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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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如何評估數據建模的準確性與可解釋性？: 2024-03-19; 數據建模是現代數據分析中至關重要的一步，它可以幫助我們從大量的數據中提取有價值的信息和洞察力。然而，在使用數據建模技術時，我們需要評估模型的準確性和可解釋性。本文將探討評估數據建模準確性和可解釋性的 ...

如何評估人工智能模型的準確性和效果？: 2024-03-13; 評估人工智能模型的準確性和效果是關鍵的步驟，可以幫助我們了解模型的性能、優(yōu)化算法以及提供改進的方向。本文將介紹一些常用的方法和技術來評估人工智能模型的準確性和效果。一個常見的評估指標是準確率（Accura ...

如何解決數據偏差和模型不確定性問題？: 2024-03-12; 在數據分析和機器學習領域，數據偏差和模型不確定性是常見的問題。數據偏差指的是數據集中的樣本在某些方面與整體數據分布存在差異，而模型不確定性則是指模型在進行預測時的不確定程度。解決這些問題需要綜合運用 ...

如何解決機器學習模型中的過擬合問題？: 2024-03-12; 過擬合是機器學習中常見的問題，它指的是模型在訓練數據上表現出良好的性能，但在未見過的測試數據上卻表現不佳。本文將介紹一些常用的方法來解決機器學習模型中的過擬合問題，包括增加數據集大小、特征選擇、正則 ...

如何衡量一個機器學習模型的性能表現？: 2024-03-04; 隨著機器學習在各個領域的廣泛應用，對于衡量模型性能的需求也日益增長。在開發(fā)機器學習模型時，了解如何準確、全面地評估模型的性能表現至關重要。本文將介紹一些常見的機器學習模型性能評估指標和方法，幫助讀者 ...

公司如何提高數據分析團隊的工作效率？: 2024-02-23; 提高數據分析團隊的工作效率對于公司的成功至關重要。隨著數據量的不斷增長和業(yè)務需求的日益復雜化，有效地利用數據分析可以幫助企業(yè)做出更明智的決策、發(fā)現商機并提升競爭力。以下是一些提高數據分析團隊工作效率的 ...

高級數據分析師如何優(yōu)化數據挖掘模型？: 2024-02-23; 在當今數據驅動的時代，數據挖掘已經成為企業(yè)決策和業(yè)務發(fā)展的重要工具。作為一名高級數據分析師，優(yōu)化數據挖掘模型是你成功的關鍵。本文將介紹一些有效的數據挖掘模型優(yōu)化策略，幫助你取得更好的預測和洞察力。 ...

Python在機器學習中有哪些應用？: 2024-02-23; 隨著機器學習的快速發(fā)展，Python在該領域扮演著重要角色。Python具有簡潔明了的語法和豐富的庫，使其成為研究人員和開發(fā)者首選的編程語言之一。下面我們將詳細介紹Python在機器學習中的各種應用。數據預處理： ...

怎樣運用機器學習算法進行數據預測？: 2024-02-18; 隨著技術的不斷進步和數據的快速增長，機器學習算法在數據預測中扮演著越來越重要的角色。本文將介紹機器學習算法的基本概念，并深入探討如何運用這些算法來進行數據預測。我們將涵蓋數據預處理、選擇合適的算法、 ...

在深度學習中，如何避免過擬合問題？: 2024-02-05; 避免過擬合是深度學習中一個重要的問題。過擬合指的是模型在訓練數據上表現良好，但在新數據上的泛化能力較差。過擬合會導致模型對訓練樣本中噪聲和細節(jié)過于敏感，從而導致在新數據上的預測性能下降。以下是一些常見 ...

信用卡欺詐檢測需要哪些模型和技術？: 2024-02-04; 隨著電子商務和數字支付的普及，信用卡欺詐問題也日益突出。為了應對這一挑戰(zhàn)，銀行和金融機構采用了各種先進的模型和技術來檢測和預防信用卡欺詐行為。本文將介紹信用卡欺詐檢測的關鍵模型和技術，以幫助讀者更好 ...

數據科學家的工作內容包括哪些方面？: 2024-01-26; 數據科學家是當今信息時代最受追捧的職業(yè)之一。他們的工作內容十分廣泛，涵蓋了從數據收集和清洗到建模和分析的各個環(huán)節(jié)。數據科學家的工作內容包括哪些方面？在當今數字化時代，大量的數據被不斷產生和積累。這 ...

如何在數據挖掘中應用機器學習算法？: 2024-01-15; 數據挖掘是一門涉及從大量數據中提取有用信息的技術。而機器學習則是數據挖掘的重要工具之一，通過訓練計算機模型來識別和預測模式、關系和趨勢。本文將介紹如何在數據挖掘中應用機器學習算法，包括數據準備、特征工 ...

設計實驗時如何避免多重比較的影響？: 2024-01-02; 避免多重比較的影響在實驗設計中是非常重要的，因為多重比較可能導致偽發(fā)現或錯誤的推斷。這篇文章將探討一些可以用來減輕多重比較影響的策略和方法。多重比較問題通常出現在同時進行多個假設檢驗或對多個因素進行 ...

如何在大數據集中找到最相關的特征？: 2023-12-27; 在大數據時代，我們經常面臨處理龐大數據集的挑戰(zhàn)。對于給定的數據集，了解哪些特征與我們感興趣的目標變量最相關是至關重要的。本文將介紹一些常用的方法和技術，幫助我們在大數據集中找到最相關的特征。特征選擇 ...

?競品分析是什么: 2023-12-27; 導讀：在競爭中，了解對手是至關重要的。無論是個人的職業(yè)規(guī)劃還是企業(yè)的戰(zhàn)略規(guī)劃，都需要對競爭對手進行深入的分析。在業(yè)務領域，了解競品的商業(yè)模式和營銷渠道等同樣重要，通過對比和剖析，找到自己的優(yōu)勢和 ...

競品分析是什么: 2023-12-20; 導讀：在競爭中，了解對手是至關重要的。無論是個人的職業(yè)規(guī)劃還是企業(yè)的戰(zhàn)略規(guī)劃，都需要對競爭對手進行深入的分析。在業(yè)務領域，了解競品的商業(yè)模式和營銷渠道等同樣重要，通過對比和剖析，找到自己的優(yōu)勢和機會 ...

如何優(yōu)化數據挖掘模型的性能和效率？: 2023-12-20; 在當今大數據時代，數據挖掘模型成為了企業(yè)和研究機構中普遍應用的工具。然而，隨著數據量的不斷增長和模型復雜性的提高，如何優(yōu)化數據挖掘模型的性能和效率變得尤為重要。本文將討論一些有效的方法，幫助您提升數 ...