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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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學習機器學習時需要盡早知道的三件事: 2018-05-21; 學習機器學習時需要盡早知道的三件事我已經在學術界和工業(yè)界進行了許多年的機器學習建模工作，在看了一系列討論“大數據”實用性問題的優(yōu)秀視頻 Scalable ML 后，我開始思考總結一些在學習機器學習時，我希望 ...

基于Python的機器學習實戰(zhàn)：Apriori: 2018-05-19; 基于Python的機器學習實戰(zhàn)：Apriori 1.關聯(lián)分析關聯(lián)分析是一種在大規(guī)模數據集中尋找有趣關系的任務。這種關系表現(xiàn)為兩種形式： 1.頻繁項集(frequency item sets)：經常同時出現(xiàn)的一些元素的集合； ...

大數據時代數據分析的必備技能—R數據挖掘與機器學習: 2018-06-20; 大數據時代數據分析的必備技能 —— ：高級：2018年7月31-8月2日(三天)北京, 8月8-10日(三天)上海地點北京市海淀區(qū)廠洼街3號丹龍大廈附近/上海市南京東路培訓教室費用初級：3300元 / 2800元 ...

面試了8家公司，他們問了我這些機器學習題目......: 2018-05-04; 面試了8家公司，他們問了我這些機器學習題目...... 今年年初以來，作者一直在印度找數據科學、機器學習以及深度學習領域的工作。在找工作的這三十四天里，他面試了8到10家公司，其中也包括初創(chuàng)公司、基于服務 ...

入門 | 10個例子帶你了解機器學習中的線性代數: 2018-05-03; 入門 | 10個例子帶你了解機器學習中的線性代數本文介紹了 10 個常見機器學習案例，這些案例需要用線性代數才能得到最好的理解。線性代數是數學的分支學科，涉及矢量、矩陣和線性變換。它是機 ...

正在研究機器學習？我們幫你準備了27個小抄…: 2018-04-19; 正在研究機器學習？我們幫你準備了27個小抄… 機器學習Machine Learning有很多方面，當我開始研究學習它時，我發(fā)現(xiàn)了各種各樣的“小抄”，它們簡明地列出了給定主題的關鍵知識點。最終，我匯集了超過 20 篇的 ...

機器學習新手必看10大算法: 2018-04-16; 機器學習新手必看10大算法在機器學習中，有一種叫做「沒有免費的午餐」的定理。簡而言之，它指出沒有任何一種算法對所有問題都有效，在監(jiān)督學習（即預測建模）中尤其如此。例如，你不能說神經網絡總是比 ...

機器學習之——多類分類問題: 2018-04-15; 機器學習之——多類分類問題在之前，我們討論了邏輯回歸模型(Logistic Regression)解決分類問題。但是我們發(fā)現(xiàn)，邏輯回歸模型解決的是二分問題，即：模型的結果只有兩個值，y=0 or y=1 。但是在現(xiàn)實情境下， ...

大數據會說話,簡明機器學習問題: 2018-04-09; 大數據會說話,簡明機器學習問題從數據中學習究竟是什么？科學家從數據中學習，企業(yè)、政府和慈善機構也一樣。事實上，無論是私人、公共的，還是慈善部門的領域，幾乎沒有哪個領域不在部署數據驅動的模型，以發(fā) ...

spark機器學習-聚類: 2018-04-05; spark機器學習-聚類聚類算法是一種無監(jiān)督學習任務，用于將對象分到具有高度相似性的聚類中，聚類算法的思想簡單的說就是物以類聚的思想，相同性質的點在空間中表現(xiàn)的較為緊密和接近，主要用于數據探索與異常 ...

小姐姐帶你一起學：如何用Python實現(xiàn)7種機器學習算法（附代碼）: 2018-04-04; 小姐姐帶你一起學：如何用Python實現(xiàn)7種機器學習算法（附代碼） Python 被稱為是最接近 AI 的語言。最近一位名叫Anna-Lena Popkes的小姐姐在GitHub上分享了自己如何使用Python（3.6及以上版本）實現(xiàn)7種機器學 ...

機器學習中訓練樣本不均衡問題: 2018-04-03; 機器學習中訓練樣本不均衡問題在實際中，訓練模型用的數據并不是均衡的，在一個多分類問題中，每一類的訓練樣本并不是一樣的，反而是差距很大。比如一類10000，一類500，一類2000等。解決這個問 ...

機器學習的幾種主要學習方法: 2018-04-02; 機器學習的幾種主要學習方法根據數據類型的不同，對一個問題的建模有不同的方式。在機器學習或者人工智能領域，人們首先會考慮算法的學習方法。在機器學習領域，有幾種主要的學習方法。將算法按照學習方法分類 ...

在機器學習分類中如何處理訓練集中不平衡問題: 2018-04-01; 在機器學習分類中如何處理訓練集中不平衡問題很多機器學習任務中，訓練集中可能會存在某個或某些類別下的樣本數遠大于另一些類別下的樣本數目。即類別不平衡，為了使得學習達到更好的效果，因此需要解決該類別 ...

如何踏上人工智能之路(機器學習篇): 2018-04-01; 如何踏上人工智能之路(機器學習篇) 如何打開機器學習的大門 AI這個詞相信大家都非常熟悉了，在幾年人公智能圈子格外熱鬧，先是阿法狗帶了個好頭，讓大家重新對人工智能刮目相看。能取得今天這樣的成績絕非 ...

機器學習中的數據不平衡解決方案大全: 2018-04-01; 機器學習中的數據不平衡解決方案大全在機器學習任務中，我們經常會遇到這種困擾：數據不平衡問題。數據不平衡問題主要存在于有監(jiān)督機器學習任務中。當遇到不平衡數據時，以總體分類準確率為學習目標的傳統(tǒng) ...

機器學習4種不同數據集的優(yōu)劣對比: 2018-03-31; 機器學習4種不同數據集的優(yōu)劣對比數據源決定了機器學習算法，機器算法的選擇好壞也決定了數據的分析質量等，因此，我們選擇機器算法的時候，要首先弄懂各個機器學習數據集的優(yōu)劣性，主要特點，方可著手處理， ...

機器學習案例實戰(zhàn)-信用卡欺詐檢測: 2018-03-29; 機器學習案例實戰(zhàn)-信用卡欺詐檢測故事背景：原始數據為個人交易記錄，但是考慮數據本身的隱私性，已經對原始數據進行了類似PCA的處理，現(xiàn)在已經把特征數據提取好了，接下來的目的就是如何建立模型使得檢測的效 ...