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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(jī)數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進(jìn)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(yàn)證碼對象，之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)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(yàn)服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時表示是新驗(yàn)證碼的宕機(jī) 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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數(shù)據(jù)分析架構(gòu)及方法: 2018-02-18; 數(shù)據(jù)分析架構(gòu)及方法一、以往的數(shù)據(jù)分析在今天的各類型企業(yè)中，數(shù)據(jù)分析崗位已經(jīng)基本得到普及和認(rèn)可，這個崗位的核心任務(wù)往往是支撐運(yùn)營和營銷，將企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)，客戶的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和總結(jié)，形成以往工作情況 ...

邏輯回歸，決策樹，支持向量機(jī) 選擇方案: 2018-01-16; 邏輯回歸，決策樹，支持向量機(jī) 選擇方案分類是我們在工業(yè)界經(jīng)常遇到的場景，本文探討了3種常用的分類器，邏輯回歸LR，決策樹DT和支持向量機(jī)SVM。這三個算法都被廣泛應(yīng)用于分類（當(dāng)然LR，DT和SVR也可以用于 ...

如何為分類問題選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法: 2018-01-12; 如何為分類問題選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法若要達(dá)到一定的準(zhǔn)確率，需要嘗試各種各樣的分類器，并通過交叉驗(yàn)證選擇最好的一個。但是，如果你只是為你的問題尋找一個“足夠好”的算法或者一個起點(diǎn)，以下準(zhǔn)則有利于 ...

數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的10個基本統(tǒng)計技術(shù): 2018-01-08; 數(shù)據(jù)科學(xué)家需要掌握的10個基本統(tǒng)計技術(shù) 無論您在數(shù)據(jù)的科學(xué)性問題上持哪種看法，都無法忽視數(shù)據(jù)的持續(xù)重要性，也不能輕視分析、組織和情境化數(shù)據(jù)的能力。根據(jù)大量的就業(yè)數(shù)據(jù)和員工反饋信息統(tǒng)計，在“25個最 ...

業(yè)界共同開掘大數(shù)據(jù)文化價值: 2017-12-21; 業(yè)界共同開掘大數(shù)據(jù)文化價值使用深度學(xué)習(xí)方法按照本文所介紹的步驟處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)有這樣的好處：快無需領(lǐng)域知識表現(xiàn)優(yōu)良在機(jī)器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)或任何類型的預(yù)測建模任務(wù)中，都是先有數(shù)據(jù)然后再 ...

站在巨人的肩膀上做數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)—R幫你實(shí)現(xiàn): 2018-01-03; R語言是自由軟件，可以放心大膽地使用，且具有非常強(qiáng)大的統(tǒng)計分析和作圖功能，而且更重要的是R軟件具有非常豐富的網(wǎng)上資源，目R軟件最優(yōu)美的地方是它能夠修改很多前人編寫的包的代碼做各種你所需的事情，實(shí)際你是站 ...

文本分類常用算法比較: 2017-12-10; 文本分類常用算法比較本文對文本分類中的常用算法進(jìn)行了小結(jié)，比較它們之間的優(yōu)劣，為算法的選擇提供依據(jù)。一、決策樹（Decision Trees）優(yōu)點(diǎn)： 1、決策樹易于理解和解 ...

電力竊漏電用戶識別案例: 2021-03-08; 一、案例綜述案例編號： 102003 案例名稱：電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)——電力竊漏電用戶識別作者姓名（或單位、或來源）：朱江案例所屬行業(yè) ...

R語言中樣本平衡的幾種方法: 2017-12-06; R語言中樣本平衡的幾種方法在對不平衡的分類數(shù)據(jù)集進(jìn)行建模時，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能并不穩(wěn)定，其預(yù)測結(jié)果甚至可能是有偏的，而預(yù)測精度此時也變得帶有誤導(dǎo)性。在不平衡的數(shù)據(jù)中，任一算法都沒法從樣本量少的類中 ...

大數(shù)據(jù)市場亂象：用人工智能講故事低質(zhì)虛假數(shù)據(jù)大量: 2017-12-03; 大數(shù)據(jù)市場亂象：用人工智能講故事低質(zhì)虛假數(shù)據(jù)大量大數(shù)據(jù)行業(yè)看上去似乎并沒有受資本寒冬的影響。僅今年4月以來，大數(shù)據(jù)行業(yè)就有7家公司獲得融資，其中國外4家、國內(nèi)3家，金額總計約11億元人民幣。而這一情 ...

數(shù)據(jù)科學(xué)工作者(Data Scientist) 的日常工作內(nèi)容包括什么: 2017-11-26; 數(shù)據(jù)科學(xué)工作者(Data Scientist) 的日常工作內(nèi)容包括什么眾所周知，數(shù)據(jù)科學(xué)是這幾年才火起來的概念，而應(yīng)運(yùn)而生的數(shù)據(jù)科學(xué)家(data scientist)明顯缺乏清晰的錄取標(biāo)準(zhǔn)和工作內(nèi)容。即使在2017年，數(shù)據(jù)科學(xué)家這 ...

數(shù)據(jù)科學(xué)的十大常見誤區(qū) 你中槍了嗎?: 2017-11-11; 數(shù)據(jù)科學(xué)的十大常見誤區(qū) 你中槍了嗎? 對于數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的新手來說，以下的十大常見誤區(qū)每一條都是血與淚的教訓(xùn)。對于數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的初學(xué)者和職場小白來說，理想往往很美好，現(xiàn)實(shí)卻很骨感。理想的數(shù)據(jù)科學(xué)世 ...

10個令人相見恨晚的R語言包: 2017-09-15; 10個令人相見恨晚的R語言包大約3年前我開始使用R，起初進(jìn)展很慢，與我習(xí)慣的語言相比，語法更加直觀也比較簡單，而且需要一段時間才能習(xí)慣于細(xì)微的差別。我還不清楚語言的力量與社區(qū)和各種包的密切關(guān)系。 ...

探秘數(shù)據(jù)可視化，CDA從來都有故事，又不缺干貨?。ǜ礁＠?: 2017-08-31; 探秘數(shù)據(jù)可視化，CDA從來都有故事，又不缺干貨?。ǜ礁＠? 一場秋雨一場寒，趕在秋雨之前，C君又在線下跟大家面對面交流了。自7月29日的CDAS 2017中國數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會以來，C君已經(jīng)很久沒有和大家線下一 ...

探秘數(shù)據(jù)可視化，CDA從來都有故事，又不缺干貨?。ǜ礁＠?: 2017-08-30; 探秘數(shù)據(jù)可視化，CDA從來都有故事，又不缺干貨?。ǜ礁＠? 一場秋雨一場寒，趕在秋雨之前，C君又在線下跟大家面對面交流了。自7月29日的CDAS 2017中國數(shù)據(jù)分析師行業(yè)峰會以來，C君已經(jīng)很久沒有和大家線下一起 ...

【福建淘汽互聯(lián)科技有限公司司】招聘數(shù)據(jù)分析師: 2017-08-01; 【福建淘汽互聯(lián)科技有限公司司】招聘數(shù)據(jù)分析師福建淘汽互聯(lián)科技有限公司，以大數(shù)據(jù)為驅(qū)動，對傳統(tǒng)汽車銷售/租賃產(chǎn)業(yè)進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)化模式升級，整合汽車主機(jī)廠、金融、保險、后市場服務(wù)等領(lǐng)域資源，打造汽車服務(wù)生態(tài)圈 ...

大數(shù)據(jù)分析如何在企業(yè)中落地？: 2017-07-24; 一、大數(shù)據(jù)分析師和JAVA程序員有什么區(qū)別？ Hadoop架構(gòu)基于java程序設(shè)計，因此大批的IT人士在大數(shù)據(jù)時代找到了自己的職業(yè)錨，而且最快地進(jìn)入了這個行業(yè)，成為了最早的大數(shù)據(jù)分析師。但I(xiàn)T人士的宿命就在 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)模型評價(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念與陷阱: 2017-07-24; 機(jī)器學(xué)習(xí)模型評價(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念與陷阱本文主要解釋一些關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)模型評價的主要概念，與評價中可能會遇到的一些陷阱。如訓(xùn)練集-驗(yàn)證集二劃分校驗(yàn)（Hold-out validation） ...

R語言與機(jī)器學(xué)習(xí)中的回歸方法學(xué)習(xí)筆記: 2017-07-21; R語言與機(jī)器學(xué)習(xí)中的回歸方法學(xué)習(xí)筆記機(jī)器學(xué)習(xí)中的一些方法如決策樹，隨機(jī)森林，SVM，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于對數(shù)據(jù)沒有分布的假定等普通線性回歸模型的一些約束，預(yù)測效果也比較不錯，交叉驗(yàn)證結(jié)果也能被接受。下 ...

掌握8項技能讓你順利受雇于4種逼格最高的數(shù)據(jù)科學(xué)崗位: 2017-07-19; 你想找到一份數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作嗎？如果你有這樣的想法的話，那么你就有伴兒了。最近由Thomas Davenport和D.J. Patil在《哈佛商業(yè)周刊》上面發(fā)表了一篇專欄，文章稱“數(shù)據(jù)科學(xué)家”是21世紀(jì)最最性感的工作。那么你怎 ...

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