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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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R語言之隨機數(shù)與抽樣模擬篇: 2017-12-06; R語言之隨機數(shù)與抽樣模擬篇 R語言生成均勻分布隨機數(shù)的函數(shù)是runif（）句法是：runif(n,min=0,max=1) n表示生成的隨機數(shù)數(shù)量，min表示均勻分布的下限，max表示均勻分布的上限；若省略參數(shù)min ...

SPSS回歸分析：自動線性模型: 2017-11-19; SPSS回歸分析：自動線性模型一、自動線性模型（分析-回歸-自動線性建模） 1、目標（分析-回歸-自動線性建模-構建選項） 2、基本（分析-回歸-自動線性建模-構建選項）自動準備 ...

SPSS數(shù)據(jù)準備：數(shù)據(jù)驗證: 2017-11-02; SPSS數(shù)據(jù)準備：數(shù)據(jù)驗證一、數(shù)據(jù)準備：隨著計算系統(tǒng)能力的提高，對信息的需要成比例增長，導致收集的數(shù)據(jù)越來越多—出現(xiàn)更多的個案、更多的變量以及更多的數(shù)據(jù)輸入錯誤。這些 ...

大數(shù)據(jù)世界里的謊言與事實: 2017-10-08; 大數(shù)據(jù)世界里的謊言與事實這位先生，您好，您聽過大數(shù)據(jù)么? 不不不，不是鋸大樹的那個鋸...是很大的數(shù)據(jù)，特別大，是今年最流行的，人人都在談的先進技術——您只要用了我們的大數(shù)據(jù)分析方案，保證您的企業(yè) ...

在SPSS中做描述統(tǒng)計并輸出三線表: 2017-09-13; 在SPSS中做描述統(tǒng)計并輸出三線表簡單來說，這篇文章的主要內(nèi)容是關于如何從如下圖1得到如下圖2 的：（圖1 問卷調(diào)查結果數(shù)據(jù)表）（圖2 描述統(tǒng)計結果三線表）現(xiàn)在來分析一下，從圖1到圖2， ...

用Python從零實現(xiàn)貝葉斯分類器的機器學習的教程: 2017-07-31; 用Python從零實現(xiàn)貝葉斯分類器的機器學習的教程這篇文章主要介紹了用Python從零實現(xiàn)貝葉斯分類器的教程,樸素貝葉斯算法屬于機器學習中的基礎內(nèi)容、實用而高效，本文詳細展示了用Python語言實現(xiàn)的步驟，需要的 ...

機器學習中的各種相似性、距離度量: 2017-07-25; 機器學習中的各種相似性、距離度量本文主要關注點在于各個距離、相似度之間的優(yōu)缺點，及使用時候的注意事項。 1. 閔可夫斯基距離基本認識該距離最常用的 p 是 2 和 1, 前者是歐幾里得距離（Euc ...

樣本統(tǒng)計量與總體的關系，抽樣分布的概念性質(zhì): 2017-07-23; 樣本統(tǒng)計量與總體的關系，抽樣分布的概念性質(zhì) 本文對抽樣分布的概念、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行總結。 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: 2017-07-23; 圖形和數(shù)值的數(shù)據(jù)集描述方法圖形方法對數(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應的類別頻率（class frequency）。 2. 餅狀圖（pie graph） &nb ...

R語言與點估計學習筆記（矩估計與MLE）: 2017-07-22; R語言與點估計學習筆記（矩估計與MLE）眾所周知，R語言是個不錯的統(tǒng)計軟件。今天分享一下利用R語言做點估計的內(nèi)容。主要有：矩估計、極大似然估計、EM算法、最小二乘估計、刀切法（Jackknife）、自助法（Boots ...

一篇文章解決你所有關于數(shù)據(jù)分析的問題: 2017-07-19; 一篇文章解決你所有關于數(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，直接復制粘貼過來，作為個人學習筆記保存和分享。 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、離群點分析、異常值處理: 2017-07-17; R語言：異常值檢驗、離群點分析、異常值處理筆者寄語：異常值處理一般分為以下幾個步驟：異常值檢測、異常值篩選、異常值處理。其中異常值檢測的方法主要有：箱型圖、簡單統(tǒng)計量（比如觀察極值）異常值處理方 ...

心理學畢業(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)容模板心理學的畢業(yè)論文絕大多數(shù)都是實證論文，即問卷調(diào)查研究或實驗研究，這些論文都涉及非常重要的環(huán)節(jié)——數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析。那么，一篇規(guī)范的心理學畢業(yè)論文其數(shù)據(jù)統(tǒng) ...

SPSS分析技術：簡單對應分析: 2017-07-12; SPSS分析技術：簡單對應分析分類型數(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)能夠幫助我們對每個數(shù)據(jù)記錄進行分門別類，但是由于分類型數(shù)據(jù)的特點，很多基于均值、方差和 ...

SPSS詳細操作: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三種治療措施對患者谷丙轉氨酶（ALT）的影響，某科室將45名患者隨機分為三組，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。試問應用三種治療措施后，患者 ...

R語言之數(shù)據(jù)管理: 2017-07-08; R語言之數(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)，因為原始數(shù)據(jù)一般都不能直接用來進行分析，需要對原始數(shù)據(jù)進行增加衍生變量、數(shù)據(jù)分箱、數(shù)據(jù)標準化處理；對因子型變量進行啞變量處理；數(shù)據(jù)抽樣和 ...

R語言時間序列數(shù)據(jù)應用xts: 2017-07-07; R語言時間序列數(shù)據(jù)應用xts zoo是時間序列的基礎庫，是面向通用的設計。 xts 是對時間序列庫(zoo) 的一種擴展實現(xiàn)。xts 類型繼承了zoo 類型，豐富了時間序列數(shù)據(jù)處理的函數(shù)。一、xts對象的結構和定義 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)在第一個參數(shù) quant 值處的值。后面的參數(shù)為分布參數(shù)。請注意每個函數(shù)名稱中的句點。 PDF．BERNOULLI（quant，prob）數(shù)值。返回具 ...

SPSS統(tǒng)計基礎-距離相關: 2017-06-29; SPSS統(tǒng)計基礎-距離相關該過程計算測量變量對或個案對之間相似性或不相似性（距離）的各種統(tǒng)計量。隨后，這些相似性或距離測量可與其他過程（例如因子分析、聚類分析或多維尺度）一起使用，以幫助分析復雜的數(shù) ...