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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(gè)參數(shù)驗(yàn)證碼對(duì)象,之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個(gè)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(tái)檢測(cè)極驗(yàn)服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時(shí)表示是新驗(yàn)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(qǐng)參見:http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計(jì)時(shí)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 = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請(qǐng)輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請(qǐng)輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; 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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機(jī)器學(xué)習(xí)中的各種相似性、距離度量

機(jī)器學(xué)習(xí)中的各種相似性、距離度量
2017-07-25
機(jī)器學(xué)習(xí)中的各種相似性、距離度量 本文主要關(guān)注點(diǎn)在于各個(gè)距離、相似度之間的優(yōu)缺點(diǎn),及使用時(shí)候的注意事項(xiàng)。 1. 閔可夫斯基距離 基本認(rèn)識(shí) 該距離最常用的 p 是 2 和 1, 前者是歐幾里得距離(Euc ...

樣本統(tǒng)計(jì)量與總體的關(guān)系,抽樣分布的概念性質(zhì)

樣本統(tǒng)計(jì)量與總體的關(guān)系,抽樣分布的概念性質(zhì)
2017-07-23
樣本統(tǒng)計(jì)量與總體的關(guān)系,抽樣分布的概念性質(zhì) 本文對(duì)抽樣分布的概念、無偏差和最小偏差等性質(zhì),以及中心極限定理和樣本比例的抽樣分布進(jìn)行總結(jié)。 1  抽樣分布基本概念 參數(shù)(parameter):參數(shù) ...

圖形和數(shù)值的數(shù)據(jù)集描述方法

圖形和數(shù)值的數(shù)據(jù)集描述方法
2017-07-23
圖形和數(shù)值的數(shù)據(jù)集描述方法 圖形方法對(duì)數(shù)據(jù)集的描述 1. 條形圖(bar graph)   條形圖一般橫向表示類別(class),縱向表示該類別所對(duì)應(yīng)的類別頻率(class frequency)。 2. 餅狀圖(pie graph) &nb ...

R語言與點(diǎn)估計(jì)學(xué)習(xí)筆記(矩估計(jì)與MLE)

R語言與點(diǎn)估計(jì)學(xué)習(xí)筆記(矩估計(jì)與MLE)
2017-07-22
R語言與點(diǎn)估計(jì)學(xué)習(xí)筆記(矩估計(jì)與MLE) 眾所周知,R語言是個(gè)不錯(cuò)的統(tǒng)計(jì)軟件。今天分享一下利用R語言做點(diǎn)估計(jì)的內(nèi)容。主要有:矩估計(jì)、極大似然估計(jì)、EM算法、最小二乘估計(jì)、刀切法(Jackknife)、自助法(Boots ...

一篇文章解決你所有關(guān)于數(shù)據(jù)分析的問題

一篇文章解決你所有關(guān)于數(shù)據(jù)分析的問題
2017-07-19
一篇文章解決你所有關(guān)于數(shù)據(jù)分析的問題  1. 數(shù)據(jù)分析多層模型介紹 這個(gè)金字塔圖像是數(shù)據(jù)分析的多層模型,從下往上一共有六層:   底下第一層稱為Data Sources 元數(shù)據(jù)層。 比如說在生產(chǎn)線上 ...
R語言方差分析ANOVA
2017-07-18
R語言方差分析ANOVA 自己整理編寫的R語言常用數(shù)據(jù)分析模型的模板,原文件為Rmd格式,直接復(fù)制粘貼過來,作為個(gè)人學(xué)習(xí)筆記保存和分享。 I. 單因素方差分析 #用data frame的格式輸入數(shù)據(jù) medicine <- data.frame( ...

R語言:異常值檢驗(yàn)、離群點(diǎn)分析、異常值處理

R語言:異常值檢驗(yàn)、離群點(diǎn)分析、異常值處理
2017-07-17
R語言:異常值檢驗(yàn)、離群點(diǎn)分析、異常值處理 筆者寄語:異常值處理一般分為以下幾個(gè)步驟:異常值檢測(cè)、異常值篩選、異常值處理。其中異常值檢測(cè)的方法主要有:箱型圖、簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)量(比如觀察極值) 異常值處理方 ...

心理學(xué)畢業(yè)論文SPSS和Amos數(shù)據(jù)分析步驟和內(nèi)容模板

心理學(xué)畢業(yè)論文SPSS和Amos數(shù)據(jù)分析步驟和內(nèi)容模板
2017-07-14
心理學(xué)畢業(yè)論文SPSS和Amos數(shù)據(jù)分析步驟和內(nèi)容模板 心理學(xué)的畢業(yè)論文絕大多數(shù)都是實(shí)證論文,即問卷調(diào)查研究或?qū)嶒?yàn)研究,這些論文都涉及非常重要的環(huán)節(jié)——數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析。那么,一篇規(guī)范的心理學(xué)畢業(yè)論文其數(shù)據(jù)統(tǒng) ...

SPSS分析技術(shù):簡(jiǎn)單對(duì)應(yīng)分析

SPSS分析技術(shù):簡(jiǎn)單對(duì)應(yīng)分析
2017-07-12
SPSS分析技術(shù):簡(jiǎn)單對(duì)應(yīng)分析 分類型數(shù)據(jù)(包括定類數(shù)據(jù)和定序數(shù)據(jù))在數(shù)據(jù)分析中扮演著重要的角色,例如,分類型數(shù)據(jù)能夠幫助我們對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)記錄進(jìn)行分門別類,但是由于分類型數(shù)據(jù)的特點(diǎn),很多基于均值、方差和 ...

SPSS詳細(xì)操作:單因素方差分析

SPSS詳細(xì)操作:單因素方差分析
2020-12-08
一、問題與數(shù)據(jù) 為調(diào)查A、B、C三種治療措施對(duì)患者谷丙轉(zhuǎn)氨酶(ALT)的影響,某科室將45名患者隨機(jī)分為三組,每組15人,分別采取A、B、C三種治療措施。治療后ALT水平(U/L)如下。試問應(yīng)用三種治療措施后,患者 ...

R語言之?dāng)?shù)據(jù)管理

R語言之?dāng)?shù)據(jù)管理
2017-07-08
R語言之?dāng)?shù)據(jù)管理 數(shù)據(jù)挖掘最重要的一環(huán)就是如何管理你的數(shù)據(jù),因?yàn)樵紨?shù)據(jù)一般都不能直接用來進(jìn)行分析,需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行增加衍生變量、數(shù)據(jù)分箱、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理;對(duì)因子型變量進(jìn)行啞變量處理;數(shù)據(jù)抽樣和 ...
R語言時(shí)間序列數(shù)據(jù)應(yīng)用xts
2017-07-07
R語言時(shí)間序列數(shù)據(jù)應(yīng)用xts zoo是時(shí)間序列的基礎(chǔ)庫(kù),是面向通用的設(shè)計(jì)。 xts 是對(duì)時(shí)間序列庫(kù)(zoo) 的一種擴(kuò)展實(shí)現(xiàn)。xts 類型繼承了zoo 類型,豐富了時(shí)間序列數(shù)據(jù)處理的函數(shù)。 一、xts對(duì)象的結(jié)構(gòu)和定義 1、 ...
SPSS函數(shù)之分布函數(shù)
2017-07-03
SPSS函數(shù)之分布函數(shù) 概率密度函數(shù) 下列函數(shù)給出了具有指定分布的密度函數(shù)在第一個(gè)參數(shù) quant 值處的值。后面的參數(shù)為分布參數(shù)。請(qǐng)注意每個(gè)函數(shù)名稱中的句點(diǎn)。 PDF.BERNOULLI(quant,prob)數(shù)值。返回具 ...

SPSS統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)-距離相關(guān)

SPSS統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)-距離相關(guān)
2017-06-29
SPSS統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)-距離相關(guān) 該過程計(jì)算測(cè)量變量對(duì)或個(gè)案對(duì)之間相似性或不相似性(距離)的各種統(tǒng)計(jì)量。隨后,這些相似性或距離測(cè)量可與其他過程(例如因子分析、聚類分析或多維尺度)一起使用,以幫助分析復(fù)雜的數(shù) ...

SPSS詳細(xì)教程 | 配對(duì)樣本的t檢驗(yàn)

SPSS詳細(xì)教程 | 配對(duì)樣本的t檢驗(yàn)
2017-06-25
SPSS詳細(xì)教程 | 配對(duì)樣本的t檢驗(yàn) 1、問題與數(shù)據(jù) 某研究使用克矽平治療矽肺病患者10名,分別測(cè)得治療前、后患者的血紅蛋白含量(g/dL),數(shù)據(jù)如下。試問該藥對(duì)矽肺患者的血紅蛋白含量有無影響? 2、 ...

如何使用PROC MEANS和PROC UNIVARIATE進(jìn)行統(tǒng)計(jì)描述

如何使用PROC MEANS和PROC UNIVARIATE進(jìn)行統(tǒng)計(jì)描述
2017-06-18
如何使用PROC MEANS和PROC UNIVARIATE進(jìn)行統(tǒng)計(jì)描述 描述性統(tǒng)計(jì)分析是對(duì)一組數(shù)據(jù)的各個(gè)特征進(jìn)行分析,以便于描述測(cè)量樣本的各種特征及其所代表的總體特征。描述性統(tǒng)計(jì)分析的內(nèi)容很多,常用的有平均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、 ...
如何利用SPSS產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)字表
2017-06-04
如何利用SPSS產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)字表 在醫(yī)學(xué)研究中,科研工作者常常需要把研究對(duì)象進(jìn)行隨機(jī)分組,實(shí)現(xiàn)不同處理因素實(shí)驗(yàn)順序的隨機(jī)化或在總體中隨機(jī)抽取部分樣本作為研究。以上問題均涉及到統(tǒng)計(jì)學(xué)中隨機(jī)化的問題,其目的主 ...

R語言解讀資本資產(chǎn)定價(jià)模型CAPM

R語言解讀資本資產(chǎn)定價(jià)模型CAPM
2017-05-30
R語言解讀資本資產(chǎn)定價(jià)模型CAPM 伴隨2016年中國(guó)金融交易市場(chǎng)的跌宕起伏,風(fēng)險(xiǎn)越來越不確定,利率持續(xù)走低,理財(cái)?shù)葻o風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)收益持續(xù)下降的情況,唯有投資組合才能讓我們的資產(chǎn)保值、增值。根據(jù)資本資產(chǎn)定價(jià)模 ...

SAS中最常用的10個(gè)命令

SAS中最常用的10個(gè)命令
2017-05-29
SAS中最常用的10個(gè)命令 SAS是喬伊平時(shí)學(xué)習(xí)中常用到的數(shù)據(jù)處理軟件之一。在處理大批量數(shù)據(jù)時(shí),SAS不能說太好用呢。SAS也是學(xué)習(xí)起來十分簡(jiǎn)單的一個(gè)軟件,掌握一些基本的命令,就可以滿足日常的數(shù)據(jù)處理需求。 ...

SPSS統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)---描述功能的使用

SPSS統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)---描述功能的使用
2017-05-22
SPSS統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)---描述功能的使用  “描述”過程為單個(gè)表中的若干變量顯示單變量摘要統(tǒng)計(jì)量,并計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化值(z 得分)。變量可以按其均值(升序或降序)大小、按字母順序或按您選擇變量的順序(缺省值)進(jìn) ...

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