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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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大數(shù)據(jù)應用已成“標配”: 2016-11-24; 大數(shù)據(jù)應用已成“標配” 從技術上看，大數(shù)據(jù)與云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式計算架構。它的特色在于對海量數(shù)據(jù)的挖掘，但它必須依托 ...

大數(shù)據(jù)分析與機器學習領域Python兵器譜: 2016-11-23; 大數(shù)據(jù)分析與機器學習領域Python兵器譜曾經(jīng)因為NLTK的緣故開始學習Python，之后漸漸成為我工作中的第一輔助腳本語言，雖然開發(fā)語言是C/C++，但平時的很多文本數(shù)據(jù)處理任務都交給了Python。離開騰訊創(chuàng)業(yè)后，第 ...

用戶體驗、物流技術和大數(shù)據(jù)將成為外賣O2O行業(yè)的未來: 2016-11-23; 用戶體驗、物流技術和大數(shù)據(jù)將成為外賣O2O行業(yè)的未來當前的外賣O2O市場格局已經(jīng)基本進入了穩(wěn)定時期，百度外賣、美團外賣、餓了么三巨頭之間比拼的是用戶體驗。而影響用戶體驗卻在于物流配送，物流技術與大數(shù) ...

機器學習和數(shù)據(jù)挖掘的聯(lián)系與區(qū)別: 2016-11-21; 機器學習和數(shù)據(jù)挖掘的聯(lián)系與區(qū)別小編說：從數(shù)據(jù)分析的角度來看，數(shù)據(jù)挖掘與機器學習有很多相似之處，但不同之處也十分明顯，例如，數(shù)據(jù)挖掘并沒有機器學習探索人的學習機制這一科學發(fā)現(xiàn)任務，數(shù)據(jù)挖掘中的數(shù) ...

2017年，塑造大數(shù)據(jù)行業(yè)的五大趨勢: 2016-11-21; 2017年，塑造大數(shù)據(jù)行業(yè)的五大趨勢越來越復雜的大數(shù)據(jù)需求意味著創(chuàng)新的壓力仍然很高。許多公司開始明白，客戶的成功離不開數(shù)據(jù)方面的工作。不利用數(shù)據(jù)分析的公司會開始歇業(yè)，而成功的企業(yè)認識到發(fā)展的關鍵是 ...

數(shù)據(jù)挖掘工程師的面試問題與答題思路: 2016-10-16; 數(shù)據(jù)挖掘工程師的面試問題與答題思路機器學習、大數(shù)據(jù)相關崗位根據(jù)業(yè)務的不同，崗位職責大概分為： 1、平臺搭建類數(shù)據(jù)計算平臺搭建，基礎算法實現(xiàn)，當然，要求支持大樣本量、高維度數(shù)據(jù)，所以可能 ...

大數(shù)據(jù)時代這些誤區(qū)你中槍了嗎: 2016-10-15; 大數(shù)據(jù)時代這些誤區(qū)你中槍了嗎大數(shù)據(jù)，說的再多其實也還是會有很多網(wǎng)友對當前的大數(shù)據(jù)技術存在一些疑問和誤區(qū)，比如有很多朋友會覺得只有到達Peta級別以上的才能夠被稱之為大數(shù)據(jù)，甚至是到達了Zeta級別才算 ...

從零開始學數(shù)據(jù)分析，新手教程攻略: 2016-10-14; 從零開始學數(shù)據(jù)分析，新手教程攻略所有從底層數(shù)據(jù)工作者往上發(fā)展的基本路徑： 1. 第一階段(一般崗位叫數(shù)據(jù)專員) 基本學會excel(VBA最好學會;會做透視表;熟練用篩選、排序、公式)，做好PPT。這樣很多傳統(tǒng) ...

導致人類而非機器人成為數(shù)據(jù)科學關鍵的原因有哪些: 2016-10-13; 導致人類而非機器人成為數(shù)據(jù)科學關鍵的原因有哪些科幻小說中經(jīng)常把人類的未來想象成人工智能將會有至高無上的統(tǒng)領權，并且取代人類，完成人類一切可以完成的事情。坦率地講，當這樣的科幻場景開始引入科學技術 ...

大數(shù)據(jù)時代“互聯(lián)網(wǎng)+”重塑商業(yè)模式: 2016-10-11; 大數(shù)據(jù)時代“互聯(lián)網(wǎng)+”重塑商業(yè)模式近年來，各類大數(shù)據(jù)研發(fā)中心、創(chuàng)新中心不斷涌現(xiàn)，數(shù)據(jù)開放取得積極進展，數(shù)據(jù)正在成為企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)化過程中最重要的資源之一，互聯(lián)網(wǎng)與傳統(tǒng)產業(yè)的融合不斷加深。在企業(yè)互聯(lián)網(wǎng) ...

大數(shù)據(jù)全面滲透人類生活，未來幾年將漸入理性發(fā)展期: 2016-09-30; 大數(shù)據(jù)全面滲透人類生活，未來幾年將漸入理性發(fā)展期大數(shù)據(jù)正漸漸的從前幾年的預期膨脹階段、炒作階段轉入理性發(fā)展階段、落地應用階段，大數(shù)據(jù)在未來幾年將逐漸步入理性發(fā)展期。有網(wǎng)絡就有大數(shù)據(jù)，無論是個人手 ...

BAT的大數(shù)據(jù)優(yōu)劣勢與策略分析: 2016-09-16; BAT的大數(shù)據(jù)優(yōu)劣勢與策略分析實際上，對于大數(shù)據(jù)究竟是什么業(yè)界并無共識。大數(shù)據(jù)并不是什么新鮮事物。信息革命帶來的除了信息的更高效地生產、流通和消費外，還帶來數(shù)據(jù)的爆炸式增長?！耙c”到來之后，人 ...

大數(shù)據(jù)應用于智能交通產業(yè)發(fā)展規(guī)模分析: 2016-09-12; 大數(shù)據(jù)應用于智能交通產業(yè)發(fā)展規(guī)模分析中國大數(shù)據(jù)產業(yè)起步晚，發(fā)展速度快。物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，使數(shù)據(jù)產生速度加快、規(guī)模加大，迫切需要運用大數(shù)據(jù)手段進行分析處理，提煉其中的有效信息。大數(shù) ...

鮑忠鐵：深度商業(yè)分析的7大基石: 2016-09-12; 本文為TalkingData首席金融行業(yè)專家在CDAS2016大數(shù)據(jù)金融分論壇上的分享，已經(jīng)過嘉賓審核，整理出來，以饗讀者。 ---------------------------------------- 今天跟大家分享三方面的內容，一個是深度商業(yè)分析的七大 ...

大數(shù)據(jù)用于商業(yè)決策有盲區(qū) “大數(shù)據(jù)之父”給出新對策: 2016-09-02; 大數(shù)據(jù)用于商業(yè)決策有盲區(qū) “大數(shù)據(jù)之父”給出新對策 8月25日，舍恩伯格出席了2016IEBE上海高峰論壇，并就企業(yè)如何更好地利用大數(shù)據(jù)進行商業(yè)決策等問題接受了界面新聞的專訪。越來越多的企業(yè)開始重視對大 ...

大數(shù)據(jù)給機器學習帶來了什么影響: 2016-08-28; 大數(shù)據(jù)給機器學習帶來了什么影響在人工智能界有一種說法，認為機器學習是人工智能領域中最能體現(xiàn)智能的一個分支。從歷史來看，機器學習似乎也是人工智能中發(fā)展最快的分支之一。在二十世紀八十年代的 ...

想了解機器學習？你需要知道的十個基礎算法: 2016-08-18; 想了解機器學習？你需要知道的十個基礎算法毫無疑問，作為人工智能的子領域—機器學習在過去的幾年中越來越受歡迎。由于大數(shù)據(jù)是目前科技行業(yè)最熱門的趨勢，基于大量的數(shù)據(jù)機器學習在提前預測和做出建議方面有 ...

大數(shù)據(jù)時代必須把握的未來七大趨勢: 2016-08-13; 大數(shù)據(jù)時代必須把握的未來七大趨勢當你在百度的搜索框中輸入：“如果南海爆發(fā)軍事沖突，哪幾只 A 股可從中獲益？”搜索結果頁將會在 0.01 秒內返回一串股票代碼。這并非科幻，而是觸手可及的現(xiàn)實。南海戰(zhàn) ...

大數(shù)據(jù)挖掘是個什么鬼？先搞定以下五大關系: 2016-07-29; 大數(shù)據(jù)挖掘是個什么鬼？先搞定以下五大關系數(shù)據(jù)科學家”作為一個新興的名詞，他們主要是采用科學方法、運用數(shù)據(jù)挖掘工具來做大數(shù)據(jù)洞察的工程師。一個優(yōu)秀的數(shù)據(jù)科學家需要具備諸如數(shù)據(jù)采集、模型算法、數(shù)學軟 ...

從零開始學數(shù)據(jù)分析，什么程度可以找工作？: 2016-07-19; 從零開始學數(shù)據(jù)分析，什么程度可以找工作？基本答一下吧，但是不是很準確，只了解大致情況（杭州），帶有某種行業(yè)自黑。一、第一階段（一般崗位叫數(shù)據(jù)專員）基本學會excel（VBA最好學會；會做透視表； ...