據挖掘檢測保險欺詐？: 2023-07-31; 隨著保險行業(yè)的迅速發(fā)展，保險欺詐成為一個嚴重問題。為了有效地應對欺詐行為，保險公司越來越傾向于采用數據挖掘技術來檢測和預防欺詐。本文將介紹如何利用數據挖掘方法來檢測保險欺詐，并探討其優(yōu)勢和挑戰(zhàn)。一、 ...

如何評估和比較不同的建模算法？: 2023-07-26; 在數據科學和機器學習領域，選擇合適的建模算法是取得準確預測和有效決策的關鍵步驟。然而，有大量的建模算法可供選擇，如何評估和比較它們成為一個重要問題。本文將介紹一些常用的方法和指南，幫助您評估和比較不同 ...

機器學習模型中的超參數是什么？: 2023-07-19; 超參數是機器學習模型中的一類參數，它們用于控制模型的訓練過程和性能。與模型的權重不同，超參數在訓練之前需要手動設置，并且通常在交叉驗證或驗證集上進行優(yōu)化。在機器學習中，超參數的選擇對于模型的性能和泛 ...

機器學習模型的超參數如何調優(yōu)？: 2023-07-19; 在機器學習中，選擇適當的模型超參數是提高算法性能的重要一環(huán)。超參數對模型的訓練和預測結果產生著深遠的影響，因此調優(yōu)超參數是提升模型準確性和泛化能力的關鍵步驟。本文將介紹超參數調優(yōu)的基本概念、常用方法以 ...