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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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聊聊python 辦公自動化之 Excel（下）: 2020-11-06; 作者：星安果來源：AirPython 前面談到python 處理 Excel 文件最常見的兩種方式，即：xlrd/xlwt、openpyxl。其中，xlrd/xlwt 這一組合，xlrd 可以負責讀取數(shù)據(jù)，而 xlwt 則負責寫入數(shù)據(jù)，缺點是不支持 ...

聊聊python辦公自動化之Excel（中）: 2020-10-30; 作者：星安果? 來源：AirPython 上一篇python辦公自動化之Excel（上）文章中，我們聊到使用?xlrd、xlwt、xlutils 這一組合操作Excel 的方法。本篇文章將繼續(xù)聊另外一種方式，即：openpyxl。不得不 ...

python列表的11個方法全解: 2020-10-29; 作者：小伍哥來源：AI入門學習列表是python里面非常重要的數(shù)據(jù)類型，其中的方法總共有11個，數(shù)量掌握這些方法，對數(shù)據(jù)的處理效率會大大提高，現(xiàn)在分享給大家。 print(dir(list())) #查看列表的方法 [ ...

6種數(shù)據(jù)格式對比，用Jupyter+pandas高效數(shù)據(jù)分析: 2020-10-27; 編譯：劉早起(有刪改) 來源：towardsdatascience、GitHub等在使用python進行數(shù)據(jù)分析時，Jupyter Notebook是一個非常強力的工具，在數(shù)據(jù)集不是很大的情況下，我們可以使用pandas輕松對txt或csv等純文 ...

聊聊python 辦公自動化之 Excel（上）: 2020-10-26; 作者：星安果來源：AirPython 1. 前言在我們日常工作中，經(jīng)常會使用 Word、Excel、PPT、PDF 等辦公軟件。但是，經(jīng)常會遇到一些重復繁瑣的事情，這時候手工操作顯得效率極其低下 ...

為什么說python內置函數(shù)并不是萬能的？: 2020-10-20; 作者：豌豆花下貓來源：Python貓之前我們對比了兩種創(chuàng)建列表的方法，即字面量用法 [] 與內置類型用法 list()，進而分析出它們在運行速度上的差異。在分析為什么 list() 會更慢的時候，文中說到它 ...

python在計算內存時應該注意的問題？: 2020-10-16; 作者：豌豆花下貓來源：Python貓我之前的一篇文章，帶大家揭曉了python 在給內置對象分配內存時的 5 個奇怪而有趣的小秘密。文中使用了sys.getsizeof()來計算內存，但是用這個方法計算時，可能會出現(xiàn) ...

11個python列表方法全面解析！: 2020-09-29; 來源：AI入門學習列表是python里很重要的數(shù)據(jù)類型，其中的方法總共有11個，數(shù)量掌握這些方法，對數(shù)據(jù)的處理效率會大大提高，現(xiàn)在分享給大家。 print(dir(list()))#查看列表的方法 [ ..., \'append\', \'c ...

實例 | 教你用python寫一個電信客戶流失預測模型: 2020-09-15; CDA數(shù)據(jù)分析師出品作者：真達、Mika 數(shù)據(jù)：真達【導讀】今天教大家如何用python寫一個電信用戶流失預測模型。之前我們用Python寫了員工流失預測模型 ...

把數(shù)據(jù)輸入R語言后，如何進行簡單的操作(二): 2020-09-11; 先回憶一下之前用到的例子。將其輸入R語言中： age <- c(25, 34, 59, 60, 20) #患者年齡 type <- c(1, 2, 2, 2, 1) ...

把數(shù)據(jù)輸入R語言中，如何進行簡單的操作(一): 2020-09-04; 作者：丁點helper 來源：丁點幫你回憶一下上一講用到的例子：輸入數(shù)據(jù)的代碼在上一講詳細講解過，這里總結如下： age <- c(25, 34, 59, 60, 20) &n ...

學習numpy，看這篇文章就夠啦: 2020-09-02; 【導語】在數(shù)據(jù)分析當中，python用到最多的第三方庫就是numpy，今天我們就來講講！作者：王皓來源：大數(shù)據(jù)DT（ID：hzdashuju） 01 ndarray創(chuàng)建與索引在學習Numpy之前我們需要了解一個概念：數(shù) ...

數(shù)據(jù)庫一體機與大數(shù)據(jù)技術區(qū)別何在: 2018-08-29; 數(shù)據(jù)庫一體機與大數(shù)據(jù)技術區(qū)別何在作為近期信息管理領域最為熱門的兩項技術，數(shù)據(jù)庫一體機與大數(shù)據(jù)技術的硬件架構基本相同，但軟件體系有著本質的區(qū)別，這也導致了兩者擁有不同的特征表現(xiàn)。 ...

云計算和大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、AI分別有何關系: 2018-08-29; 云計算和大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、AI分別有何關系物聯(lián)網(wǎng) 1、什么是物聯(lián)網(wǎng)? 物聯(lián)網(wǎng)在之前被定義為通過射頻識別(RFID)、紅外線感應器、全球定位系統(tǒng)、激光掃描器、氣體感應器等信息傳感設備按約定的協(xié)議把任何物品 ...

企業(yè)構建大數(shù)據(jù)平臺的痛點、思路與解決路徑: 2018-08-28; 企業(yè)構建大數(shù)據(jù)平臺的痛點、思路與解決路徑隨著大數(shù)據(jù)技術的到來，企業(yè)會問自己：大數(shù)據(jù)是否是我的業(yè)務問題的正確解決方案，或者它是否為我提供了業(yè)務機會?大數(shù)據(jù)中是否隱藏著業(yè)務機會? CIO在考慮創(chuàng)建大數(shù) ...

用機器學習檢測異常點擊流: 2018-08-18; 用機器學習檢測異常點擊流本文內容是我學習ML時做的一個練手項目，描述應用機器學習的一般步驟。該項目的目標是從點擊流數(shù)據(jù)中找出惡意用戶的請求。點擊流數(shù)據(jù)長下圖這樣子，包括請求時間、IP、平臺等特征： ...

數(shù)據(jù)智能化：釋放未來數(shù)據(jù)價值的關鍵: 2018-08-18; 數(shù)據(jù)智能化：釋放未來數(shù)據(jù)價值的關鍵在當前的技術領域，沒有什么能像人工智能(AI)那樣引起人們的好奇和興奮。而AI的潛在優(yōu)勢，也剛剛開始在企業(yè)內顯現(xiàn)出來。然而，企業(yè)中人工智能的增長受到了阻礙，因為數(shù) ...

人工神經(jīng)網(wǎng)絡概念梳理與實例演示: 2018-08-17; 人工神經(jīng)網(wǎng)絡概念梳理與實例演示神經(jīng)網(wǎng)絡是一種模仿生物神經(jīng)元的機器學習模型，數(shù)據(jù)從輸入層進入并流經(jīng)激活閾值的多個節(jié)點。遞歸性神經(jīng)網(wǎng)絡一種能夠對之前輸入數(shù)據(jù)進行內部存儲記憶的神經(jīng)網(wǎng)絡，所以他們能 ...

大數(shù)據(jù)技術在金融行業(yè)中的典型應用: 2018-08-16; 大數(shù)據(jù)技術在金融行業(yè)中的典型應用近年來，我國金融科技快速發(fā)展，在多個領域已經(jīng)走在世界前列。大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)等技術與金融業(yè)務深度融合，大大推動了我國金融業(yè)轉型升級，助力金融更好 ...

企業(yè)大數(shù)據(jù)應用三段論: 2018-08-14; 企業(yè)大數(shù)據(jù)應用三段論隨著云計算、物聯(lián)網(wǎng)和開源大數(shù)據(jù)技術生態(tài)的高速發(fā)展，企業(yè)獲得大數(shù)據(jù)相關基礎設施技術和服務越來越容易。雖然現(xiàn)階段大數(shù)據(jù)成熟應用多在互聯(lián)網(wǎng)公司，但我們需認識到，一方面，大數(shù)據(jù)應用是 ...