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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1：配置參數 // 參數2：回調，回調的第一個參數驗證碼對象，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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線上服務器崩潰，線下門店破萬，社交新寵「劇本殺」是如何迅速爆火的？: 2020-06-20; 【導語】：今天我們來聊聊最近的社交游戲新寵--劇本殺，Python技術部分請看第三部分。 Show me data，用數據說話今天我們聊一聊劇本殺如果問，線下聚會可以玩兒什么?狼人殺?密室逃脫? nonono，說 ...

python可視化：matplotlib繪制直方圖進階篇: 2020-06-03; 在上篇文章中介紹了matplotlib繪制直方圖的前五個參數，實際上直方圖一共有十幾個參數，剩下的參數利用這篇文章解釋清楚，讓大家能夠將如何繪制直方圖理解的透透的。 bottom參數這個參數的含義也很直觀，底 ...

你了解matplotlib嗎？直方圖基礎篇！: 2020-06-03; 首先按照慣例先來認識下直方圖是誰，以下是從維基百科搬運過來的直方圖的定義：在統(tǒng)計學中，直方圖（英語：Histogram）是一種對數據分布情況的圖形表示，是一種二維統(tǒng)計圖表，它的兩個坐標分別是統(tǒng)計樣本和該 ...

基于Python圖表繪圖系統(tǒng)：散點圖和氣泡圖繪制！: 2020-06-02; 慣例先來簡單介紹下什么是散點圖：用兩組數據構成多個坐標點，考察坐標點的分布，判斷兩變量之間是否存在某種關聯(lián)或總結坐標點的分布模式。散點圖將序列顯示為一組點。值由點在圖表中的位置表示。類別由圖表中的不 ...

matplotlib的環(huán)形圖，你真了解嗎？: 2020-06-01; matplotlib環(huán)形圖是餅圖衍生出來的統(tǒng)計圖形，可以看作是兩個以上餅圖的疊合。環(huán)形圖與餅圖類似，其實是有差別的。餅圖是用圓形及圓內扇形的面積來表示數值大小的圖形，主要用于表示總體中各組成部分所占的比例。與 ...

使用python來繪制漂亮的圖表:出色的交互plotly篇！: 2020-05-27; 我們最后來講python另外一個非常出色的可視化工具，使用plotly創(chuàng)建出色的交互式圖，最后，不再需要Matplotlib！ Plotly具有三個重要功能： · 懸停：將鼠標懸停在圖表上時，將彈出注釋 · 交互 ...

使用python來繪制漂亮的圖表:pandas篇！: 2020-05-27; 使用Python繪制數據，可以使用三種不同方式，它們分別是pandas，Seaborn和Plotly。我們將通過利用《 2019年世界幸福報告》中的數據來做到這一點。我用Gapminder和Wikipedia的信息豐富了《世界幸福報告》數據，以便 ...

有監(jiān)督學習：從過去到現在的模型流行度（深度翻譯好文）！: 2020-05-14; 在過去的幾十年中，機器學習領域發(fā)生了巨大的變化。誠然，有些方法已經存在很長時間了，但仍然是該領域的主要內容。例如，Legendre和Gauss已經在19世紀初提出了最小二乘的概念。在最近的幾十年中，諸如神經網絡等 ...

seaborn 常用的 10 種數據分析圖表: 2020-04-28; 內置示例數據集 seaborn內置了十幾個示例數據集，通過load_dataset函數可以調用。其中包括常見的泰坦尼克、鳶尾花等經典數據集。 # 查看數據集種類 import sea ...

8個流行的Python可視化工具包，你喜歡哪個？: 2020-04-28; 把這三個包放在一起有幾個原因：首先 Seaborn 和 Pandas 是建立在 Matplotlib 之上的，當你在用 Seaborn 或 Pandas 中的 df.plot() 時，用的其實是別人用 Matplotlib 寫的代碼。因此，這些圖在美化方面是 ...

傳奇條狀圖: 2020-04-22; 條形圖，應該也是大家非常熟悉的一種圖表了。條形圖的識別度極高，用它來視覺化地傳達具體數字背后的意義，干凈又利落，復雜的數據到了這里，頓時變得一目了然。現在就讓 ...

SPSS之列聯(lián)表分析: 2020-04-21; 在考慮變量之間的關系時，我們通常摘要變量之間的相關程度。對于數值型變量，通常計算相關系數和進行回歸分析，而對于定類型變量則通常采用列聯(lián)表過程進行分析。列聯(lián)表給出了多個變量在不同 ...

如何通過分類數據執(zhí)行特征選擇？: 2020-03-09; 作者 | Jason Brownlee 編譯 | CDA數據分析師特征選擇是識別和選擇與目標變量最相關的輸入特征子集的過程。使用實值數據（例如使用Pearson的相關系數）時，特征選擇通常很簡單，但是 ...

《寄生蟲》成奧斯卡最大贏家，Python告訴你這部電影到底好在哪？: 2020-02-22; CDA數據分析師出品今年的第92屆奧斯卡可謂是大片云集，入圍的影片不僅藝術性極高，而且市場口碑都極佳。當中有黑幫片《愛爾蘭人》，經典IP《小婦人》，昆汀的《好萊塢往事》，戰(zhàn)爭片《1917》，另類超級 ...

Excel數據分析系列（五）：Excel 數據可視化: 2020-02-20; 作者 | CDA數據分析師 Excel圖表構成元素認識Excel圖表的基本構成元素，對我們選擇和繪制可視化圖形是非常重要的。很多人都忽視了這一點，以致于制作圖表的效率很低，不知道如何修改圖表元素。 ...

《囧媽》口碑撲街？Python告訴你，為何這次觀眾不買賬了: 2020-02-05; CDA數據分析師出品【導語】：今天我們就來聊聊另類春節(jié)檔的唯一一部電影《囧媽》，Python技術部分可以直接看第三部分。 2020年的春節(jié)檔之前被譽為神仙打架，各顯神通，可以說是史上最強的春節(jié)檔， ...

數據分析最有用的25個 Matplotlib圖（二）: 2019-11-29; 作者 | zsx_yiyiyi 來源 | python大本營 25個Matplotlib圖的匯編，在數據分析和可視化中最有用。此列表允許您使用Python的Matplotlib和Seaborn庫選擇要顯示的可視化對象。今天給大家分享剩余 ...

數據分析最有用的25個 Matplotlib圖（一）: 2019-11-28; 作者 | zsx_yiyiyi 來源 | python大本營 25個Matplotlib圖的匯編，在數據分析和可視化中最有用。此列表允許您使用Python的Matplotlib和Seaborn庫選擇要顯示的可視化對象。今天給大家分享前面 ...

一名合格的數據分析師，統(tǒng)計基礎不可或缺: 2019-11-01; 作者 | CDA數據分析師來源 | CDA數據科學研究院從事數據分析工作，統(tǒng)計基礎不可或缺。今天小編就來給大家好好梳理一下關于一名合格數據分析師所要掌握的統(tǒng)計基礎都有哪些，旨在為大家查缺 ...

一名合格的數據分析師，統(tǒng)計基礎不可或缺: 2019-10-25; 作者 | CDA數據分析師來源 | CDA數據科學研究院從事數據分析工作，統(tǒng)計基礎不可或缺。今天小編就來給大家好好梳理一下關于一名合格數據分析師所要掌握的統(tǒng)計基礎都有哪些，旨在為大家查缺 ...