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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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用Python開啟你的寬客世界: 2018-03-28; 最為難能可貴的是，縱然是在次貸危機全面爆發(fā)的2008年，該基金的投資回報率仍可穩(wěn)穩(wěn)保持在80%左右的驚人水準。量化投資，就是利用計算機技術(shù)并且采用一定的數(shù)學模型去實踐投資理念，實現(xiàn)投資策略的過程。 ...

大數(shù)據(jù)需要理性認知: 2018-03-26; 大數(shù)據(jù)需要理性認知認清大數(shù)據(jù) “當前對于大數(shù)據(jù)最明顯的認識誤區(qū)是把大數(shù)據(jù)和Hadoop MapReduce劃等號，和互聯(lián)網(wǎng)UGC（用戶生成內(nèi)容）畫等號?！? 《計算機世界 ...

機器學習故事匯-邏輯回歸算法: 2018-03-22; 機器學習故事匯-邏輯回歸算法今天我們要來討論的一個分類算法-邏輯回歸（你有沒有搞錯，這不還是回歸嗎，雖然名字帶上了回歸其實它是一個非常實用的分類算法）。，適合對數(shù)學很頭疼的同學們，小板凳走起！ ...

利用Python破解驗證碼實例詳解: 2018-03-22; 利用Python破解驗證碼實例詳解這篇文章主要給大家介紹的是如何通過一個簡單的例子來實現(xiàn)破解驗證碼。從本文中我們可以學習到 Python 基本知識，PIL 模塊的使用，破解驗證碼的原理。文中通過實例一步步介紹的 ...

超詳細的大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)規(guī)劃: 2018-03-20; 超詳細的大數(shù)據(jù)分析師職業(yè)規(guī)劃最近有不少同學咨詢有關(guān)數(shù)據(jù)分析職業(yè)發(fā)展的問題，由此可見，隨著大數(shù)據(jù)的飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)分析職業(yè)也成為很多同學關(guān)注的目標。不要急，這就給大家介紹數(shù)據(jù)分 ...

數(shù)據(jù)統(tǒng)計學習的5個基本流程: 2018-03-19; 數(shù)據(jù)統(tǒng)計學習的5個基本流程統(tǒng)計學、大數(shù)據(jù)應用很廣泛，常常被提及！統(tǒng)計學習也有一定的規(guī)律流程，下面我們大圣眾包小編分享一位朋友關(guān)于統(tǒng)計學習流程步驟的看法，看看他怎么說。統(tǒng)計學習現(xiàn)在市面上談論到 ...

關(guān)于 AI 丨不知道這些概念你就落伍了: 2018-03-16; 關(guān)于 AI 丨不知道這些概念你就落伍了對所有事情都有一定了比擁有一項專業(yè)技能更實用。對于進入新興市場領(lǐng)域的人來說尤其如此，特別是科技領(lǐng)域。許多人認為他們對 AI 有一些了解。但是這個領(lǐng)域很新，而且在 ...

R語言并行化基礎與提高: 2018-03-16; R語言并行化基礎與提高本文將介紹R中的并行計算，并給出了一些常見的陷進以及避免它們的小技巧。使用并行計算的原因就是因為程序運行時間太長。大部分程序都是可以并行化的，它們大部分都是Embarrassi ...

Intel發(fā)布AI免費系列課程3部曲：機器學習基礎、深度學習基礎以及TensorFlow基礎: 2018-03-15; Intel發(fā)布AI免費系列課程3部曲：機器學習基礎、深度學習基礎以及TensorFlow基礎 Intel于近期發(fā)布了三門AI系列的免費課程，分別是關(guān)于機器學習基礎、深度學習基礎、TensorFlow基礎三個方面。據(jù)悉，該系列免費課 ...

有一份讓吳恩達稱贊的深度學習的課程筆記，請注意查收: 2018-03-09; 有一份讓吳恩達稱贊的深度學習的課程筆記，請注意查收您有一份讓吳恩達稱贊的深度學習的課程筆記，請注意查收本文轉(zhuǎn)自AI科技大本營去年 6 月，吳恩達宣布 deeplearning.ai 創(chuàng)業(yè)項目，8 月，該項目揭曉 ...

Python做數(shù)據(jù)分析-簡潔、易讀、強大: 2018-04-09; 使用過Python的用戶都會被其簡潔、易讀、強大的庫所折服，其pythonic語言特性，對人極其友好，可以說，生產(chǎn)效率更高月29-5月1日北京基于Python的數(shù)據(jù)分析現(xiàn)場班三天的課程力圖結(jié)合不同案例講授數(shù) ...

常用的機器學習&數(shù)據(jù)挖掘知識點: 2018-03-07; 常用的機器學習&數(shù)據(jù)挖掘知識點 Basis(基礎)： MSE(Mean Square Error 均方誤差)，LMS(LeastMean Square 最小均方)，LSM(Least Square Methods 最小二乘法)，MLE(MaximumLikelihood Estimation最 ...

Google機器學習零基礎在線課程發(fā)布，免費！附中文版: 2018-03-06; Google機器學習零基礎在線課程發(fā)布，免費！附中文版新的學習資源來了！剛剛，谷歌上線了人工智能學習網(wǎng)站 Learn with Google AI，并推出了機器學習在線課程，免費！而且還有中文版！傳送門： “ ...

數(shù)據(jù)挖掘之KNN分類: 2018-03-05; 數(shù)據(jù)挖掘之KNN分類分類算法有很多，貝葉斯、決策樹、支持向量積、KNN等，神經(jīng)網(wǎng)絡也可以用于分類。這篇文章主要介紹一下KNN分類算法。 1、介紹 KNN是k nearest neighbor 的簡稱，即k最鄰近，就是找k個 ...

邏輯回歸算法學習與思考: 2018-03-04; 邏輯回歸算法學習與思考本文是作者對于邏輯回歸算法的學習和思考，主要介紹：邏輯回歸的算法介紹、邏輯回歸的數(shù)學原理、邏輯回歸的實際應用、邏輯回歸的總結(jié)以及網(wǎng)絡安全場景預測，歡迎大家參考討論。邏輯 ...

大數(shù)據(jù)入門，你需要懂這四個常識: 2018-03-02; 大數(shù)據(jù)入門，你需要懂這四個常識一、大數(shù)據(jù)分析的五個基本方面 1、可視化分析大數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析，因為可 ...

AI 經(jīng)典書單 | 人工智能學習該讀哪些書: 2018-03-01; AI 經(jīng)典書單 | 人工智能學習該讀哪些書人工智能相關(guān)崗位中，涉及到的內(nèi)容包含：算法、深度學習、機器學習、自然語言處理、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、Tensorflow、Python 、數(shù)據(jù)挖掘、搜索開發(fā)、神經(jīng)網(wǎng)絡、視覺度量、圖像 ...

初學者如何從零學習人工智能: 2018-02-28; 初學者如何從零學習人工智能此文是想要進入人工智能這個領(lǐng)域、但不知道從哪里開始的初學者最佳的學習資源列表。一、機器學習有關(guān)機器學習領(lǐng)域的最佳介紹，請觀看Coursera的Andrew Ng機器學習課程。它 ...

數(shù)據(jù)挖掘中的分類技術(shù): 2018-02-27; 數(shù)據(jù)挖掘中的分類技術(shù) KNN（K最近鄰算法）算法核心：如果一個樣本在特征空間中K個最相似的樣本中的大多數(shù)屬于一個類別，則該樣本也屬于這個類別，并具有這個類別的特征在確定分類時只依靠最鄰近的一個 ...

機器學習中防止過擬合方法: 2018-02-25; 機器學習中防止過擬合方法過擬合在進行數(shù)據(jù)挖掘或者機器學習模型建立的時候，因為在統(tǒng)計學習中，假設數(shù)據(jù)滿足獨立同分布，即當前已產(chǎn)生的數(shù)據(jù)可以對未來的數(shù)據(jù)進行推測與模擬，因此都是使用歷史數(shù)據(jù)建立模 ...