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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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python編寫樸素貝葉斯用于文本分類: 2018-01-08; python編寫樸素貝葉斯用于文本分類樸素貝葉斯估計樸素貝葉斯是基于貝葉斯定理與特征條件獨立分布假設的分類方法。首先根據(jù)特征條件獨立的假設學習輸入/輸出的聯(lián)合概率分布，然后基于此模型，對給定的輸入 ...

Python環(huán)境下的8種簡單線性回歸算法: 2018-01-05; 本文中，作者討論了 8 種在 Python 環(huán)境下進行簡單線性回歸計算的算法，不過沒有討論其性能的好壞，而是對比了其相對計算復雜度的度量。 GitHub 地址：https://github.com/tirthajyoti/PythonMachineLearning/b ...

數(shù)據(jù)分析行業(yè)薪資的秘密，你想知道的都在這里(二): 2018-01-03; 數(shù)據(jù)分析行業(yè)薪資的秘密，你想知道的都在這里(二) 接上篇：數(shù)據(jù)分析行業(yè)薪資的秘密，你想知道的都在這里(1) 第二部分：職位信息清洗及數(shù)據(jù)提取數(shù)據(jù)分析師的收入怎么樣?哪些因素對于數(shù)據(jù)分析的薪資影響 ...

數(shù)據(jù)分析行業(yè)薪資的秘密，你想知道的都在這里(一): 2018-01-03; 數(shù)據(jù)分析行業(yè)薪資的秘密，你想知道的都在這里第一部分，數(shù)據(jù)分析職位信息抓取數(shù)據(jù)分析師的收入怎么樣?哪些因素對于數(shù)據(jù)分析的薪資影響最大?哪些行業(yè)對數(shù)據(jù)分析人才的需求量最高?我想跳槽，應該選擇大公司 ...

Python編程實現(xiàn)使用線性回歸預測數(shù)據(jù): 2017-12-27; Python編程實現(xiàn)使用線性回歸預測數(shù)據(jù) 本文中，我們將進行大量的編程——但在這之前，我們先介紹一下我們今天要解決的實例問題。 1) 預測房子價格房價大概是我們中國每一個普通老百姓比較關心的問題 ...

2017年度盤點：15個最流行的GitHub機器學習項目: 2017-12-26; 2017年度盤點：15個最流行的GitHub機器學習項目在本文中，作者列出了 2017 年 GitHub 平臺上最為熱門的知識庫，囊括了數(shù)據(jù)科學、機器學習、深度學習中的各種項目，希望能對大家學習、使用有所幫助。 GitHu ...

Python中shape計算矩陣的方法示例: 2017-12-25; Python中shape計算矩陣的方法示例本文實例講述了Python中shape計算矩陣的方法。分享給大家供大家參考，具體如下：看到機器學習算法時，注意到了shape計算矩陣的方法接下來就講講我的理解吧 ...

Python變成編程語言中的黑馬，再不學習真晚了: 2022-01-20; Python變成編程語言中的黑馬，再不學習真晚了 GitHub 每年都會在年度盛會中推出數(shù)據(jù)報告，其中列出了一些年度的數(shù)據(jù)，包括其網(wǎng)站中最受歡迎的編程語言、開源項目等。今年的數(shù)據(jù)更是讓人眼前一亮，Python 這匹 ...

數(shù)據(jù)分析：Python分析學生數(shù)據(jù): 2017-12-11; 數(shù)據(jù)分析：Python分析學生數(shù)據(jù) 本文為優(yōu)達學城數(shù)據(jù)分析入門課程的mini項目，所用數(shù)據(jù)集為優(yōu)達學城某段時間內(nèi)的學生數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)簡介全部數(shù)據(jù)包含三個文件，其內(nèi)容分別為： enrollments.csv ...

Python圖像灰度變換及圖像數(shù)組操作: 2017-12-11; Python圖像灰度變換及圖像數(shù)組操作使用python以及numpy通過直接操作圖像數(shù)組完成一系列基本的圖像處理 numpy簡介： NumPy是一個非常有名的 Python 科學計算工具包,其中包含了大量有用的工具,比如數(shù)組對 ...

樸素貝葉斯模型:文本分類+垃圾郵件分類: 2017-12-10; 樸素貝葉斯模型:文本分類+垃圾郵件分類學習了那么多機器學習模型，一切都是為了實踐，動手自己寫寫這些模型的實現(xiàn)對自己很有幫助的，堅持，共勉。本文主要致力于總結貝葉斯實戰(zhàn)中程序代碼的實現(xiàn)（python）及樸 ...

畢業(yè)后月薪上萬的人都在做什么工作？: 2022-01-20; 金融行業(yè)，就是跟錢打交道的行業(yè)，如今金融行業(yè)發(fā)展的勢頭特別的好，但凡是學金融出身的學生，畢業(yè)之后到銀行去工作，很快工資都能上萬。如今的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展非常的迅速，而且國家也支持這些層面 ...

樸素貝葉斯算法的python實現(xiàn)方法: 2017-10-08; 樸素貝葉斯算法的python實現(xiàn)方法本文實例講述了樸素貝葉斯算法的python實現(xiàn)方法。分享給大家供大家參考。具體實現(xiàn)方法如下：樸素貝葉斯算法優(yōu)缺點優(yōu)點：在數(shù)據(jù)較少的情況下依然有效，可以處理多類別問 ...

CDA&中國工商銀行股份有限公司數(shù)據(jù)挖掘內(nèi)訓圓滿成功: 2021-05-06; CDA&中國工商銀行股份有限公司數(shù)據(jù)挖掘內(nèi)訓圓滿成功 2017年9月18-20日，CDA數(shù)據(jù)分析研究院在中國工商銀行股份有限公司數(shù)據(jù)中心（上海）進行了一場以“Python語言數(shù)據(jù)挖掘應用”為主題的內(nèi)訓。培訓班在嘉定園 ...

讓Python猜猜你是否能約會成功: 2017-09-21; 讓Python猜猜你是否能約會成功我是一個婚戀網(wǎng)站的數(shù)據(jù)分析師，新入職的第二天，接到老板的任務，讓我預測來婚戀網(wǎng)站新注冊的男生&女生是否會約會成功。如何預測一個新來的男生是否會約會成功呢？這很簡單 ...

Python實現(xiàn)的概率分布運算操作示例: 2017-09-16; Python實現(xiàn)的概率分布運算操作示例這篇文章主要介紹了Python實現(xiàn)的概率分布運算操作,涉及Python概率運算與圖形繪制相關操作技巧,需要的朋友可以參考下本文實例講述了Python實現(xiàn)的概率分布運算操作 ...

Python實現(xiàn)二分查找與bisect模塊詳解: 2017-09-15; Python實現(xiàn)二分查找與bisect模塊詳解其實Python的列表（list）內(nèi)部實現(xiàn)是一個數(shù)組，也就是一個線性表。在列表中查找元素可以使用 list.index() 方法，其時間復雜度為O(n) 。對于大數(shù)據(jù)量，則可以用二分查找進 ...

深入淺出：怎么從0開始學習大數(shù)據(jù)挖掘分析，才能成為合格的數(shù)據(jù)挖掘分析師及數(shù)據(jù)科學家: 2017-09-06; 深入淺出：怎么從0開始學習大數(shù)據(jù)挖掘分析，才能成為合格的數(shù)據(jù)挖掘分析師及數(shù)據(jù)科學家最近有很多人咨詢，想學習大數(shù)據(jù)，但不知道怎么入手，從哪里開始學習，需要學習哪些東西？對于一個初學者，學習大數(shù)據(jù)挖 ...

用Python給文本創(chuàng)立向量空間模型的教程: 2017-08-15; 用Python給文本創(chuàng)立向量空間模型的教程我們需要開始思考如何將文本集合轉化為可量化的東西。最簡單的方法是考慮詞頻。我將盡量嘗試不使用NLTK和Scikits-Learn包。我們首先使用Python講解一些基本概念。 ...

深入理解Python中變量賦值的問題: 2017-08-13; 深入理解Python中變量賦值的問題在Python中變量名規(guī)則與其他大多數(shù)高級語言一樣，都是受C語言影響的，另外變量名是大小寫敏感的。 Python是動態(tài)類型語言，也就是說不需要預先聲明變量類型，變量的類型和值在賦 ...