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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(jī)數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進(jìn)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(gè)參數(shù)驗(yàn)證碼對(duì)象，之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個(gè)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(tái)檢測(cè)極驗(yàn)服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時(shí)表示是新驗(yàn)證碼的宕機(jī) product: "float", // 產(chǎn)品形式，包括：float，popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說(shuō)明請(qǐng)參見(jiàn)：http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計(jì)時(shí)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 = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請(qǐng)輸入'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var errTxt = '請(qǐng)輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; 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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Excel數(shù)據(jù)分析系列（四）：Excel中的公式、函數(shù)及數(shù)組: 2020-04-13; 作者 | CDA數(shù)據(jù)分析師 Excel 公式 Excel 函數(shù) Excel 常用函數(shù)概覽數(shù)組的表示方式 E ...

如何通過(guò)分類數(shù)據(jù)執(zhí)行特征選擇？: 2020-03-09; 作者 | Jason Brownlee 編譯 | CDA數(shù)據(jù)分析師特征選擇是識(shí)別和選擇與目標(biāo)變量最相關(guān)的輸入特征子集的過(guò)程。使用實(shí)值數(shù)據(jù)（例如使用Pearson的相關(guān)系數(shù)）時(shí)，特征選擇通常很簡(jiǎn)單，但是 ...

深度學(xué)習(xí)編碼分類變量的3種方法: 2020-03-09; 作者 | CDA數(shù)據(jù)分析師像Keras中的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型一樣，要求所有輸入和輸出變量均為數(shù)字。這意味著，如果你的數(shù)據(jù)包含分類數(shù)據(jù)，則必須先將其編碼為數(shù)字，然后才能擬合和評(píng)估模型。兩 ...

《寄生蟲》成奧斯卡最大贏家，Python告訴你這部電影到底好在哪？: 2020-02-22; CDA數(shù)據(jù)分析師出品今年的第92屆奧斯卡可謂是大片云集，入圍的影片不僅藝術(shù)性極高，而且市場(chǎng)口碑都極佳。當(dāng)中有黑幫片《愛(ài)爾蘭人》，經(jīng)典IP《小婦人》，昆汀的《好萊塢往事》，戰(zhàn)爭(zhēng)片《1917》，另類超級(jí) ...

Excel數(shù)據(jù)分析系列（四）：Excel中的公式、函數(shù)及數(shù)組: 2020-02-20; 作者 | CDA數(shù)據(jù)分析師 Excel 公式 Excel 函數(shù) Excel 常用函數(shù)概覽數(shù)組的表示方式 Excel中的數(shù)組是指一行、一列或多行多列的一組數(shù)據(jù)元素的集合，在Excel中用{}進(jìn)行創(chuàng)建，其中同一 ...

《囧媽》口碑撲街？Python告訴你，為何這次觀眾不買賬了: 2020-02-05; CDA數(shù)據(jù)分析師出品【導(dǎo)語(yǔ)】：今天我們就來(lái)聊聊另類春節(jié)檔的唯一一部電影《囧媽》，Python技術(shù)部分可以直接看第三部分。 2020年的春節(jié)檔之前被譽(yù)為神仙打架，各顯神通，可以說(shuō)是史上最強(qiáng)的春節(jié)檔， ...

一文講解機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的共線性問(wèn)題: 2020-01-08; 作者 | 宋老師來(lái)源 | JSong的數(shù)據(jù)科學(xué)小站多重共線性是使用線性回歸算法時(shí)經(jīng)常要面對(duì)的一個(gè)問(wèn)題。在其他算法中，例如決策樹和貝葉斯，前者的建模過(guò)程是逐步遞進(jìn)，每次拆分只有一個(gè)變量參 ...

十分鐘告訴你——何為Keras中的序列到序列學(xué)習(xí): 2019-12-20; 作者 | Francois Chollet 編譯 | CDA數(shù)據(jù)分析師 A ten-minute introduction to sequence-to-sequence learning in Keras 什么是順序?qū)W習(xí)？序列到序列學(xué)習(xí)（Seq2Seq）是關(guān)于 ...

用OpenCV等構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這些實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)?zāi)憧隙ㄓ玫蒙希?/dt>: 2020-05-21; 在我們的機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室，我們?cè)谠S多高性能的機(jī)器已經(jīng)積累了成千上萬(wàn)個(gè)小時(shí)的訓(xùn)練。然而，并不是只有計(jì)算機(jī)在這個(gè)過(guò)程中學(xué)到了很多東西：我們自己也犯了很多錯(cuò)誤，修復(fù)了很多錯(cuò)誤。我們承認(rèn)這些都是眾所周知 ...

8個(gè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí)中常見(jiàn)的Bug: 2019-12-11; 作者 | Arseny Kravchenko 編譯 | ronghuaiyang 人是不完美的，我們經(jīng)常在軟件中犯錯(cuò)誤。有時(shí)這些錯(cuò)誤很容易發(fā)現(xiàn)：你的代碼根本不能工作，你的應(yīng)用程序崩潰等等。但是有些bug是隱藏的，這 ...

數(shù)據(jù)分析最有用的25個(gè) Matplotlib圖（二）: 2019-11-29; 作者 | zsx_yiyiyi 來(lái)源 | python大本營(yíng) 25個(gè)Matplotlib圖的匯編，在數(shù)據(jù)分析和可視化中最有用。此列表允許您使用Python的Matplotlib和Seaborn庫(kù)選擇要顯示的可視化對(duì)象。今天給大家分享剩余 ...

數(shù)據(jù)分析最有用的25個(gè) Matplotlib圖（一）: 2019-11-28; 作者 | zsx_yiyiyi 來(lái)源 | python大本營(yíng) 25個(gè)Matplotlib圖的匯編，在數(shù)據(jù)分析和可視化中最有用。此列表允許您使用Python的Matplotlib和Seaborn庫(kù)選擇要顯示的可視化對(duì)象。今天給大家分享前面 ...

9大Python深度學(xué)習(xí)庫(kù)，哪一個(gè)最適合你？: 2019-11-22; 作者 | Adrian Rosebrock 編譯 | 數(shù)盟如果你對(duì)深度學(xué)習(xí)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感興趣，但是并不知道從哪里開始，也不知道使用哪種庫(kù)，那么這里就為你提供了許多幫助。在這篇文章里，我詳細(xì)解 ...

python圖像識(shí)別之圖片相似度計(jì)算: 2019-11-19; 作者 | a1131825850瘋子來(lái)源 | Python爬蟲scrapy 1.背景要識(shí)別兩張圖片是否相似，首先我們可能會(huì)區(qū)分這兩張圖是人物照，還是風(fēng)景照等......對(duì)應(yīng)的風(fēng)景照是藍(lán)天還是大海......做一系列 ...

盤點(diǎn)Pandas 的100個(gè)常用函數(shù): 2019-11-07; 作者 | 劉順祥來(lái)源 | 數(shù)據(jù)分析1480 這一期將分享我認(rèn)為比較常規(guī)的100個(gè)實(shí)用函數(shù)，這些函數(shù)大致可以分為六類，分別是統(tǒng)計(jì)匯總函數(shù)、數(shù)據(jù)清洗函數(shù)、數(shù)據(jù)篩選、繪圖與元素級(jí)運(yùn)算函數(shù)、時(shí)間序列 ...

Python數(shù)據(jù)分析常用高階函數(shù)大全: 2019-10-30; 作者 | CDA數(shù)據(jù)分析師來(lái)源 | CDA數(shù)據(jù)科學(xué)研究院 map map(function,iterable,...) 第一個(gè)參數(shù)，是函數(shù) 第二個(gè)參數(shù)，是可迭代對(duì)象（列表、字符串等） map返回的是對(duì)可迭代對(duì) ...

掌握這五大統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)，讓你在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域如魚得水: 2019-10-30; 作者 | George Seif 編譯 | 廖琴孫夢(mèng)琪來(lái)源 | 讀芯術(shù) 數(shù)據(jù)科學(xué)家都應(yīng)該知道如何有效地使用數(shù)據(jù)并從中獲取信息。下面是小編整理的五大實(shí)用型統(tǒng)計(jì)學(xué)概念，每個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家都應(yīng)該熟知， ...

Python數(shù)據(jù)分析常用高階函數(shù)大全: 2019-10-24; map 第一個(gè)參數(shù)，是函數(shù) map返回的是對(duì)可迭代對(duì)象里的每個(gè)元素進(jìn)行函數(shù)運(yùn)算的結(jié)果原本是運(yùn)行map后返回的結(jié)果是相當(dāng)于對(duì)可迭代對(duì)象里的每個(gè)元素都進(jìn)行了*3的運(yùn)算，也就是我們給定函數(shù)運(yùn) ...

掌握這五大統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)，讓你在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域如魚得水: 2019-10-23; 作者 | George Seif 編譯 | 廖琴孫夢(mèng)琪來(lái)源 | 讀芯術(shù) 數(shù)據(jù)科學(xué)家都應(yīng)該知道如何有效地使用數(shù)據(jù)并從中獲取信息。下面是小編整理的五大實(shí)用型統(tǒng)計(jì)學(xué)概念，每個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家都應(yīng)該熟知， ...

機(jī)器學(xué)習(xí)的敲門磚：kNN算法（下）: 2019-10-21; 作者 | Japson 來(lái)源 | 木東居士 0x00 前言在上一篇文章《機(jī)器學(xué)習(xí)的敲門磚：kNN算法（中）》中，我們借助kNN分類算法，學(xué)習(xí)了如下知識(shí)點(diǎn)：將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù) ...

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