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數(shù)字化人才認證
') } 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(yīng)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(wù)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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數(shù)據(jù)挖掘中常用的算法有哪些?
2023-07-14
數(shù)據(jù)挖掘是一種通過發(fā)現(xiàn)模式、關(guān)聯(lián)和趨勢來提取有價值信息的過程。在數(shù)據(jù)挖掘中,存在許多常用的算法,用于處理和分析各種類型的數(shù)據(jù)。以下是一些在數(shù)據(jù)挖掘中常用的算法。 決策樹:決策樹是一種基于樹狀結(jié)構(gòu)的分 ...
數(shù)據(jù)挖掘中常見的算法有哪些?
2023-07-14
在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域,有許多常見的算法被廣泛應(yīng)用于從大規(guī)模數(shù)據(jù)集中提取有價值的信息和模式。以下是一些常見的數(shù)據(jù)挖掘算法: 決策樹:決策樹是一種通過構(gòu)建樹狀圖來進行分類和預(yù)測的算法。它基于屬性的條件和目標變 ...

如何使用R進行聚類分析?

如何使用R進行聚類分析?
2023-06-15
聚類分析是一種常用的無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,旨在將樣本數(shù)據(jù)劃分為相似的群組或簇。在R中,有多種聚類分析方法可供選擇,包括層次聚類和K均值聚類等。本文將介紹如何使用R進行聚類分析。 數(shù)據(jù)準備 在進行聚類分析之前,需 ...

CDA LEVEL 1 考試,知識點匯總《聚類分析》

CDA LEVEL 1 考試,知識點匯總《聚類分析》
2024-08-13
層次聚類法通常分為自底向上和自頂向下。兩種方法的運算原理其實是相同的。只不過實際計算是方向相反。 自底向上,又叫做合并法。這種方法是先將每個樣本分別作為一個獨立的類,然后通過距離計算,將距離相近的兩 ...

咋做數(shù)據(jù)分析,張口就來RFM模型,結(jié)果用錯了!

咋做數(shù)據(jù)分析,張口就來RFM模型,結(jié)果用錯了!
2020-09-23
作者:接地氣的陳老師 來源:接地氣學(xué)堂 上一篇講了【用戶畫像高大上,但90%的人都做失敗了!】后,很多同學(xué)表示想看RFM模型,今天它來了。RFM模型是很傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析模型,幾乎所有文章都會提到它,然 ...

一種面向高維數(shù)據(jù)的集成聚類算法

一種面向高維數(shù)據(jù)的集成聚類算法
2018-06-10
一種面向高維數(shù)據(jù)的集成聚類算法 聚類集成已經(jīng)成為機器學(xué)習(xí)的研究熱點,它對原始數(shù)據(jù)集的多個聚類結(jié)果進行學(xué)習(xí)和集成,得到一個能較好地反映數(shù)據(jù)集內(nèi)在結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)劃分。很多學(xué)者的研究證明聚類集成能有效 ...

對數(shù)據(jù)科學(xué)家來說最重要的算法和統(tǒng)計模型

對數(shù)據(jù)科學(xué)家來說最重要的算法和統(tǒng)計模型
2018-05-31
對數(shù)據(jù)科學(xué)家來說最重要的算法和統(tǒng)計模型 作為一個在這個行業(yè)已經(jīng)好幾年的數(shù)據(jù)科學(xué)家,在LinkedIn和QuoLa上,我經(jīng)常接觸一些學(xué)生或者想轉(zhuǎn)行的人,幫助他們進行機器學(xué)習(xí)的職業(yè)建議或指導(dǎo)方面相關(guān)的課程選擇。一 ...
數(shù)據(jù)挖掘筆記-聚類-Canopy-原理與簡單實現(xiàn)
2017-12-10
數(shù)據(jù)挖掘筆記-聚類-Canopy-原理與簡單實現(xiàn) Canopy聚類算法是一個將對象分組到類的簡單、快速、精確地方法。每個對象用多維特征空間里的一個點來表示。這個算法使用一個快速近似距離度量和兩個距離閾值 T1>T2來 ...
R語言多元分析系列
2017-07-21
R語言多元分析系列 R語言多元分析系列之一:主成分分析 主成分分析(principal components analysis, PCA)是一種分析、簡化數(shù)據(jù)集的技術(shù)。它把原始數(shù)據(jù)變換到一個新的坐標系統(tǒng)中,使得任何數(shù)據(jù)投影的第一 ...

CDA LEVEL Ⅰ 業(yè)務(wù)分析師_模擬題

CDA LEVEL Ⅰ 業(yè)務(wù)分析師_模擬題
2024-09-12
《CDA數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫》 推薦學(xué)習(xí)書籍 《CDA一級教材》適合CDA一級考生備考,也適合業(yè)務(wù)及數(shù)據(jù)分析崗位的從業(yè)者提升自我。完整電子版已上線CDA網(wǎng)校,累計已有10萬+在讀~ 免費加入閱讀:https://edu ...
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