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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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用Python的pandas框架操作Excel文件中的數(shù)據(jù)教程: 2017-08-04; 用Python的pandas框架操作Excel文件中的數(shù)據(jù)教程本文的目的，是向您展示如何使用pandas 來執(zhí)行一些常見的Excel任務。有些例子比較瑣碎，但我覺得展示這些簡單的東西與那些你可以在其他地方找到的復雜功能同等 ...

【深圳市麗海弘金科技有限公司】招聘數(shù)據(jù)分析師: 2017-08-02; 【深圳市麗海弘金科技有限公司】招聘數(shù)據(jù)分析師深圳市麗海弘金科技有限公司是一家專注于量化科技金融服務的軟件公司，由金證股份和其他幾位發(fā)起人一起于2014年9月在深圳前海注冊成立，注冊資本2000萬元。公司擁有來 ...

Python運用于數(shù)據(jù)分析的簡單教程: 2017-07-31; Python運用于數(shù)據(jù)分析的簡單教程這篇文章主要介紹了Python運用于數(shù)據(jù)分析的簡單教程,主要介紹了如何運用Python來進行數(shù)據(jù)導入、變化、統(tǒng)計和假設檢驗等基本的數(shù)據(jù)分析，需要的朋友可以參考下我這里來分享 ...

機器學習之k-近鄰（kNN）算法與Python實現(xiàn): 2017-07-23; 機器學習之k-近鄰（kNN）算法與Python實現(xiàn) k-近鄰算法（kNN，k-NearestNeighbor），是最簡單的機器學習分類算法之一，其核心思想在于用距離目標最近的k個樣本數(shù)據(jù)的分類來代表目標的分類（這k個樣本數(shù)據(jù)和目標 ...

python︱函數(shù)、for、if、_name_、迭代器、防范報錯、類定義、裝飾器: 2017-07-17; python︱函數(shù)、for、if、_name_、迭代器、防范報錯、類定義、裝飾器新手入門Python,開始寫一些簡單函數(shù)，慢慢來，加油~ 一、函數(shù) +三個內(nèi)建函數(shù)filter，map和reduce + if 1、def/lambda def myadd(a=1,b=100) ...

一句python，一句R︱列表、元組、字典、數(shù)據(jù)類型、自定義模塊導入（格式、去重）: 2017-07-17; 一句python，一句R︱列表、元組、字典、數(shù)據(jù)類型、自定義模塊導入（格式、去重）先學了R語言，最近剛剛上手Python,所以想著將python和R結合起來互相對比來更好理解python。最好就是一句python，對應寫一句R。 ...

Python機器學習實戰(zhàn)：信用卡欺詐檢測: 2017-06-05; Python機器學習實戰(zhàn)：信用卡欺詐檢測故事背景：原始數(shù)據(jù)為個人交易記錄，但是考慮數(shù)據(jù)本身的隱私性，已經(jīng)對原始數(shù)據(jù)進行了類似PCA的處理，現(xiàn)在已經(jīng)把特征數(shù)據(jù)提取好了，接下來的目的就是如何建立模型使得檢測 ...

2017年最流行的15個數(shù)據(jù)科學Python庫: 2017-06-02; Python 近幾年在數(shù)據(jù)科學行業(yè)獲得了人們的極大青睞，各種資源也層出不窮。數(shù)據(jù)科學解決方案公司 ActiveWizards 近日根據(jù)他們自己的應用開發(fā)經(jīng)驗，總結了數(shù)據(jù)科學家和工程師將在 2017 年最常使用的 Python 庫。核心 ...

python實現(xiàn)六大分群質量評估指標（蘭德系數(shù)、互信息、輪廓系數(shù)）: 2017-05-19; python實現(xiàn)六大分群質量評估指標（蘭德系數(shù)、互信息、輪廓系數(shù)） 1 R語言中的分群質量——輪廓系數(shù) 因為先前慣用R語言，那么來看看R語言中的分群質量評估，節(jié)選自筆記︱多種常見聚類模型以及分群質量評估（聚類 ...

用Python處理數(shù)據(jù)集中的缺失值: 2017-05-18; 用Python處理數(shù)據(jù)集中的缺失值現(xiàn)實生活中的數(shù)據(jù)經(jīng)常存在缺失值。產(chǎn)生缺失值的原因有很多，如觀察資料未被記錄、數(shù)據(jù)損壞等。由于很多機器學習算法不支持存在缺失值的數(shù)據(jù)集，正確處理缺失值就顯得比較重要了。 ...

使用Python一步一步地來進行數(shù)據(jù)分析: 2017-05-13; 使用Python一步一步地來進行數(shù)據(jù)分析你已經(jīng)決定來學習Python，但是你之前沒有編程經(jīng)驗。因此，你常常對從哪兒著手而感到困惑，這么多Python的知識需要去學習。以下這些是那些開始使用Python數(shù)據(jù)分析的初學者的 ...

為什么機器學習的框架都偏向于Python: 2017-05-13; 為什么機器學習的框架都偏向于Python 總結：好寫、支持全面、好調、速度不慢。 1.Python是解釋語言，這讓寫程序方便不只一點。舉例來說，在C等編譯語言里寫一個矩陣乘法，需要自己分配操作數(shù)（矩陣）的內(nèi)存 ...

對自己的上網(wǎng)搜索記錄進行爬蟲是怎樣一種體驗: 2017-05-11; 前言國外習慣用 Google 進行搜索，可以毫不夸張的說 Google 已經(jīng)徹底地融入了日常生活。如今人們一有什么問題都習慣谷歌一下，敲敲鍵盤，你就能找到想要的答案。與此同時，你的 Google 搜索記錄也反映了某段時間 ...

Python里面的矩陣與矢量化運算: 2017-05-11; Python里面的矩陣與矢量化運算 Python在數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析中用的很多。最基礎的矩陣與矢量化運算需要掌握。需要下載安裝的包：Numpy Windows下cmd窗口輸入以下命令即可成功安裝 ...

使用Python進行線性回歸: 2017-05-09; 使用Python進行線性回歸線性回歸是最簡單同時也是最常用的一個統(tǒng)計模型。線性回歸具有結果易于理解，計算量小等優(yōu)點。如果一個簡單的線性回歸就能取得非常不錯的預測效果，那么就沒有必要采用復雜精深的模型了 ...

利用Python練習數(shù)據(jù)挖掘: 2017-05-03; 利用Python練習數(shù)據(jù)挖掘覆蓋使用Python進行數(shù)據(jù)挖掘查找和描述數(shù)據(jù)結構模式的實踐工具。第一節(jié) 介紹數(shù)據(jù)挖掘是一個隱式提取以前未知的潛在有用的數(shù)據(jù)信息提取方式。它使用廣泛，并且是眾多應用的技術基礎。 ...

機器學習:形如拋物線的散點圖在python和R中的非線性回歸擬合方法: 2017-04-28; 機器學習:形如拋物線的散點圖在python和R中的非線性回歸擬合方法對于樣本數(shù)據(jù)的散點圖形如函數(shù)y=ax2+bx+c的圖像的數(shù)據(jù)，在python中的擬合過程為： ##最小二乘法 import numpy as np import scipy as sp impor ...

Python標準庫—走馬觀花: 2017-04-18; Python標準庫—走馬觀花 Python有一套很有用的標準庫(standard library)。標準庫會隨著Python解釋器，一起安裝在你的電腦中的。它是Python的一個組成部分。這些標準庫是Python為你準備好的利器，可以讓編程事半 ...

Python數(shù)學與隨機數(shù) (math包，random包): 2017-04-16; Python數(shù)學與隨機數(shù) (math包，random包) 我們已經(jīng)在Python運算中看到Python最基本的數(shù)學運算功能。此外，math包補充了更多的函數(shù)。當然，如果想要更加高級的數(shù)學功能，可以考慮選擇標準庫之外的numpy和scipy項 ...

python讀取文件—python讀取和保存mat文件: 2017-04-05; python讀取文件—python讀取和保存mat文件首先我們談談MarkDown編輯器，我感覺些倒是挺方便的，因為用慣了LaTeX，對于MarkDown還是比較容易上手的，但是我發(fā)現(xiàn)，MarkDown中有這樣幾個問題一直沒能找到具體的解 ...