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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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三張圖讀懂機器學習:基本概念、五大流派與九種常見算法: 2017-05-09; 三張圖讀懂機器學習:基本概念、五大流派與九種常見算法機器學習正在進步，我們似乎正在不斷接近我們心中的人工智能目標。語音識別、圖像檢測、機器翻譯、風格遷移等技術(shù)已經(jīng)在我們的實際生活中開始得到了應用 ...

好課推薦丨CDA建模分析師-R語言: 2017-05-05; 數(shù)據(jù)科學家被認為是21世紀最性感也是最具發(fā)展前景的職業(yè)，目前有75%左右的數(shù)據(jù)科學家使用R語言，有35%左右的數(shù)據(jù)科學家將R語言作為首選統(tǒng)計分析工具。今天，我們來了解一下R語言的前世今生。一、R的誕生 ...

【廣東粵數(shù)大數(shù)據(jù)有限公司】招聘數(shù)據(jù)分析師: 2017-05-02; 【廣東粵數(shù)大數(shù)據(jù)有限公司】招聘數(shù)據(jù)分析師職位月薪：18000-30000元/月工作地點：深圳-南山區(qū) 發(fā)布日期：5/2/2017 11:55:30 AM 工 ...

數(shù)據(jù)挖掘基本任務: 2017-05-02; 數(shù)據(jù)挖掘基本任務數(shù)據(jù)挖掘主要做什么？換而言之，數(shù)據(jù)挖掘主要解決什么問題呢？這些問題，可以歸結(jié)為數(shù)據(jù)挖掘的基本任務。數(shù)據(jù)挖掘的基本任務包括分類與預測、聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則、奇異值檢測和智能推薦等 ...

大數(shù)據(jù)時代下的數(shù)據(jù)挖掘簡析: 2017-04-12; 大數(shù)據(jù)時代下的數(shù)據(jù)挖掘簡析隨著大數(shù)據(jù)的興起，隱藏在大數(shù)據(jù)背后的相關(guān)技術(shù)也逐漸被揭開神秘的面紗，其中，數(shù)據(jù)挖掘即是大數(shù)據(jù)應用過程中非常重要的環(huán)節(jié)。以下是國內(nèi)領(lǐng)先的移動大數(shù)據(jù)服務商極光大數(shù)據(jù)的副總裁 ...

簡單易學的機器學習算法—AdaBoost: 2017-03-28; 簡單易學的機器學習算法—AdaBoost 一、集成方法(Ensemble Method) 集成方法主要包括Bagging和Boosting兩種方法，隨機森林算法是基于Bagging思想的機器學習算法，在Bagging方法中，主要通過對訓練數(shù)據(jù)集 ...

$簡單易學的機器學習算法—集成方法(Ensemble Method)$

簡單易學的機器學習算法—集成方法(Ensemble Method): 2017-03-28; 簡單易學的機器學習算法—集成方法(Ensemble Method) 一、集成學習方法的思想前面介紹了一系列的算法，每個算法有不同的適用范圍，例如有處理線性可分問題的，有處理線性不可分問題。在現(xiàn)實世界的生活中， ...

數(shù)據(jù)挖掘十大算法之CART詳解: 2017-03-16; 數(shù)據(jù)挖掘十大算法之CART詳解 CART生成 CART假設決策樹是二叉樹，內(nèi)部結(jié)點特征的取值為“是”和“否”，左分支是取值為“是”的分支，右分支是取值為“否”的分支。這樣的決策樹等價于遞歸地二分每個特征，將 ...

干貨：邏輯回歸構(gòu)建申請信用評級案例: 2017-03-08; 概述：本文基于 R 語言，通過一個邏輯回歸構(gòu)建汽車貸款申請信用評級的案例，來為大家簡單介紹信用風險模型及建模流程、R 語言實現(xiàn)、及中間需要注意的一些問題。包含的主要內(nèi)容有以下幾部分： ● 信用 ...

聊一聊特征學習在用戶偏好預測中的應用: 2017-03-02; 本文聊聊如何利用客戶購買行為預測其偏好。為了基于客戶購買行為預測其偏好，可以利用機器學習中比較新興的稀疏編碼和稀疏限制性玻爾茲曼機將原始數(shù)據(jù)變換成稀疏高緯表示。這些特征學習技巧獨立于預測模 ...

R語言中的缺失值處理: 2017-02-27; R語言中的缺失值處理在處理一些真實數(shù)據(jù)時，樣本中往往會包含缺失值（Missing values)。我們需要對缺失值進行適宜的處理，才能建立更為有效的模型，使得后續(xù)預測分析能有更小的偏差。本文將羅列不同的缺失值處 ...

R語言不平衡數(shù)據(jù)分類指南: 2017-02-27; R語言不平衡數(shù)據(jù)分類指南目前我們發(fā)展出了不少機器學習算法來對數(shù)據(jù)建模，基于數(shù)據(jù)進行一些預測已經(jīng)不再是難事。不論我們建立的是回歸或是分類模型，只要我們選擇了合適的算法，總能得到比較精確的結(jié)果。然而 ...

教你如何用R進行數(shù)據(jù)挖掘: 2017-02-26; 教你如何用R進行數(shù)據(jù)挖掘 R是一種廣泛用于數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計計算的強大語言，于上世紀90年代開始發(fā)展起來。得益于全世界眾多愛好者的無盡努力，大家繼而開發(fā)出了一種基于R但優(yōu)于R基本文本編輯器的R Studio（用戶 ...

數(shù)據(jù)批處理--R語言里最重要的一個函數(shù)家族：*pply: 2017-02-22; 數(shù)據(jù)批處理--R語言里最重要的一個函數(shù)家族：*pply 之前我們講過循環(huán)，簡單講解了向量計算，它可以代替循環(huán)進行比較搞笑的批量計算，試想計算數(shù)據(jù)框中的總收入加上10，我們沒必要進行循環(huán)計算這一列的每一個元素 ...

R語言基本操作: 2017-02-20; R語言基本操作 R語言和Python類似，也是有許許多多的包(Python中是模塊)組成，具體用什么就安裝什么，用的時候再去加載。 1、安裝包：語法：install.packages(\"包名\")(兩個引號\"\"不能省略) ...

R語言初學者必須要知道的事兒: 2017-02-16; R語言初學者必須要知道的事兒 2017年1月24日晚8點半，樂逗游戲挖掘團隊負責人、資深R語言用戶謝佳標帶來了主題為“數(shù)據(jù)分析利器：R語言快速入門”的Chat交流。以下是主持人孫莫默整理的實錄，記錄了謝佳標與讀 ...

python數(shù)據(jù)挖掘之決策樹DTC數(shù)據(jù)分析及鳶尾數(shù)據(jù)集分析: 2020-04-20; Python數(shù)據(jù)挖掘之決策樹DTC數(shù)據(jù)分析及鳶尾數(shù)據(jù)集分析今天主要講述的內(nèi)容是關(guān)于決策樹的知識，主要包括以下內(nèi)容：1.分類及決策樹算法介紹2.鳶尾花卉數(shù)據(jù)集介紹3.決策樹實現(xiàn)鳶尾數(shù)據(jù)集分析。希望這篇文章 ...

【中國電信集團號百信息服務有限公司】招聘數(shù)據(jù)分析師: 2017-01-13; 【中國電信集團號百信息服務有限公司】招聘數(shù)據(jù)分析師中國電信集團號百信息服務有限公司（簡稱：號百公司）是中國電信股份有限公司的全資子公司。公司于2007年8月16日在上海掛牌成立，注冊資本3.5億元。公司業(yè)務經(jīng) ...

數(shù)據(jù)挖掘分類技術(shù)_數(shù)據(jù)挖掘分類: 2016-12-13; 數(shù)據(jù)挖掘分類技術(shù)_數(shù)據(jù)挖掘分類 1、過分擬合問題：造成原因有：（1）噪聲造成的過分擬合（因為它擬合了誤標記的訓練記錄，導致了對檢驗集中記錄的誤分類）；（2）根據(jù)少量訓練記錄做出分類決策的模型也容易 ...

深度解析制約大數(shù)據(jù)發(fā)展的三大因素: 2016-11-30; 深度解析制約大數(shù)據(jù)發(fā)展的三大因素近來，大數(shù)據(jù)如浪潮般席卷全球。越來越多的國家開始從戰(zhàn)略層面認識大數(shù)據(jù)，中國亦如此。然而任何發(fā)展都不應盲目跟從，而應該在發(fā)展中不斷認識其發(fā)展的意義與遇到的困難 ...