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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(shuō)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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標(biāo)準(zhǔn)化矩陣 協(xié)方差矩陣 相關(guān)系數(shù)矩陣

標(biāo)準(zhǔn)化矩陣 協(xié)方差矩陣 相關(guān)系數(shù)矩陣
2016-12-13
標(biāo)準(zhǔn)化矩陣 協(xié)方差矩陣 相關(guān)系數(shù)矩陣 在概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)中,協(xié)方差用于衡量?jī)蓚€(gè)變量的總體誤差。而方差是協(xié)方差的一種特殊情況,即當(dāng)兩個(gè)變量是相同的情況。 期望值分別為E(X) = μ 與 E ...

t檢驗(yàn)中的t值和p值是什么關(guān)系_t檢驗(yàn)和p值的關(guān)系

t檢驗(yàn)中的t值和p值是什么關(guān)系_t檢驗(yàn)和p值的關(guān)系
2016-12-12
t檢驗(yàn)中的t值和p值是什么關(guān)系_t檢驗(yàn)和p值的關(guān)系 t檢驗(yàn)中通過(guò)樣本均值 總體均值 樣本標(biāo)準(zhǔn)差 樣本量 可以計(jì)算出一個(gè)t值,這個(gè)t值和p值有什么關(guān)系? 根據(jù)界值表又會(huì)查出一個(gè)數(shù),這個(gè)數(shù)和t值比較,得出大小,判斷 ...

SPSS均值檢驗(yàn)(Compare Means)平均數(shù)比較

SPSS均值檢驗(yàn)(Compare Means)平均數(shù)比較
2016-10-22
SPSS均值檢驗(yàn)(Compare Means)平均數(shù)比較 Means過(guò)程用于統(tǒng)計(jì)分組變量的的基本統(tǒng)計(jì)量。這些基本統(tǒng)計(jì)量包括:均值(Mean)、標(biāo)準(zhǔn)差(Standard Deviation)、觀察量數(shù)目(Number of Cases)、方差(Variance)。Means ...

數(shù)據(jù)分析在人力資源管理中的應(yīng)用之:薪資滲透率

數(shù)據(jù)分析在人力資源管理中的應(yīng)用之:薪資滲透率
2016-07-21
什么是薪資滲透率?為什么要展開統(tǒng)計(jì)? 管理追求組織與人的平衡、制度管理和人性操作的平衡。人力資源管理追求人崗匹配,在日常的薪酬管理過(guò)程中,設(shè)定并遵循薪酬管理體系與制度更具主導(dǎo)性,還是對(duì)員工實(shí)際情況個(gè)性 ...

信息熵與方差-聯(lián)系與區(qū)別

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2016-04-05
    熵的概念很早就在物理學(xué)中出現(xiàn),熱力學(xué)中的熵用于衡量物質(zhì)狀態(tài)的混亂程度。霍金在《時(shí)間簡(jiǎn)歷》中也對(duì)熵有著有趣的表述:一個(gè)常有人打掃清潔的屋子,熵值低,一個(gè)不打掃的屋子,熵值就高,自然界 ...

股票數(shù)據(jù)分析(以中國(guó)銀行股票為例)_數(shù)據(jù)分析師分享

股票數(shù)據(jù)分析(以中國(guó)銀行股票為例)_數(shù)據(jù)分析師分享
2023-10-19
股票數(shù)據(jù)分析(以中國(guó)銀行股票為例)   在股市大跌大漲的情況,如何運(yùn)用數(shù)據(jù)分析技術(shù)在行業(yè)中贏得利益,作為一名數(shù)據(jù)分析師小白,通過(guò)諸多數(shù)據(jù)分析,得出相應(yīng)的分析結(jié)論,在投資股票起得了巨大的作用 ...

CDA數(shù)據(jù)分析練習(xí)題1

CDA數(shù)據(jù)分析練習(xí)題1
2024-09-12
《CDA數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(kù)》 一、單選題 1.統(tǒng)計(jì)圖中的散點(diǎn)圖主要用來(lái)( A   )。 A.觀察變量之間的相關(guān)關(guān)系        B.主要用 ...

SAS編程PROC步——描述性統(tǒng)計(jì)量分析_數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)?

SAS編程PROC步——描述性統(tǒng)計(jì)量分析_數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)?
2015-05-15
SAS編程PROC步——描述性統(tǒng)計(jì)量分析_數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn) 描述性統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的計(jì)算可以用四個(gè)不同的過(guò)程來(lái)實(shí)現(xiàn),它們分別是means過(guò)程、summary過(guò)程、univariate過(guò)程以及tabulate過(guò)程。它們?cè)诠δ芊秶途唧w的 ...

方差分析 SAS實(shí)現(xiàn)過(guò)程 (proc anova(glm))_數(shù)據(jù)分析師

方差分析 SAS實(shí)現(xiàn)過(guò)程 (proc anova(glm))_數(shù)據(jù)分析師
2014-12-05
方差分析 SAS實(shí)現(xiàn)過(guò)程 (proc anova(glm))_數(shù)據(jù)分析師   一、正態(tài)性檢驗(yàn) proc univariate normal; class g; var x; run; 二、 ...

SPSS多因素方差分析(一般線性模型):多變量

SPSS多因素方差分析(一般線性模型):多變量
2020-12-08
一、概念(分析-一般線性模型-多變量)         “GLM 多變量”過(guò)程通過(guò)一個(gè)或多個(gè)因子變量或協(xié)變量為多個(gè)因變量提供回歸分析和方差分析。因子變量將總體劃分成組。通過(guò)使用此一般線性模型過(guò)程 ...

SPSS多因素方差分析(一般線性模型):重復(fù)測(cè)量

SPSS多因素方差分析(一般線性模型):重復(fù)測(cè)量
2014-11-01
SPSS多因素方差分析(一般線性模型):重復(fù)測(cè)量 一、GLM重復(fù)測(cè)量(分析-一般線性模型-重復(fù)度量) 1、概念:“GLM 重復(fù)測(cè)量”過(guò)程在對(duì)每個(gè)主體或個(gè)案多次執(zhí)行相同的測(cè)量時(shí)提供方差分析。如果指定了主體間 ...

CDA數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)理論-題庫(kù)

CDA數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)理論-題庫(kù)
2021-02-03
《數(shù)據(jù)分析專項(xiàng)練習(xí)題庫(kù)》 《CDA數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(kù)》 《企業(yè)數(shù)據(jù)分析面試題庫(kù)》 《基礎(chǔ)理論部分》 第一部分:判斷題 1.統(tǒng)計(jì)學(xué)是研究社會(huì)領(lǐng)域和自然領(lǐng)域的規(guī)律的實(shí)質(zhì)性科學(xué)。 2.大量 ...

CDA LEVEL Ⅰ 業(yè)務(wù)分析師_模擬題

CDA LEVEL Ⅰ 業(yè)務(wù)分析師_模擬題
2024-09-12
《CDA數(shù)據(jù)分析認(rèn)證考試模擬題庫(kù)》 推薦學(xué)習(xí)書籍 《CDA一級(jí)教材》適合CDA一級(jí)考生備考,也適合業(yè)務(wù)及數(shù)據(jù)分析崗位的從業(yè)者提升自我。完整電子版已上線CDA網(wǎng)校,累計(jì)已有10萬(wàn)+在讀~ 免費(fèi)加入閱讀:https://edu ...

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