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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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如何選擇最適合的算法和模型？: 2023-07-07; 選擇最適合的算法和模型是機器學習和數(shù)據(jù)科學中的關鍵步驟。在處理各種問題時，我們需要仔細評估不同算法和模型的優(yōu)劣，并選擇那些能夠提供最佳性能和結(jié)果的技術。本文將介紹一些步驟和考慮因素，幫助您做出明智的選 ...

如何選擇適合的機器學習算法？: 2023-07-06; 選擇適合的機器學習算法是一個關鍵的步驟，它決定了模型的性能和結(jié)果的準確性。在選擇算法時，需要考慮數(shù)據(jù)的特征、問題類型以及可用資源。下面是一些建議，幫助你選擇適合的機器學習算法。首先，了解不同類型的機 ...

如何評估一個預測模型的性能？: 2023-07-05; 評估預測模型的性能是機器學習和數(shù)據(jù)科學中至關重要的一步。它幫助我們了解模型的準確性、魯棒性和泛化能力，從而決定是否可以將其應用于實際情境中。在本文中，我將介紹一些常用的方法來評估一個預測模型的性能。 ...

如何評估一個數(shù)據(jù)模型的質(zhì)量？: 2023-07-05; 評估數(shù)據(jù)模型的質(zhì)量是數(shù)據(jù)科學和機器學習領域中至關重要的一步。一個好的數(shù)據(jù)模型應該具有準確性、可解釋性、魯棒性和效率等特征。本文將介紹評估數(shù)據(jù)模型質(zhì)量的主要方法和指標。首先，準確性是評估數(shù)據(jù)模型質(zhì)量最 ...

如何評估數(shù)據(jù)挖掘模型的性能？: 2023-07-05; 標題：數(shù)據(jù)挖掘模型性能評估及方法引言：在當今大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)挖掘模型成為了處理海量數(shù)據(jù)、發(fā)現(xiàn)隱藏信息和預測未來趨勢的重要工具。然而，一個好的數(shù)據(jù)挖掘模型不僅需要高效地提取有價值的信息，還需要具備良好 ...

如何評估數(shù)據(jù)競賽模型的性能？: 2023-07-05; 評估數(shù)據(jù)競賽模型的性能是確保其在問題域中表現(xiàn)良好的重要步驟。在本文中，我們將介紹一些常見的方法和指標，用于評估數(shù)據(jù)競賽模型的性能。首先，對于分類問題，一種常見的評估指標是準確率（accuracy）。準確率衡 ...

如何評估數(shù)據(jù)分析模型的性能？: 2023-07-05; 標題：評估數(shù)據(jù)分析模型性能的方法導語：隨著數(shù)據(jù)分析在各行業(yè)中的廣泛應用，對于數(shù)據(jù)分析模型性能的評估變得至關重要。本文將介紹幾種常用的評估數(shù)據(jù)分析模型性能的方法，幫助讀者更好地理解和應用這些評估技術。 ...

如何評估模型的準確性和效果？: 2023-07-05; 評估模型的準確性和效果是機器學習和數(shù)據(jù)科學中至關重要的一步。通過對模型進行全面和系統(tǒng)的評估，我們可以了解其在解決特定問題上的表現(xiàn)，并作出相應的改進。以下是一些常用的方法和指標來評估模型的準確性和效果。 ...

如何評估機器學習模型的性能？: 2023-07-05; 標題：評估機器學習模型性能的方法導言：在機器學習領域，評估模型性能是非常重要的一環(huán)。通過對模型進行準確的評估，我們可以了解其在現(xiàn)實世界中的表現(xiàn)，并為進一步優(yōu)化和改進提供指導。本文將介紹評估機器學習模 ...

如何評估機器學習模型的效果？: 2023-07-05; 機器學習模型的評估是確保模型性能和效果的重要步驟。在這篇800字的文章中，我將為您介紹一些常見的機器學習模型評估指標和方法。首先，一個常見的評估指標是準確率（Accuracy）。準確率表示模型正確預測的樣本數(shù)占 ...

如何評估機器學習模型的表現(xiàn)？: 2023-07-05; 評估機器學習模型的表現(xiàn)是確定其在解決特定任務中的效果和性能的過程。這個過程至關重要，因為它幫助我們了解模型的準確度、穩(wěn)定性和可靠性，從而進行模型選擇、參數(shù)調(diào)整和改進算法。評估機器學習模型的表現(xiàn)通常涉 ...

如何建立高效的數(shù)據(jù)挖掘流程？: 2023-07-04; 如何建立高效的數(shù)據(jù)挖掘流程數(shù)據(jù)挖掘是一種從大規(guī)模數(shù)據(jù)集中提取知識和信息的過程，它對于企業(yè)和組織來說至關重要。建立一個高效的數(shù)據(jù)挖掘流程可以幫助我們更好地利用數(shù)據(jù)，并從中獲得有價值的見解。下面將介紹一 ...

如何構(gòu)建高效的機器學習模型？: 2023-07-04; 構(gòu)建高效的機器學習模型需要考慮多個方面，包括數(shù)據(jù)準備、特征工程、模型選擇與調(diào)優(yōu)等環(huán)節(jié)。下面將介紹一些關鍵步驟來實現(xiàn)高效的機器學習模型。第一步是數(shù)據(jù)準備。對于機器學習任務而言，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是至關重要的 ...

學習數(shù)據(jù)分析需要哪些步驟？: 2023-06-30; 學習數(shù)據(jù)分析需要遵循一系列步驟，以下是一個簡要的800字的指南：第一步：確定目標在開始數(shù)據(jù)分析之前，您需要明確您的目標。了解你想要回答的問題是什么，或者你想要從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)什么是非常重要的。這個目標應該 ...

數(shù)據(jù)分析的基本流程是什么？: 2023-06-28; 數(shù)據(jù)分析的基本流程是一個系統(tǒng)性的過程，包括收集數(shù)據(jù)、清洗數(shù)據(jù)、探索數(shù)據(jù)、建立模型、評估結(jié)果和進行可視化等步驟。在這篇文章中，我將詳細介紹每個步驟以及它們的重要性。 1.數(shù)據(jù)收集：數(shù)據(jù)收集是數(shù)據(jù)分析的 ...

如何預測患者病情發(fā)展趨勢？: 2023-06-28; 在醫(yī)療領域，預測患者病情發(fā)展趨勢是一個非常重要的任務。通過準確地預測病情發(fā)展，醫(yī)生能夠采取更好的治療決策，從而提高治療效果和患者的生存率。本文將介紹一些常用的方法和技術，幫助醫(yī)生預測患者病情發(fā)展趨勢。 ...

如何評估預測模型的準確性？: 2023-06-20; 評估預測模型的準確性是機器學習和數(shù)據(jù)科學中至關重要的一步。在實際應用中，如果模型的預測準確性較低，它可能會給業(yè)務帶來嚴重的后果。以下是幾種常見的方法，可以用來評估預測模型的準確性：留出法 ...

如何評估統(tǒng)計模型的準確性？: 2023-06-20; 統(tǒng)計模型的準確性是指該模型能夠在給定的數(shù)據(jù)集上生成準確的預測結(jié)果。在實際應用中，評估一個統(tǒng)計模型的準確性非常重要，因為它能夠幫助我們確定該模型是否可以被信任，并且是否適合用于實際決策。以下是一些評估 ...

如何評估數(shù)據(jù)分析的準確性？: 2023-06-20; 在當今數(shù)據(jù)驅(qū)動的世界中，數(shù)據(jù)分析已經(jīng)成為了企業(yè)決策和戰(zhàn)略規(guī)劃的一個關鍵部分。然而，僅僅擁有大量的數(shù)據(jù)并不足以解決問題，更重要的是如何準確地分析這些數(shù)據(jù)并得出正確的結(jié)論。因此，在進行數(shù)據(jù)分析時，評估其準 ...

如何解釋和評估模型的性能？: 2023-06-20; 為了解釋和評估模型的性能，我們需要首先了解什么是模型以及它的工作原理。在機器學習中，一個模型是一個數(shù)學函數(shù)，它根據(jù)一組輸入數(shù)據(jù)來預測輸出結(jié)果。當建立一個模型時，我們通常會選擇一個算法，并使用訓練數(shù)據(jù)來 ...