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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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CDA LEVEL 1 考試，知識點匯總《一元線性回歸》: 2024-08-13; 散點圖的繪制與解讀、相關(guān)系數(shù)的概念與特征 1.正線性相關(guān) 例如通常情況下，某地區(qū)的犯罪率越高，則該地區(qū)的房價越低，但由于供需環(huán)境等其他不確定因素，數(shù)據(jù)點基本落在直線周圍，我們稱之為負線 ...

CDA LEVEL 1 考試，知識點匯總《數(shù)據(jù)預處理方法》: 2024-08-13; 數(shù)據(jù)預處理的基本步驟第一步：數(shù)據(jù)集成第二步：數(shù)據(jù)探索在進行了基本的了解后，我們還需要把集合中的數(shù)據(jù)通過一定形式的變換，轉(zhuǎn)換成適合分析和建模的形式。主要的數(shù) ...

數(shù)據(jù)分析師知識點匯總（主成分分析）: 2021-02-19; 一、具體方法 1.主成分分析的具體方法主成分分析是一類常用的針對連續(xù)變量的降維方法，選取能夠最大化解釋數(shù)據(jù)變異的成分，將數(shù)據(jù)從高維降到低維，同時保證各個維度之間正交。對變量的協(xié)方差矩陣或相關(guān)系 ...

CDA LEVEL I 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫（一）: 2024-08-13; 查看更多題目 A.變大 C.不變 2.在研究數(shù)據(jù)中，有一個變量“飲料類型”有4 個水平“果汁”、“碳酸飲料”、 “能量飲料”和“其他”，由于該變量的少量數(shù)據(jù)缺失，那么缺失值用哪種填充方式會比較好？ B. ...

用Python制作處理小工具，多種操作，一鍵完成，非常實用: 2021-02-07; 作者：GUI工作組本文將結(jié)合GUI工具PySimpleGUI，來講解如何制作一款屬于自己的數(shù)據(jù)預處理小工具，讓這個過程也能夠自動化！最終效果如下本文將分為三部分講解：主要涉及將涉及以下模塊：一、G ...

工資比同事低，這些關(guān)鍵技能，你掌握了嗎: 2021-02-03; 前幾天公司面試了幾個數(shù)據(jù)分析崗位，一連面試了一周，結(jié)果沒有一個被錄取，感觸頗深。數(shù)據(jù)分析師每天需要接觸大量的數(shù)據(jù)，可是這些候選人連最基礎的拆解業(yè)務場景，制定數(shù)據(jù)指標，以及通過什么樣的工具 ...

CDA LEVEL I 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫（十二）: 2024-10-05; 不過，在出題前，要公布下上一期51-55題的答案，大家一起來看！ 52、D 54、B 你答對了嗎？ 56.一家電商抽取了36個消費者年齡作為隨機樣本，得到樣本均值為40，樣本標準差為6。該電商客戶年齡90%的置信 ...

CDA LEVEL I 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫（十）: 2020-12-24; 不過，在出題前，要公布下上一期41-45題的答案，大家一起來看！ 42、D 44、C 你答對了嗎？ 46.在處理后臺數(shù)據(jù)時，有一列客戶輸入變量名為“您的愛好”，共有5個不同的選項，但是有70%左右的客戶這一項 ...

CDA LEVEL I 數(shù)據(jù)分析認證考試模擬題庫（九）: 2024-10-05; 不過，在出題前，要公布下上一期36-40題的答案，大家一起來看！ 37、B 39、B 你答對了嗎？ 41.一個電瓶車制造商聲稱，其生產(chǎn)的電瓶車正常行駛條件下大于40公里，對一個由20輛電瓶車組成的隨機樣本作了 ...

生存曲線的估計方法（2）：生存率的95%置信區(qū)間: 2020-11-10; 作者：丁點helper 來源：丁點幫你生存分析的上一篇文章主要通過一張表格介紹了計算生存率的方法，稱作K-M法，也叫乘積極限法，簡單來講就是將生存概率相乘獲得生存率。生存曲線的估計方法（1）： ...

一文搞懂“正態(tài)分布”所有重要知識點: 2020-10-23; 作者：丁點helper 來源：丁點幫你正態(tài)分布，這個我們從中學就學過的內(nèi)容，真有這么重要嗎？我想，真正學懂統(tǒng)計的人對這一點是不會質(zhì)疑的，且不談特別高深的統(tǒng)計理論，徹底弄懂正態(tài)分布是靈活運用統(tǒng)計學 ...

廣義線性回歸分析模型Logistic，一文讀懂它！: 2020-09-23; 作者：丁點helper 來源：丁點幫你前文我們已經(jīng)講解了相關(guān)與回歸的基礎知識，并且重點討論了多重線性回歸的應用與診斷分析。今天的文章，我們來看看日常學習和科研中應用同樣廣泛的另一類回歸分析——Lo ...

如何用Python進行大數(shù)據(jù)挖掘和分析？快速入門路徑圖: 2018-08-30; 如何用Python進行大數(shù)據(jù)挖掘和分析？快速入門路徑圖大數(shù)據(jù)無處不在。在時下這個年代，不管你喜歡與否，在運營一個成功的商業(yè)的過程中都有可能會遇到它。什么是大數(shù)據(jù) ？大數(shù)據(jù)就像它看起來那樣——有 ...

關(guān)于數(shù)據(jù)處理的幾個踩過坑的案例: 2018-08-15; 關(guān)于數(shù)據(jù)處理的幾個踩過坑的案例因為這段時間好忙，好久沒有更新，我怕失去你們，所以就寫了幾個我在數(shù)據(jù)處理中碰到的坑，就是分享給你們看下是不是你們也有這種情況，但是我寫到一般，腦子短路了，寫不出來了 ...

python中常用的九種預處理方法分享: 2018-07-20; python中常用的九種預處理方法分享本文總結(jié)的是我們大家在python中常見的數(shù)據(jù)預處理方法，以下通過sklearn的preprocessing模塊來介紹; 1. 標準化（Standardization or Mean Removal and Variance Scaling) 變 ...

一種面向高維數(shù)據(jù)的集成聚類算法: 2018-06-10; 一種面向高維數(shù)據(jù)的集成聚類算法聚類集成已經(jīng)成為機器學習的研究熱點，它對原始數(shù)據(jù)集的多個聚類結(jié)果進行學習和集成，得到一個能較好地反映數(shù)據(jù)集內(nèi)在結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)劃分。很多學者的研究證明聚類集成能有效 ...

大數(shù)據(jù)對比分析，技術(shù)面試里的那些門道: 2018-06-03; 大數(shù)據(jù)對比分析，技術(shù)面試里的那些門道眾所周知，技術(shù)能力的評價是技術(shù)求職者的重要的一項指標。但是，求職者的面試表現(xiàn)到底是如何被判定的呢?怎樣的面試分數(shù)統(tǒng)計才能更加靠譜地衡量求職者的真實水平呢?美國的 ...

應用數(shù)據(jù)挖掘進行客戶關(guān)系管理: 2018-05-18; 應用數(shù)據(jù)挖掘進行客戶關(guān)系管理在當今市場上，商業(yè)的成功離不開有效的客戶關(guān)系管理(Customer Relationship Management，CRM)。客戶關(guān)系管理的本質(zhì)是更有效地進行競爭?？蛻絷P(guān)系管理的目標是縮減銷售周期和銷 ...

海量數(shù)據(jù)對比分析，技術(shù)面試里的那些門道: 2018-05-12; 海量數(shù)據(jù)對比分析，技術(shù)面試里的那些門道眾所周知，技術(shù)能力的評價是技術(shù)求職者的重要的一項指標。但是，求職者的面試表現(xiàn)到底是如何被判定的呢？怎樣的面試分數(shù)統(tǒng)計才能更加靠譜地衡量求職者的真實水平呢？美 ...

促進大數(shù)據(jù)與精準扶貧深度融合: 2018-05-05; 促進大數(shù)據(jù)與精準扶貧深度融合深入實施國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，是提升精準扶貧效率的重要舉措，但目前，大數(shù)據(jù)精準扶貧還存在大數(shù)據(jù)還不夠準確、扶貧數(shù)據(jù)缺少共享開放機制、扶貧系統(tǒng)及平臺標準不統(tǒng)一等瓶頸，亟需創(chuàng)新 ...