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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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機器學習、數(shù)據(jù)、隱私和更大的善: 2016-01-12; 機器學習、數(shù)據(jù)、隱私和更大的善機器學習能夠?qū)】颠M行跨類預測。社交媒體上，新媽媽們的行為和語言使用能夠被用來預測是否產(chǎn)后抑郁。研究人員創(chuàng)造了一些術語，例如數(shù)字疾病檢測和信息監(jiān)測，來定義這類 ...

針對2016年大數(shù)據(jù)發(fā)展形勢的預測: 2016-01-12; 針對2016年大數(shù)據(jù)發(fā)展形勢的預測 2016年大數(shù)據(jù)技術將迎來怎樣的發(fā)展態(tài)勢？預計機器學習、實時數(shù)據(jù)即服務、算法市場以及Spark等等都將成為發(fā)展熱點。 1.首席數(shù)據(jù)官全面崛起隨著企業(yè)努力克服由變化帶來的 ...

2016年最值得關注的大數(shù)據(jù)領域33大預測: 2016-01-10; 2016年最值得關注的大數(shù)據(jù)領域33大預測 2016年大數(shù)據(jù)領域會發(fā)生什么情況？考慮到如今在深層神經(jīng)網(wǎng)絡和規(guī)范性分析方面取得的進展，你可能覺得這個問題很好回答。而實際上，來自業(yè)界的大數(shù)據(jù)預測大不相同，本文精 ...

數(shù)據(jù)模型需要多少訓練數(shù)據(jù): 2016-01-10; 數(shù)據(jù)模型需要多少訓練數(shù)據(jù) 毫無疑問機器學習是大數(shù)據(jù)分析不可或缺的一部分，在使用機器學習技術的時候工程師除了要選擇合適的算法之外還需要選擇合適的樣本數(shù)據(jù)。那么工程師到底應該選擇哪些樣本數(shù)據(jù)、選擇多少 ...

大數(shù)據(jù)領域預測新格局，開啟未知的2016！: 2016-01-08; 大數(shù)據(jù)領域預測新格局，開啟未知的2016！ 2016年大數(shù)據(jù)領域會發(fā)生什么情況？考慮到如今在深層神經(jīng)網(wǎng)絡和規(guī)范性分析方面取得的進展，你可能覺得這個問題很好回答。而實際上，來自業(yè)界的大數(shù)據(jù)預測大不相同，本 ...

2016年哪些大數(shù)據(jù)預測不容錯過？: 2016-01-08; 2016年哪些大數(shù)據(jù)預測不容錯過？ 2016年大數(shù)據(jù)領域會發(fā)生什么？考慮到如今在深層神經(jīng)網(wǎng)絡和規(guī)范性分析方面取得的進展，你可能覺得這個問題很好回答。而實際上，來自業(yè)界的大數(shù)據(jù)預測大不相同，下面就來看看到 ...

CDA數(shù)據(jù)分析師練習題2: 2024-09-12; 《數(shù)據(jù)分析專項練習題庫》《CDA數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫》《企業(yè)數(shù)據(jù)分析面試題庫》推薦學習書籍《CDA一級教材》在線電子版正式上線CDA網(wǎng)校，為你提供系統(tǒng)、實用、前沿的學習資源，助你輕松邁入數(shù) ...

CDA LEVEL Ⅱ建模數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)培訓下周開課!歡迎參加: 2021-08-05; CDA Level Ⅱ：建模分析師。兩年以上數(shù)據(jù)分析崗位工作經(jīng)驗，或通過CDA Level Ⅰ認證半年以上。在政府、金融、電信、零售、互聯(lián)網(wǎng)、電商、醫(yī)學等行業(yè)專門從事數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘的人員。在Level Ⅰ的基礎 ...

游戲數(shù)據(jù)分析中的幾個誤區(qū) 別看指標看事實: 2016-01-06; 游戲數(shù)據(jù)分析中的幾個誤區(qū) 別看指標看事實在游戲行業(yè)中，越來越多的關于數(shù)據(jù)分析的內(nèi)容和觀點也井噴式提出，“數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精細化運營”，“玩家群體的定量研究”，“移動游戲數(shù)據(jù)分析體系”等等概念的提出， ...

數(shù)據(jù)挖掘中最易栽10大大坑: 2016-01-04; 數(shù)據(jù)挖掘中最易栽10大大坑按照總結(jié)，這10大易犯錯誤包括： 0、缺乏數(shù)據(jù)（Lack Data） 1. 太關注訓練（Focus on Training） 2. 只依賴一項技術（Rely on One Techniq ...

制造業(yè)大數(shù)據(jù)的“冷”思考？: 2016-01-01; 制造業(yè)大數(shù)據(jù)的“冷”思考？當前，大數(shù)據(jù)作為新一代信息技術的關鍵，逐漸成為新一輪產(chǎn)業(yè)革命的核心。制造業(yè)邁入了大數(shù)據(jù)時代，2012年，GE公司率先明確了“工業(yè)大數(shù)據(jù)”的概念。在制造業(yè)，產(chǎn)品的全生命周期從 ...

面試數(shù)據(jù)分析師的常見問題: 2015-12-22; 面試數(shù)據(jù)分析師的常見問題。數(shù)據(jù)分析師指的是不同行業(yè)中，專門從事行業(yè)數(shù)據(jù)搜集、整理、分析，并依據(jù)數(shù)據(jù)做出行業(yè)研究、評估和預測的專業(yè)人員。那么在應聘數(shù)據(jù)分析師這一職位的求職者會面臨哪些面試問題呢？ &n ...

寫給新手,關于數(shù)據(jù)分析師職業(yè)前景: 2015-12-22; 做數(shù)據(jù)分析前我們首先要明確分析目的和內(nèi)容，對于數(shù)據(jù)分析師而言，他們的進階需求無外乎是各個企業(yè)對數(shù)據(jù)分析師的職位要求。在前程無憂、中華英才網(wǎng)以及智聯(lián)招聘上，我們隨便搜索下數(shù)據(jù)分析的崗位信息，都能找 ...

太奇妙了，基于OpencvCV的情緒檢測！: 2020-08-20; 情緒檢測或表情分類在深度學習領域中有著廣泛的研究。使用相機和一些簡單的代碼我們就可以對情緒進行實時分類，這也是邁向高級人機交互的一步。前言本期我們將首先介紹如何使用Keras 創(chuàng)建卷積神 ...

在tensorFlow中使用模型剪枝將機器學習模型變得更小: 2020-08-10; 文章來源：DeepHub IMBA 作者： P**nHub兄弟網(wǎng)站學習如何通過剪枝來使你的模型變得更小剪枝是一種模型優(yōu)化技術，這種技術可以消除權重張量中不必要的值。這將會得到更小的模型，并且模型精 ...

長期豪賭人工智能，Alphabet是怎樣一步一步偷偷改變世界的？: 2020-08-10; 導讀：搜索引擎、Android、DeepMind……Alphabet希望通過理解數(shù)據(jù)與現(xiàn)實世界事件之間的關系來改變整個世界。他們正通過自動駕駛汽車、生物技術、家庭自動化和互聯(lián)互通技術，挑戰(zhàn)人工智能的極限。作者：喬恩·D ...

python語音合成指北（一）: 2020-08-10; 小編今天跟大家分享的這篇文章是關于python語音識別的，語音識別是人工智能研究的重要領域。希望這篇文章能對大家python學習和使用有所幫助。文章來源：飯飯的Python學習之路作者：一粒 ...

詳解自然語言處理(NLP)5大語義分析技術及14類應用（建議收藏）: 2020-08-07; 語言是人類區(qū)別其他動物的本質(zhì)特性，也是人工智能的一個重要，甚至核心部分。用自然語言與計算機進行通信，這是人們長期以來所追求的。這就是涉及到了小編今天給大家推薦的這篇文章：詳解自然語言處理(NLP)5大語義 ...

數(shù)據(jù)工程師需要掌握的18個python庫: 2020-07-24; python之所以這么火，是因為它的應用廣泛，之所以應用廣泛，是因為它包含有許多功能強大的庫。對于不是專業(yè)數(shù)據(jù)分析人員的我們，平時在工作和生活中，主要是用python來獲取信息，制作可視化報表，但是專業(yè)的數(shù)據(jù)工 ...

如何簡單通俗的理解交叉熵損失函數(shù)？: 2020-07-24; 前面小編給大家簡單介紹過損失函數(shù)，今天給大家繼續(xù)分享交叉熵損失函數(shù)，直接來看干貨吧。一、交叉熵損失函數(shù)概念交叉熵損失函數(shù)CrossEntropy Loss，是分類問題中經(jīng)常使用的一種損失函數(shù)。公式為： ...