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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(); // 調用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1：配置參數(shù) // 參數(shù)2：回調，回調的第一個參數(shù)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(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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如何使用機器學習來進行信用風險評估？: 2024-03-21; 信用風險評估是金融行業(yè)中至關重要的一環(huán)。傳統(tǒng)的評估方法往往基于統(tǒng)計分析和人工判斷，存在主觀性和效率低下的問題。然而，隨著機器學習技術的發(fā)展，我們可以利用大數(shù)據(jù)和算法來提高信用風險評估的準確性和自動化 ...

如何使用機器學習進行分類和回歸預測？: 2024-03-21; 機器學習是一種利用統(tǒng)計學和計算機科學的方法，通過從數(shù)據(jù)中學習模式和關系來進行分類和回歸預測的技術。在本文中，我們將介紹使用機器學習進行分類和回歸預測的基本步驟和常見算法。分類和回歸是機器學習中兩個最 ...

如何使用R進行分類模型的構建和評估？: 2024-03-21; 標題：使用R進行分類模型的構建和評估在機器學習中，分類模型是一種常用的技術，用于將數(shù)據(jù)點分為不同的預定義類別。R語言作為一種功能強大且廣泛使用的編程語言，提供了豐富的包和函數(shù)，可以幫助我們構建和評估分 ...

如何評估數(shù)據(jù)建模的準確性與可解釋性？: 2024-03-19; 數(shù)據(jù)建模是現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析中至關重要的一步，它可以幫助我們從大量的數(shù)據(jù)中提取有價值的信息和洞察力。然而，在使用數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)建模準確性和可解釋性的 ...

如何利用數(shù)據(jù)分析預測地產(chǎn)市場的趨勢？: 2024-03-13; 隨著數(shù)據(jù)科學和人工智能的迅速發(fā)展，數(shù)據(jù)分析已成為預測地產(chǎn)市場趨勢的強有力工具。通過深入挖掘數(shù)據(jù)，我們可以揭示隱藏在龐大數(shù)據(jù)背后的趨勢、模式和洞察，并基于這些信息做出準確的預測。本文將向您介紹一些關鍵的 ...

如何利用數(shù)據(jù)分析預測病人的風險等級？: 2024-03-13; 隨著醫(yī)療行業(yè)的數(shù)字化轉型，醫(yī)療機構積累了大量的患者數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)蘊含著寶貴的信息，可以幫助醫(yī)生和研究人員更好地了解疾病的特征并進行預測。數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為一種強有力的工具，在預測病人風險等級方面發(fā)揮著 ...

如何利用機器學習算法預測信用卡欺詐？: 2024-03-12; 隨著電子支付和在線購物的普及，信用卡欺詐成為一個嚴重的問題。傳統(tǒng)的欺詐檢測方法往往無法有效應對不斷變化的欺詐手段。然而，借助機器學習算法，我們可以預測信用卡欺詐并采取相應措施，以保護用戶的財務安全。 ...

如何利用機器學習進行預測和分類任務？: 2024-03-12; 機器學習是一種通過數(shù)據(jù)訓練模型來自動執(zhí)行任務的方法。在預測和分類任務中，機器學習可以幫助我們利用歷史數(shù)據(jù)進行模式識別和預測未來事件。本文將探討機器學習在預測和分類任務中的應用，并介紹其常見的算法和步 ...

如何衡量一個機器學習模型的性能表現(xiàn)？: 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(xiàn)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 ...

哪些技能對于數(shù)據(jù)分析師來說至關重要？: 2024-02-27; 對于數(shù)據(jù)分析師來說，掌握一系列關鍵技能是至關重要的。以下是幾個對于數(shù)據(jù)分析師來說必不可少的重要技能：數(shù)據(jù)處理和清洗：數(shù)據(jù)分析師需要能夠處理和清洗大量的數(shù)據(jù)，以確保數(shù)據(jù)質量和準確性。他們應該熟悉使用 ...

機器學習算法中常見的分類模型有哪些？: 2024-02-23; 在機器學習領域，分類是一種常見的任務，旨在將輸入數(shù)據(jù)劃分為不同的類別。為此，有許多不同的分類模型可供選擇，每個模型都有其特定的優(yōu)勢和適用場景。以下是常見的一些分類模型：邏輯回歸（Logistic ...

機器學習模型如何用于預測和分類任務？: 2024-02-23; 隨著技術的不斷發(fā)展，機器學習模型在各個領域中扮演著越來越重要的角色。其中，預測和分類任務是機器學習的兩個關鍵應用領域。本文將介紹機器學習模型在預測和分類任務中的基本原理和常見算法，并探討其在實際應用 ...

高級數(shù)據(jù)分析師如何優(yōu)化數(shù)據(jù)挖掘模型？: 2024-02-23; 在當今數(shù)據(jù)驅動的時代，數(shù)據(jù)挖掘已經(jīng)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(shù)據(jù)分析師，優(yōu)化數(shù)據(jù)挖掘模型是你成功的關鍵。本文將介紹一些有效的數(shù)據(jù)挖掘模型優(yōu)化策略，幫助你取得更好的預測和洞察力。 ...

高級數(shù)據(jù)分析師如何提高數(shù)據(jù)建模能力？: 2024-02-23; 隨著數(shù)據(jù)科學與人工智能的迅猛發(fā)展，高級數(shù)據(jù)分析師的角色變得越來越重要。數(shù)據(jù)建模是高級數(shù)據(jù)分析師必備的核心技能之一，它涉及從原始數(shù)據(jù)中提取信息、構建數(shù)學模型以預測和解釋現(xiàn)象。本文將介紹幾種方法，幫助高 ...

高級數(shù)據(jù)分析師的數(shù)據(jù)建模流程是什么？: 2024-02-23; 數(shù)據(jù)建模是高級數(shù)據(jù)分析師在處理和分析數(shù)據(jù)時的關鍵步驟之一。它涉及將現(xiàn)實世界中的復雜問題轉化為可計算的模型，以便對數(shù)據(jù)進行更深入的理解和預測。以下是高級數(shù)據(jù)分析師在進行數(shù)據(jù)建模時可能采用的典型流程。 ...

初級數(shù)據(jù)科學家的編程技能要求是什么？: 2024-02-23; 初級數(shù)據(jù)科學家需要具備一定的編程技能，以處理和分析大量的數(shù)據(jù)。以下是初級數(shù)據(jù)科學家常見的編程技能要求：編程語言：初級數(shù)據(jù)科學家應該熟悉至少一種編程語言，例如Python或R。Python是最受歡迎的數(shù)據(jù)科學編 ...

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(shù)據(jù)預處理： ...

怎樣運用機器學習算法進行數(shù)據(jù)預測？: 2024-02-18; 隨著技術的不斷進步和數(shù)據(jù)的快速增長，機器學習算法在數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)預測。我們將涵蓋數(shù)據(jù)預處理、選擇合適的算法、 ...

怎樣從大規(guī)模數(shù)據(jù)集中提取有用信息？: 2024-02-05; 在當今數(shù)字化時代，大規(guī)模數(shù)據(jù)集成為了企業(yè)和研究機構中最寶貴的資產(chǎn)之一。然而，僅僅擁有大量的數(shù)據(jù)并不能帶來實質性的好處，關鍵在于如何從這些數(shù)據(jù)中提取出有價值的信息。本文將介紹一些常用的方法和技術，幫助您 ...