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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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機器學習的第一步：先學會這6種常用算法: 2018-06-15; 機器學習的第一步：先學會這6種常用算法機器學習領域不乏算法，但眾多的算法中什么是最重要的?哪種是最適合您使用的?哪些又是互補的?使用選定資源的最佳順序是什么?今天筆者就帶大家一起來分析一下。通用 ...

完整的R語言預測建模實例-從數(shù)據(jù)清理到建模預測: 2018-05-23; 完整的R語言預測建模實例-從數(shù)據(jù)清理到建模預測本文使用Kaggle上的一個公開數(shù)據(jù)集，從數(shù)據(jù)導入，清理整理一直介紹到最后數(shù)據(jù)多個算法建模，交叉驗證以及多個預測模型的比較全過程，注重在實際數(shù)據(jù)建模過程中 ...

R語言之-caret包應用: 2018-05-19; R語言之-caret包應用 caret包應用之一：數(shù)據(jù)預處理在進行數(shù)據(jù)挖掘時，我們會用到R中的很多擴展包，各自有不同的函數(shù)和功能。如果能將它們綜合起來應用就會很方便。caret包（Classification and Regressio ...

R語言深度學習不同模型對比分析案例: 2018-05-16; R語言深度學習不同模型對比分析案例深度學習是機器學習最近的一個趨勢，模擬高度非線性的數(shù)據(jù)表示。在過去的幾年中，深度學習在各種應用中獲得了巨大的發(fā)展勢頭（Wikipedia 2016a）。其中包括圖像和語音識別 ...

數(shù)據(jù)科學家需要掌握的十大統(tǒng)計技術詳解: 2018-05-15; 數(shù)據(jù)科學家需要掌握的十大統(tǒng)計技術詳解「數(shù)據(jù)科學家比程序員擅長統(tǒng)計，比統(tǒng)計學家擅長編程?！贡疚慕榻B了數(shù)據(jù)科學家需要掌握的十大統(tǒng)計技術，包括線性回歸、分類、重采樣、降維、無監(jiān)督學習等。不管你對數(shù) ...

用R語言實現(xiàn)深度學習情感分析: 2018-05-15; 用R語言實現(xiàn)深度學習情感分析 word embeddings介紹之前建立的情感分類的模型都是Bag of words方法，僅僅統(tǒng)計詞出現(xiàn)的次數(shù)這種方法破壞了句子的結構。這樣的結構，我們也可以使用如下的向量（one hot 編碼 ...

大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)分析的必備技能—R數(shù)據(jù)挖掘與機器學習: 2018-06-20; 大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)分析的必備技能 —— ：高級：2018年7月31-8月2日(三天)北京, 8月8-10日(三天)上海地點北京市海淀區(qū)廠洼街3號丹龍大廈附近/上海市南京東路培訓教室費用初級：3300元 / 2800元 ...

面試了8家公司，他們問了我這些機器學習題目......: 2018-05-04; 面試了8家公司，他們問了我這些機器學習題目...... 今年年初以來，作者一直在印度找數(shù)據(jù)科學、機器學習以及深度學習領域的工作。在找工作的這三十四天里，他面試了8到10家公司，其中也包括初創(chuàng)公司、基于服務 ...

神經網絡的優(yōu)點和缺點: 2018-04-28; 神經網絡的優(yōu)點和缺點深度學習目前大受追捧。人們總想在各個方面使用神經網絡，但它們總是正確的選擇嗎？在本文中我們將探討如今深度學習如此受歡迎的原因。在讀完本文后，你將了解神經網絡的主要優(yōu)缺點 ...

機器學習新手必看10大算法: 2018-04-16; 機器學習新手必看10大算法在機器學習中，有一種叫做「沒有免費的午餐」的定理。簡而言之，它指出沒有任何一種算法對所有問題都有效，在監(jiān)督學習（即預測建模）中尤其如此。例如，你不能說神經網絡總是比 ...

人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、區(qū)塊鏈、支持向量機SVM等帶您讀懂近30個大數(shù)據(jù)熱詞！: 2020-05-20; 1.AI人工智能 Artificial Intelligence 人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。人工智 ...

機器學習的幾種主要學習方法: 2018-04-02; 機器學習的幾種主要學習方法根據(jù)數(shù)據(jù)類型的不同，對一個問題的建模有不同的方式。在機器學習或者人工智能領域，人們首先會考慮算法的學習方法。在機器學習領域，有幾種主要的學習方法。將算法按照學習方法分類 ...

機器學習中的數(shù)據(jù)不平衡解決方案大全: 2018-04-01; 機器學習中的數(shù)據(jù)不平衡解決方案大全在機器學習任務中，我們經常會遇到這種困擾：數(shù)據(jù)不平衡問題。數(shù)據(jù)不平衡問題主要存在于有監(jiān)督機器學習任務中。當遇到不平衡數(shù)據(jù)時，以總體分類準確率為學習目標的傳統(tǒng) ...

數(shù)據(jù)分析師—技術面試: 2018-03-29; 數(shù)據(jù)分析師—技術面試三月份開始找實習，到現(xiàn)在已經有半年的時間了，在這半年的時間中，該經歷的基本上都已經經歷，春招實習時候，拿到了7個offer，校招時候，成功的拿下一份心儀的工作，結束了我的秋招旅程。 ...

機器學習故事匯-決策樹算法: 2018-03-22; 機器學習故事匯-決策樹算法【咱們的目標】系列算法講解旨在用最簡單易懂的故事情節(jié)幫助大家掌握晦澀無趣的機器學習，適合對數(shù)學很頭疼的同學們，小板凳走起！決策樹模型是機器學習中最經典的算法之一 ...

機器學習故事匯-集成算法: 2018-03-21; 機器學習故事匯-集成算法【咱們的目標】系列算法講解旨在用最簡單易懂的故事情節(jié)幫助大家掌握晦澀無趣的機器學習，適合對數(shù)學很頭疼的同學們，小板凳走起！今天咱們就來討論一下傳說中的集成算法，之 ...

異常檢測算法–Isolation Forest: 2018-03-21; 異常檢測算法–Isolation Forest 南大周志華老師在2010年提出一個異常檢測算法Isolation Forest，在工業(yè)界很實用，算法效果好，時間效率高，能有效處理高維數(shù)據(jù)和海量數(shù)據(jù)，這里對這個算法進行簡要總結。 iT ...

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 ...