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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(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1：配置參數(shù) // 參數(shù)2：回調(diào)，回調(diào)的第一個參數(shù)驗證碼對象，之后可以使用它調(diào)用相應的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數(shù)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(chǎn)品形式，包括：float，popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)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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【十二星座（下）】大數(shù)據(jù)和機器學習揭示人類的天賦究竟從何而來: 2017-09-07; 【十二星座（下）】大數(shù)據(jù)和機器學習揭示人類的天賦究竟從何而來經(jīng)過漫長的等待，《細思極恐的星座分析（下）》終于出爐啦！在下半部分中，作者將通過星座來猜測人類天賦的來源。在看完本文上半部分后（細 ...

細思極恐！大數(shù)據(jù)和機器學習揭示十二星座的真實面目: 2017-08-27; 細思極恐！大數(shù)據(jù)和機器學習揭示十二星座的真實面目 “為什么我的論文總發(fā)表不了，是不是我天生就不是做研究的料？”很多同學在寫論文中遇到挫折，經(jīng)常會發(fā)出這樣的疑問。那么今天我就用星座，真實的數(shù)據(jù)和“ ...

細思極恐！大數(shù)據(jù)和機器學習揭示十二星座的真實面目: 2017-08-21; “為什么我的論文總發(fā)表不了，是不是我天生就不是做研究的料？”很多同學在寫論文中遇到挫折，經(jīng)常會發(fā)出這樣的疑問。那么今天我就用星座，真實的數(shù)據(jù)和“高大上”的機器學習來幫大家分析一下原因。首先聲明，我不 ...

PHP機器學習庫php-ml的簡單測試和使用方法: 2017-07-31; PHP機器學習庫php-ml的簡單測試和使用方法 php-ml是一個使用PHP編寫的機器學習庫。雖然我們知道，python或者是C++提供了更多機器學習的庫，但實際上，他們大多都略顯復雜，配置起來讓很多新手感到絕望。 ...

機器學習之深度學習: 2017-07-25; 機器學習之深度學習本文基于臺大機器學習技法系列課程進行的筆記總結(jié)。一、主要內(nèi)容 topic 1 深度神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構從類神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構中我們已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡中的每一層實際上都是對前一層進 ...

機器學習之徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡: 2017-07-25; 機器學習之徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡本文基于臺大機器學習技法系列課程進行的筆記總結(jié)。主要內(nèi)容如下圖所示：首先介紹一下徑向基函數(shù)網(wǎng)絡的Hypothesis和網(wǎng)絡的結(jié)構，然后介紹徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡 ...

機器學習基本原理和概念: 2017-07-25; 機器學習基本原理和概念 1. VC dimension（VC維，非常重要的概念）能夠shutter 二分類問題的上限。也是衡量模型復雜度的工具（類似自由度的概念）。之所以這個概念比較重要是它能夠解釋為什么機器能夠?qū)W習 ...

【機器學習】最小中值平方法: 2017-07-24; 【機器學習】最小中值平方法最小中值平方法最小中值平方法是通過求解下面的非線性最小問題來估計參數(shù)的 LMedS記錄的是所有樣本中，偏差值居中的那個樣本的偏差，這種方法對錯誤匹配和外點有很好的 ...

【機器學習】梯度、Hessian矩陣、平面方程的法線以及函數(shù)導數(shù)的含義: 2017-07-24; 【機器學習】梯度、Hessian矩陣、平面方程的法線以及函數(shù)導數(shù)的含義想必單獨論及“ 梯度、Hessian矩陣、平面方程的法線以及函數(shù)導數(shù)”等四個基本概念的時候，絕大部分人都能夠很容易地談個一二三，基本沒有問 ...

【機器學習】半監(jiān)督學習幾種方法: 2017-07-24; 【機器學習】半監(jiān)督學習幾種方法 1.Self-training algorithm(自訓練算法) 這個是最早提出的一種研究半監(jiān)督學習的算法，也是一種最簡單的半監(jiān)督學習算法． 2.Multi-view algorithm(多視角算法) 一般多 ...

機器學習模型評價(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念與陷阱: 2017-07-24; 機器學習模型評價(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念與陷阱本文主要解釋一些關于機器學習模型評價的主要概念，與評價中可能會遇到的一些陷阱。如訓練集-驗證集二劃分校驗（Hold-out validation） ...

機器學習之樸素貝葉斯(NB)分類算法與Python實現(xiàn): 2017-07-23; 機器學習之樸素貝葉斯(NB)分類算法與Python實現(xiàn) 樸素貝葉斯（Naive Bayesian）是最為廣泛使用的分類方法，它以概率論為基礎，是基于貝葉斯定理和特征條件獨立假設的分類方法。一、概述 1.1 簡介樸 ...

機器學習之決策樹(ID3)算法與Python實現(xiàn): 2017-07-23; 機器學習之決策樹(ID3)算法與Python實現(xiàn) 機器學習中，決策樹是一個預測模型；他代表的是對象屬性與對象值之間的一種映射關系。樹中每個節(jié)點表示某個對象，而每個分叉路徑則代表的某個可能的屬性值，而每個葉結(jié) ...

數(shù)據(jù)挖掘的基本概念：數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、機器學習，統(tǒng)計學: 2017-07-23; 數(shù)據(jù)挖掘的基本概念：數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、機器學習，統(tǒng)計學 “數(shù)據(jù)挖掘“(Data Mining)又被稱為“數(shù)據(jù)中的知識發(fā)現(xiàn)”（KDD），顧名思義，也就是通過數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)選擇、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)挖掘、模式評估 ...

機器學習之k-近鄰（kNN）算法與Python實現(xiàn): 2017-07-23; 機器學習之k-近鄰（kNN）算法與Python實現(xiàn) k-近鄰算法（kNN，k-NearestNeighbor），是最簡單的機器學習分類算法之一，其核心思想在于用距離目標最近的k個樣本數(shù)據(jù)的分類來代表目標的分類（這k個樣本數(shù)據(jù)和目標 ...

R語言與機器學習中的回歸方法學習筆記: 2017-07-21; R語言與機器學習中的回歸方法學習筆記機器學習中的一些方法如決策樹，隨機森林，SVM，神經(jīng)網(wǎng)絡由于對數(shù)據(jù)沒有分布的假定等普通線性回歸模型的一些約束，預測效果也比較不錯，交叉驗證結(jié)果也能被接受。下 ...

IBM數(shù)據(jù)科學與機器學習師資研修班-成都站: 2017-07-14; 歡迎參加為期三天的 IBM 數(shù)據(jù)科學與機器學習師資研修班師資研修班！機器學習正逐步成為主流技術，在眾多行業(yè)成為主要的競爭優(yōu)勢：無論是零售企業(yè)、安全企業(yè)、旅游度假勝地、有線電視公司，還是競爭性體 ...

人工智能和機器學習從模擬到超越人類: 2017-07-10; 人工智能和機器學習從模擬到超越人類 1人工智能和機器學習你倆啥關系人工智能和機器學習兩項前端技術已經(jīng)成為了企業(yè)和消費者中的熱詞，但兩者間的關系知道的人就要少很多。人工智能和機器學習你倆 ...

機器學習中的特征—特征選擇的方法以及注意點: 2017-07-04; 機器學習中的特征—特征選擇的方法以及注意點關于機器學習中的特征我有話要說在這次校園招聘的過程中，我學到了很多的東西，也糾正了我之前的算法至上的思想，尤其是面試百度的過程中，讓我漸漸意識到 ...

你的歌單無聊嗎關于音樂和機器學習的數(shù)據(jù)分析: 2017-06-09; Spotify 是全球最大的正版流媒體音樂服務平臺，深受全球用戶的喜愛。那么你的歌單無聊嗎？一位程序員小哥對自己的Spotify歌單進行了數(shù)據(jù)分析。幾天前，我正在和一個朋友聊天，同時聽著我的 Spotify 歌單里的歌。聽 ...