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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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如何利用統(tǒng)計學方法滿足客戶的需求？: 2023-11-27; 在現代商業(yè)環(huán)境中，企業(yè)不僅需要成功地滿足客戶的需求，還需要與客戶建立良好的關系，并提供個性化的解決方案。統(tǒng)計學方法為企業(yè)提供了一種科學的工具，可以幫助它們更好地理解和滿足客戶的需求。本文將探討如何利 ...

如何利用數據分析預測就業(yè)市場需求？: 2023-11-27; 隨著時代的發(fā)展，數據分析在各個領域扮演著越來越重要的角色。其中之一是利用數據分析來預測就業(yè)市場需求。通過深入研究和分析相關數據，我們可以更好地了解就業(yè)市場的趨勢和需求，為求職者、招聘方以及政府制定相 ...

如何利用數據分析提高訂單配送效率？: 2023-11-08; 在當今競爭激烈的市場環(huán)境下，提高訂單配送效率對于企業(yè)來說至關重要。隨著數據分析技術的不斷發(fā)展，越來越多的企業(yè)開始利用數據分析來優(yōu)化其供應鏈和物流管理。本文將探討如何利用數據分析提高訂單配送效率，并介 ...

如何利用數據分析技術監(jiān)測大氣質量？: 2023-11-08; 隨著工業(yè)化和城市化的迅速發(fā)展，空氣質量成為現代社會關注的焦點之一。了解和監(jiān)測大氣質量對于保護環(huán)境和人類健康至關重要。隨著數據分析技術的快速進步，它已經成為監(jiān)測大氣質量的有力工具。本文將探討如何利用數 ...

如何利用機器學習提高數據分析效率？: 2023-11-02; 隨著大數據時代的到來，企業(yè)面臨著海量的數據需要進行分析和處理。傳統(tǒng)的數據分析方法已經無法滿足高效、準確地提取有價值信息的需求。而機器學習作為一種強大的數據處理工具，能夠在數據分析中發(fā)揮關鍵作用，提高 ...

如何利用大氣環(huán)境數據進行趨勢分析？: 2023-11-02; 大氣環(huán)境數據的趨勢分析是一種重要的方法，它可以幫助我們理解和預測大氣環(huán)境的變化。通過對大氣環(huán)境數據進行趨勢分析，我們可以發(fā)現長期的變化趨勢、周期性的變化以及突發(fā)事件的發(fā)生。本文將介紹如何利用大氣環(huán)境 ...

如何利用Python進行數據分析？: 2023-11-02; 在當今數據驅動的世界中，數據分析成為了關鍵的技能之一。Python作為一種功能強大且易于使用的編程語言，成為了許多數據分析師和科學家的首選工具。本文將介紹如何利用Python進行數據分析，從基礎概念到實際操作， ...

如何利用BI工具提高數據分析效率？: 2023-11-02; 隨著數據量的快速增長和業(yè)務復雜性的提升，企業(yè)對數據分析的需求日益迫切。為了更好地應對這一挑戰(zhàn)，許多組織開始采用商業(yè)智能（BI）工具來提高數據分析的效率和準確性。本文將探討如何利用BI工具提高數據分析效率 ...

如何進行數據清洗以減少錯誤和噪音？: 2023-11-02; 在數據分析和機器學習領域，數據質量是取得準確結果的關鍵因素之一。數據清洗是數據預處理過程的一個重要環(huán)節(jié)，旨在識別、糾正或刪除數據集中的錯誤、不一致性和噪音。本文將介紹一些關鍵步驟和策略，幫助您進行高 ...

如何進行數據可視化以有效傳達信息？: 2023-11-02; 數據可視化是一種強大的工具，可以幫助我們將抽象的數據轉化為易于理解和傳達的信息。無論是在科學研究、商業(yè)分析還是日常生活中，有效的數據可視化都能夠使我們更好地理解數據，發(fā)現趨勢和模式，并支持決策過程。以 ...

如何解決數據挖掘中遇到的常見問題？: 2023-10-24; 數據挖掘是一項關鍵技術，通過挖掘大量數據的模式、趨勢和關聯規(guī)則，從中獲得有價值的信息和知識。然而，在實際應用過程中，數據挖掘也面臨著一些常見問題。本文將介紹幾種有效的方法來解決數據挖掘中常見的問題。 ...

如何將數據分析結果應用于業(yè)務決策？: 2023-10-24; 在當今信息爆炸和數字化時代，企業(yè)所擁有的數據量龐大且不斷增長。要從這些海量數據中提取有價值的洞察力，并將其應用于業(yè)務決策，就需要進行有效的數據分析。然而，僅僅進行數據分析還不夠，關鍵在于如何將分析結 ...

如何從大量數據中發(fā)現有價值的信息？: 2023-10-24; 隨著科技的進步和互聯網的發(fā)展，大數據已經成為我們生活中不可忽視的一部分。從社交媒體到電子商務平臺，從醫(yī)療記錄到金融交易，大量數據的產生和積累為我們提供了前所未有的機會去挖掘其中潛藏的有價值信息。然而 ...

如何處理機器學習任務中的缺失數據？: 2023-10-19; 處理機器學習任務中的缺失數據一直是一個重要的挑戰(zhàn)。缺失數據可能是由于各種原因，比如測量錯誤、系統(tǒng)故障或者主觀選擇。在處理缺失數據時，我們需要采用合適的方法來填補這些缺失值，以確保模型的準確性和魯棒性。 ...

如何處理大數據量下的數據分析問題？: 2023-10-19; 隨著科技的迅猛發(fā)展和互聯網的普及，我們已經進入了一個大數據時代。企業(yè)、組織和個人都面臨著前所未有的數據量。在這個海量數據的背后，隱藏著巨大的機遇和挑戰(zhàn)。如何處理大數據量下的數據分析問題成為了擺在我們面 ...

如何采用機器學習技術進行商品推薦？: 2023-10-19; 隨著電子商務的迅猛發(fā)展，人們面臨著越來越多的商品選擇。為了提供個性化和精準的商品推薦，許多電商平臺開始采用機器學習技術。本文將介紹機器學習在商品推薦中的應用，并闡述其工作原理和優(yōu)勢。數據收集與預處理 ...

如何保證數據分析的準確性和可靠性？: 2023-10-19; 確保數據分析的準確性和可靠性是每個數據分析師的重要任務。在進行數據分析之前，以下是一些關鍵步驟和方法，可以幫助您提高數據分析的準確性和可靠性。確定數據質量：檢查數據完整性： ...

人工智能對數據分析行業(yè)有哪些影響？: 2023-10-19; 隨著科技的不斷進步，人工智能（Artificial Intelligence，AI）已經滲透到各個領域，包括數據分析行業(yè)。人工智能的出現和應用給數據分析帶來了革命性的變革，從數據處理到模式識別，從預測分析到決策支持，都得到了 ...