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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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Kmeans算法精簡版(無for loop循環(huán)): 2020-05-27; 大家在學習算法的時候會學習到關于Kmeans的算法，但是網絡和很多機器學習算法書中關于Kmeans的算法理論核心一樣，但是代碼實現過于復雜，效率不高，不方便閱讀。這篇文章首先列舉出Kmeans核心的算法過程 ...

機器學習python算法應用，監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習等！: 2020-05-25; 本系列文章主要介紹機器學習在實踐中的應用，介紹利用 python 的生態(tài)環(huán)境，使用機器學習的算法來解決工程實踐中的問題，而不是介紹算法本身。本系列文章參考了《機器學習Python實踐》，會通過例子一步一步地引導大 ...

Python可視化工具推薦：圖片交互性行極佳的Plotly: 2020-05-25; 1、簡單介紹一般大家在學習python機器學習的時候，用的最多Python可視化的包就是matplot和seaborn, 這2個可視化的優(yōu)點在于門檻低，代碼容易理解，并且容易上手。唯一的可能的缺點就是畫出來的圖不能交互 ...

PyTorch官網更新了，標簽索引更快速！: 2020-05-21; PyTorch的前身是Torch，由Torch7團隊開發(fā)，是一個開源的Python機器學習庫，用于自然語言處理等應用程序。 PyTorch使用Python重新寫了很多內容，不僅更加靈活，支持動態(tài)圖，而且提供了Python接口，是一個以Python優(yōu) ...

kmeans優(yōu)化算法：二分K-means聚類算法: 2020-05-21; Bi這里是的意思就是Binary，二進制的意思，所以有時候叫這個算法為二進Kmeans算法。為什么我們需要用BiKmeans呢？就是為了解決初始化k個隨機的質心點時其中一個或者多個點由于位置太極端而導致迭代的過程中消失的 ...

如何用Python實現數據透視表？解除你對透視表的疑惑！: 2020-05-09; 相信接觸過Excel的小伙伴都知道，Excel有一個非常強大的功能“數據透視表”，使用數據透視表可以自由選擇不同字段，用不同的聚合函數進行匯總，并建立交叉表格，用以從不同層面觀察數據。這么強大的功能，在Python ...

Python可視化工具：Plotly: 2020-05-09; 一般大家在學習python機器學習的時候，用的最多的可視化的包就是matplot和seaborn, 這2個可視化的優(yōu)點在于門檻低，代碼容易理解，并且容易上手。唯一的可能的缺點就是畫出來的圖不能交互，簡單來說就是matplot和se ...

seaborn 常用的 10 種數據分析圖表: 2020-04-28; 內置示例數據集 seaborn內置了十幾個示例數據集，通過load_dataset函數可以調用。其中包括常見的泰坦尼克、鳶尾花等經典數據集。 # 查看數據集種類 import sea ...

Excel數據分析系列（四）：Excel中的公式、函數及數組: 2020-04-13; 作者 | CDA數據分析師 Excel 公式 Excel 函數 Excel 常用函數概覽數組的表示方式 E ...

如何通過分類數據執(zhí)行特征選擇？: 2020-03-09; 作者 | Jason Brownlee 編譯 | CDA數據分析師特征選擇是識別和選擇與目標變量最相關的輸入特征子集的過程。使用實值數據（例如使用Pearson的相關系數）時，特征選擇通常很簡單，但是 ...

深度學習編碼分類變量的3種方法: 2020-03-09; 作者 | CDA數據分析師像Keras中的機器學習和深度學習模型一樣，要求所有輸入和輸出變量均為數字。這意味著，如果你的數據包含分類數據，則必須先將其編碼為數字，然后才能擬合和評估模型。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數據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性極高，而且市場口碑都極佳。當中有黑幫片《愛爾蘭人》，經典IP《小婦人》，昆汀的《好萊塢往事》，戰(zhàn)爭片《1917》，另類超級 ...

Excel數據分析系列（四）：Excel中的公式、函數及數組: 2020-02-20; 作者 | CDA數據分析師 Excel 公式 Excel 函數 Excel 常用函數概覽數組的表示方式 Excel中的數組是指一行、一列或多行多列的一組數據元素的集合，在Excel中用{}進行創(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數據分析師出品【導語】：今天我們就來聊聊另類春節(jié)檔的唯一一部電影《囧媽》，Python技術部分可以直接看第三部分。 2020年的春節(jié)檔之前被譽為神仙打架，各顯神通，可以說是史上最強的春節(jié)檔， ...

一文講解機器學習算法中的共線性問題: 2020-01-08; 作者 | 宋老師來源 | JSong的數據科學小站多重共線性是使用線性回歸算法時經常要面對的一個問題。在其他算法中，例如決策樹和貝葉斯，前者的建模過程是逐步遞進，每次拆分只有一個變量參 ...

十分鐘告訴你——何為Keras中的序列到序列學習: 2019-12-20; 作者 | Francois Chollet 編譯 | CDA數據分析師 A ten-minute introduction to sequence-to-sequence learning in Keras 什么是順序學習？序列到序列學習（Seq2Seq）是關于 ...

用OpenCV等構建神經網絡，這些實戰(zhàn)經驗你肯定用得上！: 2020-05-21; 在我們的機器學習實驗室，我們在許多高性能的機器已經積累了成千上萬個小時的訓練。然而，并不是只有計算機在這個過程中學到了很多東西：我們自己也犯了很多錯誤，修復了很多錯誤。我們承認這些都是眾所周知 ...

8個計算機視覺深度學習中常見的Bug: 2019-12-11; 作者 | Arseny Kravchenko 編譯 | ronghuaiyang 人是不完美的，我們經常在軟件中犯錯誤。有時這些錯誤很容易發(fā)現：你的代碼根本不能工作，你的應用程序崩潰等等。但是有些bug是隱藏的，這 ...

數據分析最有用的25個 Matplotlib圖（二）: 2019-11-29; 作者 | zsx_yiyiyi 來源 | python大本營 25個Matplotlib圖的匯編，在數據分析和可視化中最有用。此列表允許您使用Python的Matplotlib和Seaborn庫選擇要顯示的可視化對象。今天給大家分享剩余 ...

數據分析最有用的25個 Matplotlib圖（一）: 2019-11-28; 作者 | zsx_yiyiyi 來源 | python大本營 25個Matplotlib圖的匯編，在數據分析和可視化中最有用。此列表允許您使用Python的Matplotlib和Seaborn庫選擇要顯示的可視化對象。今天給大家分享前面 ...