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數(shù)字化人才認(rèn)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(jī)數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進(jìn)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(yīng)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(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時表示是新驗證碼的宕機(jī) 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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如何進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)測和趨勢分析?
2023-07-04
標(biāo)題:數(shù)據(jù)預(yù)測和趨勢分析的方法與應(yīng)用 導(dǎo)言: 在當(dāng)今數(shù)字化時代,數(shù)據(jù)成為了企業(yè)決策和戰(zhàn)略制定的重要依據(jù)。通過準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)預(yù)測和趨勢分析,企業(yè)可以更好地了解市場需求、優(yōu)化運(yùn)營以及提前洞察可能出現(xiàn)的變化。本文 ...
數(shù)據(jù)分析師統(tǒng)計學(xué)要學(xué)什么
2023-06-15
數(shù)據(jù)分析師是現(xiàn)代商業(yè)中非常重要的一部分,他們需要具備多種統(tǒng)計學(xué)知識才能從數(shù)據(jù)中得出正確的結(jié)論并指導(dǎo)商業(yè)決策。下面是數(shù)據(jù)分析師需要學(xué)習(xí)的一些統(tǒng)計學(xué)知識。 一、概率論基礎(chǔ) 概率論是統(tǒng)計學(xué)的基礎(chǔ), ...
如何預(yù)測商品需求量?
2023-06-15
商品需求量的預(yù)測是商業(yè)決策中至關(guān)重要的一環(huán)。準(zhǔn)確地預(yù)測商品需求量可以幫助企業(yè)制定合理的生產(chǎn)計劃、采購計劃和銷售策略,從而實(shí)現(xiàn)高效的供應(yīng)鏈管理和最大化利潤。本文將介紹幾種常見的商品需求量預(yù)測方法。 時間 ...
r語言怎樣進(jìn)行滯后效應(yīng)分析?
2023-04-07
在時間序列分析中,滯后效應(yīng)是指當(dāng)前觀測值受到前面觀測值的影響。滯后變量是指向過去的數(shù)據(jù)點(diǎn)。在R語言中,進(jìn)行滯后效應(yīng)分析可以通過多種方式實(shí)現(xiàn),本文將介紹其中較為常用的方法。 一、基礎(chǔ)概念 在滯后效應(yīng)分析之 ...
R語言里做時間序列分析有哪些包?
2023-03-28
R語言是一種非常流行的數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計建模工具,它具有豐富的時間序列分析功能。本文將介紹在R語言中進(jìn)行時間序列分析的一些基本概念和最常用的包。 時間序列分析基礎(chǔ)知識 時間序列分析是指對隨時間變化的數(shù)據(jù)進(jìn)行建 ...
為什么lstm在時序預(yù)測上表現(xiàn)不及傳統(tǒng)算法?
2023-03-27
LSTM是一種遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通常被用于時序預(yù)測任務(wù)。它可以捕獲長期依賴性,因為它具有內(nèi)存單元來記住過去的信息。然而,在實(shí)踐中,我們發(fā)現(xiàn)在某些情況下,LSTM要比傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計學(xué)方法的算法表現(xiàn)差。 在本文中,我 ...
【北京京客隆商業(yè)集團(tuán)股份有限公司】招聘數(shù)據(jù)分析師
2018-03-29
【北京京客隆商業(yè)集團(tuán)股份有限公司】招聘數(shù)據(jù)分析師 北京京客隆商業(yè)集團(tuán)股份有限公司(以下簡稱“京客隆集團(tuán)”)是以經(jīng)營日用消費(fèi)品零售及批發(fā)業(yè)務(wù)為主的連鎖商業(yè)企業(yè),京客隆集團(tuán)擁有先進(jìn)的物流和信息管理系統(tǒng),自 ...
SPSS時間序列:應(yīng)用時間序列模型
2017-11-02
SPSS時間序列:應(yīng)用時間序列模型 一、應(yīng)用時間序列模型(分析-預(yù)測-應(yīng)用模型)    “應(yīng)用時間序列模型”過程從外部文件加載現(xiàn)有的時間序列模型,并將它們應(yīng)用于活動數(shù)據(jù)集。使用此 ...
SPSS時間序列:頻譜分析
2017-11-01
SPSS時間序列:頻譜分析 一、頻譜分析(分析-預(yù)測-頻譜分析)    “頻譜圖”過程用于標(biāo)識時間序列中的周期行為。它不需要分析一個時間點(diǎn)與下一個時間點(diǎn)之間的變異,只要按不同頻率 ...

時間序列分析算法【R詳解】

時間序列分析算法【R詳解】
2017-06-10
時間序列分析算法【R詳解】 在商業(yè)應(yīng)用中,時間是最重要的因素,能夠提升成功率。然而絕大多數(shù)公司很難跟上時間的腳步。但是隨著技術(shù)的發(fā)展,出現(xiàn)了很多有效的方法,能夠讓我們預(yù)測未來。不要擔(dān)心,本文并不會 ...

SPSS應(yīng)用—時間序列分析

SPSS應(yīng)用—時間序列分析
2017-03-04
SPSS應(yīng)用—時間序列分析 預(yù)測:是對尚未發(fā)生或目前還不明確的事物進(jìn)行預(yù)先的估計和推測,是在現(xiàn)時對事物將要發(fā)生的結(jié)果進(jìn)行探討和研究,簡單地說就是指從已知事件測定未知事件。 為什么要預(yù)測呢,因為預(yù)測可 ...

R語言ARIMA預(yù)測交通流量

R語言ARIMA預(yù)測交通流量
2016-10-12
R語言ARIMA預(yù)測交通流量 交通流量預(yù)測分析研究是智能運(yùn)輸系統(tǒng)的核心研究內(nèi)容之一,實(shí)例使用ARIMA(p,d,q)-差分自回歸移動平均模型,AR是自回歸, p為自回歸項; MA為移動平均,q為移動平均項數(shù),d為時間序 ...

用SPSS建立ARIMA預(yù)測模型實(shí)例詳細(xì)教程

用SPSS建立ARIMA預(yù)測模型實(shí)例詳細(xì)教程
2016-12-10
用SPSS建立ARIMA預(yù)測模型實(shí)例詳細(xì)教程 ARIMA模型是隨機(jī)性時間序列分析中的一大類分析方法的綜合,可以進(jìn)行精度較高的短期預(yù)測,這里通過實(shí)例詳細(xì)介紹使用SPSS建立ARIMA模型的過程和結(jié)果解析。 SPSS任意版本 ...
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