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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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機器學習中的參數(shù)與超參數(shù)之間的區(qū)別: 2018-08-13; 機器學習中的參數(shù)與超參數(shù)之間的區(qū)別機器學習中的模型參數(shù)和模型超參數(shù)在作用、來源等方面都有所不同，而模型超參數(shù)常被稱為模型參數(shù)，這樣，很容易對初學者造成混淆。本文給出了模型參數(shù)和模型超參數(shù)的定義 ...

產(chǎn)品和運營，你為什么做不好轉(zhuǎn)化分析: 2018-08-13; 產(chǎn)品和運營，你為什么做不好轉(zhuǎn)化分析對于一款產(chǎn)品來說，如何讓用戶更好地轉(zhuǎn)化，是用戶能否留存下來產(chǎn)生價值的關(guān)鍵因素。對于運營來說，廣開源路尋找目標用戶，甚至還要選擇一些付費渠道（如下圖）進行投 ...

機器學習之支持向量機(SVM): 2018-08-13; 機器學習之支持向量機(SVM) 支持向量機算法在深度學習沒有火起來的2012年前，在機器學習算法中可謂是霸主地位，其思想是在二分類或者多分類任務中，將類別分開的超平面可能有很多種，那么哪一種的分類效果是最 ...

大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)用戶系統(tǒng)中的應用: 2018-08-13; 大數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)用戶系統(tǒng)中的應用但是對于今日的互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)，大數(shù)據(jù)的規(guī)模和應用深度早已不次于傳統(tǒng)的電信、民航等行業(yè)，甚至超過不少。因此筆者還是想寫些東西淺談一下互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)應用，權(quán)當拋磚引 ...

數(shù)據(jù)運營經(jīng)驗分享：通過精細化運營驅(qū)動產(chǎn)品增長: 2018-08-12; 數(shù)據(jù)運營經(jīng)驗分享：通過精細化運營驅(qū)動產(chǎn)品增長一、什么是運營？圍繞產(chǎn)品進行的推廣、促活、拉新等一切干預手段都屬于運營。用現(xiàn)在的話說就是“幫產(chǎn)品搞事情”。運營“搞事情”的目的有2點： ...

工業(yè)大數(shù)據(jù)解讀: 2018-08-11; 工業(yè)大數(shù)據(jù)解讀一、什么是工業(yè)大數(shù)據(jù) 工業(yè)大數(shù)據(jù)我們用一個定義，用內(nèi)涵來給它框的話是很困難的，因為它涉及到很多各種各樣的數(shù)據(jù)，所以定義比較困難。但從外延角度來看，它是比較容易。所以大體上是3+3， ...

數(shù)據(jù)分析入門|解構(gòu)數(shù)據(jù)分析的思維模式: 2018-08-09; 數(shù)據(jù)分析入門|解構(gòu)數(shù)據(jù)分析的思維模式數(shù)據(jù)分析（Data Analysis）——這個詞真的是如雷貫耳，裝B一絕?。”鹿苁裁赐嬉?，上來先整一通再說。“數(shù)據(jù)分析”甚是被提上了神壇，找工作或者聊點行業(yè)內(nèi)的動態(tài)不提點數(shù) ...

“數(shù)”風流人物，還看今朝丨CDA數(shù)據(jù)分析師持證人&老學員聚會活動·上海站: 2018-08-08; “數(shù)”風流人物，還看今朝丨CDA數(shù)據(jù)分析師持證人&老學員聚會活動·上海站 8月5日下午，位于上海靜安寺的科技寺眾創(chuàng)空間內(nèi)，50余名CDA持證人迎來了新一期的聚會活動，盡管天氣炎熱，依然阻擋不了大家的熱情。 ...

大數(shù)據(jù)與區(qū)塊鏈之間的關(guān)系: 2018-08-08; 大數(shù)據(jù)與區(qū)塊鏈之間的關(guān)系大數(shù)據(jù)時代的來臨，為眾多企業(yè)帶來了全新的機遇和挑戰(zhàn)。隨著數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)種類的增多，企業(yè)由歷史數(shù)據(jù)分析漸漸過渡到基于多源、海量數(shù)據(jù)的實時分析。我們都知道商場如戰(zhàn)場，誰能在企 ...

盛行的Python語言，除了爬蟲scrapy外還有哪些優(yōu)勢？: 2020-05-14; 隨著機器學習的興起，Python 逐步成為了「最受歡迎」的語言。它簡單易用、邏輯明確并擁有海量的擴展包，因此其不僅成為機器學習與數(shù)據(jù)科學的首選語言，同時在網(wǎng)頁、數(shù)據(jù)爬取scrapy可科學研究等方面成為不二選擇。 ...

剖析手寫數(shù)字識別器LeNet-5認識卷積網(wǎng)絡: 2018-08-07; 剖析手寫數(shù)字識別器LeNet-5認識卷積網(wǎng)絡關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）的文章網(wǎng)上非常多，也有很多大牛們講得生動形象，令人十分佩服，也給我的學習帶來了很大的幫助，但是關(guān)于LeNet-5的具體剖析感覺還沒有一篇博文 ...

決策樹算法基礎(chǔ)：ID3與C4.5: 2018-08-07; 決策樹算法基礎(chǔ)：ID3與C4.5 設(shè)X是一個取有限個值得離散隨機變量，其概率分布為P(X=xi)=pi, i=1,2,…,n。則隨機變量X的信息熵為條件熵H(Y|X)表示在已知隨機變量X的條件下隨機變量Y的不確定 ...

你所不知道的大數(shù)據(jù)營銷: 2018-08-06; 你所不知道的大數(shù)據(jù)營銷產(chǎn)品沒有好的推廣方式，好的產(chǎn)品找不到高效的推廣渠道；產(chǎn)品銷售采用大海撈針，靠運氣吃飯，沒有辦法找到海量的精準客戶群體；公司員工成本高，不懂得智能化營銷方 ...

簡單介紹樹回歸的算法原理: 2018-08-06; 簡單介紹樹回歸的算法原理線性回歸方法可以有效的擬合所有樣本點（局部加權(quán)線性回歸除外）。當數(shù)據(jù)擁有眾多特征并且特征之間關(guān)系十分復雜時，構(gòu)建全局模型的想法一個是困難一個是笨拙。此外，實際中很多問題為 ...

是騙局還是變革大數(shù)據(jù)改變誰的命運: 2018-08-06; 是騙局還是變革大數(shù)據(jù)改變誰的命運大數(shù)據(jù)會是一場概念的騙局么？近期這樣的討論在網(wǎng)上隨著大數(shù)據(jù)的話題而不斷涌現(xiàn)出來。其實大數(shù)據(jù)并不是一項全新的技術(shù)，它的本質(zhì)表現(xiàn)在數(shù)據(jù)的形態(tài)更為復雜，增長的速度更快 ...

數(shù)據(jù)挖掘中最易栽的幾個大坑: 2018-08-05; 數(shù)據(jù)挖掘中最易栽的幾個大坑對與數(shù)據(jù)分析初學者來說，總會多多少少犯一些錯誤，本文總結(jié)了數(shù)據(jù)挖掘中最容易出現(xiàn)的錯誤，提出相應的解決方法，在此與大家分享。 0缺乏數(shù)據(jù)（Lack Data）對于分類問題 ...

數(shù)據(jù)挖掘常用算法及其在醫(yī)學大數(shù)據(jù)研究中的應用: 2018-08-05; 數(shù)據(jù)挖掘常用算法及其在醫(yī)學大數(shù)據(jù)研究中的應用醫(yī)院信息化的發(fā)展及云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等在醫(yī)療領(lǐng)域的應用，為醫(yī)學數(shù)據(jù)的獲取、存儲及處理提供了極大便利。數(shù)據(jù)挖掘也隨著計算機技術(shù)得到了廣泛應 ...

大數(shù)據(jù)和人工智能概念全面解析: 2018-08-04; 大數(shù)據(jù)和人工智能概念全面解析一、大數(shù)據(jù)和人工智能大數(shù)據(jù)是伴隨著信息數(shù)據(jù)爆炸式增長和網(wǎng)絡計算技術(shù)迅速發(fā)展而興起的一個新型概念。根據(jù)麥肯錫全球研究所的定義，大數(shù)據(jù)是一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理 ...