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數(shù)字化人才認證
') } 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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大數(shù)據(jù)時代下數(shù)據(jù)挖掘技術的應用

大數(shù)據(jù)時代下數(shù)據(jù)挖掘技術的應用
2018-06-05
大數(shù)據(jù)時代下數(shù)據(jù)挖掘技術的應用 隨著社會信息化的迅速發(fā)展,無論是數(shù)據(jù)的變化速率,還是數(shù)據(jù)的新增種類都在不斷更新,數(shù)據(jù)研究變得越來越復雜,這意味著“大數(shù)據(jù)時代”到來。2011年,互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心(internet ...

從線性回歸到無監(jiān)督學習,數(shù)據(jù)科學家需要掌握的十大統(tǒng)

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2018-06-02
從線性回歸到無監(jiān)督學習,數(shù)據(jù)科學家需要掌握的十大統(tǒng) 不管你對數(shù)據(jù)科學持什么態(tài)度,都不可能忽略分析、組織和梳理數(shù)據(jù)的重要性。Glassdoor 網(wǎng)站根據(jù)大量雇主和員工的反饋數(shù)據(jù)制作了「美國最好的 25 個職位」 ...
機器學習入門報告之 解決問題一般工作流程
2018-03-20
機器學習入門報告之 解決問題一般工作流程 對于給定的數(shù)據(jù)集和問題,用機器學習的方法解決問題的工作一般分為4個步驟: 一.     數(shù)據(jù)預處理 首先,必須確保數(shù)據(jù)的格式符合要求 ...

深度學習防止過擬合的方法

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2018-02-26
深度學習防止過擬合的方法 過擬合即在訓練誤差很小,而泛化誤差很大,因為模型可能過于的復雜,使其”記住”了訓練樣本,然而其泛化誤差卻很高,在傳統(tǒng)的機器學習方法中有很大防止過擬合的方法,同樣這些方法很多也 ...

深度學習已成功應用于這三大領域

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2017-11-20
深度學習已成功應用于這三大領域 在本章中,我們將介紹如何使用深度學習來解決計算機視覺、語音識別、自然語言處理以及其他商業(yè)領域中的應用。首先我們將討論在許多最重要的AI 應用中所需的大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡的實 ...

數(shù)據(jù)科學的基本內(nèi)容

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2017-10-31
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Python字符串處理實現(xiàn)單詞反轉(zhuǎn)
2017-08-10
Python字符串處理實現(xiàn)單詞反轉(zhuǎn) 這篇文章主要為大家詳細介紹了Python字符串處理實現(xiàn)單詞反轉(zhuǎn)的方法, Python字符串處理學習中,有一道簡單但很經(jīng)典的題目,按照單詞對字符串進行反轉(zhuǎn),并對原始空格進行保留: ...
如何利用大數(shù)據(jù)做金融風控
2017-07-12
如何利用大數(shù)據(jù)做金融風控 隨著金融科技、科技金融等概念的熱起,以及互聯(lián)網(wǎng)金融、無金融服務群體的剛性需求下,大數(shù)據(jù)風控技術也獲得越來越廣泛地重視和應用。但是,如何利用大數(shù)據(jù)、機器學習等前沿技術做金融 ...

好課推薦丨CDA建模分析師-R語言

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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 ...

機器學習:決策樹(Decision Tree)

機器學習:決策樹(Decision Tree)
2017-03-11
機器學習:決策樹(Decision Tree) 決策樹(decision tree)是一種基本的分類與回歸方法。在分類問題中,它可以認為是if-then規(guī)則的集合,也可以認為是定義在特征空間與類空間上的條件概率分布。在學習時,利 ...

機器學習中的偏差和方差是什么?有哪些區(qū)別?

機器學習中的偏差和方差是什么?有哪些區(qū)別?
2020-07-20
偏差與方差是我們在機器學習中經(jīng)常遇到的兩個概念,而且在有關機器學習的面試中,偏差與方差也經(jīng)常拿來考驗面試者的機器學習的基礎知識。偏差與方差這兩者看似簡單,但要真正弄清楚兩者之間的聯(lián)系與區(qū)別,必須要下 ...
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