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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(), // 加隨機數防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調用 initGeetest 進行初始化 // 參數1：配置參數 // 參數2：回調，回調的第一個參數驗證碼對象，之后可以使用它調用相應的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數為必須，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", // 產品形式，包括：float，popup width: "280px", https: true // 更多配置參數說明請參見：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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【熱議話題】一個人為何會陷入社會底層: 2024-12-18; 最近，知乎上有個很火的話題：“一個人為何會陷入社會底層”？有人說，這個世界上只有一個分水嶺，就是“羊水”；還有人說，一個人的出身決定了他 80%的命運；也有人說，之所以淪為底層，主要是沒有掌握核心技能， ...

數據分析需要掌握的統(tǒng)計學知識: 2024-12-04; 了解數據的本質：描述性統(tǒng)計描述性統(tǒng)計是數據分析中的基石，通過各種統(tǒng)計量揭示數據的基本特征。從均值、中位數到標準差和四分位數間距，這些指標讓我們深入了解數據的分布和特征。想象一下，當你手頭有大量銷售數 ...

數據分析相關的數學知識: 2024-12-02; 在今天的數字化時代，數據扮演著至關重要的角色。對于數據分析師而言，熟練掌握各種數據可視化技術至關重要。通過恰到好處的數據呈現(xiàn)和分析，數據分析師能夠為企業(yè)決策提供有力支持。讓我們一起深入探討數據分析中必 ...

數據計算與應用專業(yè)的學生，考數據分析師好找工作嗎: 2024-09-09; 第 1 章引言數據分析師作為現(xiàn)代數據驅動經濟中的重要職業(yè)，近年來受到了越來越多的關注和重視。數據科學、人工智能等領域的蓬勃發(fā)展，使得數據分析不僅成為科技公司的核心競爭力，也逐漸普及到其他各 ...

統(tǒng)計與數據分析基礎：掌握核心概念: 2024-08-22; 統(tǒng)計與數據分析在現(xiàn)代社會中的重要性不言而喻。從科學研究到商業(yè)決策，統(tǒng)計與數據分析為我們提供了強大的工具，幫助我們從復雜的數據中提煉出有價值的信息。然而，要有效利用這些工具，首先需要掌握一些核心概念 ...

哪些統(tǒng)計學概念在數據分析中最重要？: 2023-10-18; 統(tǒng)計學是數據分析的基礎，并提供了許多重要的概念和方法，幫助研究人員從數據中獲取洞察力。以下是在數據分析中最重要的幾個統(tǒng)計學概念。均值與標準差：均值是一組數據的平均值，用于衡量數據集的集中趨勢。標準 ...

數據分析師統(tǒng)計學要學什么: 2023-10-09; 數據分析師是現(xiàn)代商業(yè)中非常重要的一部分，他們需要具備多種統(tǒng)計學知識才能從數據中得出正確的結論并指導商業(yè)決策。下面是數據分析師需要學習的一些統(tǒng)計學知識。一、概率論基礎概率論是統(tǒng)計學的基礎， ...

數據分析師統(tǒng)計學要學什么: 2023-06-15; 數據分析師是現(xiàn)代商業(yè)中非常重要的一部分，他們需要具備多種統(tǒng)計學知識才能從數據中得出正確的結論并指導商業(yè)決策。下面是數據分析師需要學習的一些統(tǒng)計學知識。一、概率論基礎概率論是統(tǒng)計學的基礎， ...

數據科學中的高級統(tǒng)計概念: 2022-02-28; 在我以前的文章初學者數據科學統(tǒng)計指南和推斷統(tǒng)計數據科學家應該知道中，我們討論了幾乎所有的統(tǒng)計基本知識(描述性和推斷性)，它們通常用于理解和處理任何數據科學案例研究。在這篇文章中，讓我們稍微超越一 ...

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

學習numpy，看這篇文章就夠啦: 2020-09-02; 【導語】在數據分析當中，python用到最多的第三方庫就是numpy，今天我們就來講講！作者：王皓來源：大數據DT（ID：hzdashuju） 01 ndarray創(chuàng)建與索引在學習Numpy之前我們需要了解一個概念：數 ...

異常檢測原理與實驗: 2018-08-19; 異常檢測原理與實驗最近需要對欺詐報價進行識別處理，簡單的模型就是給定很多不同數據集，需要找出每個spu下可能存在的欺詐數據，比如{20,22,30},其中的欺詐數據可能就是30。其實加以抽象，屬于異常檢測范圍。 ...

如何提高你的數據分析能力: 2018-07-31; 如何提高你的數據分析能力第一步：數據準備（80%時間）獲取數據(爬蟲，數據倉庫) 驗證數據數據清理(缺失值、孤立點、垃圾信息、規(guī)范化、重復記錄、特殊值、合并數據集) 使用python進行文件讀取c ...

SPSS非參數檢驗：單樣本: 2018-01-05; SPSS非參數檢驗：單樣本一、概念：單樣本非參數檢驗使用一個或多個非參數檢驗識別單個字段中的差別。非參數檢驗不假定您的數據呈正態(tài)分布。非參數檢驗(Nonparametric tests)是統(tǒng)計分析方法的重要 ...

R語言之隨機數與抽樣模擬篇: 2017-12-06; R語言之隨機數與抽樣模擬篇 R語言生成均勻分布隨機數的函數是runif（）句法是：runif(n,min=0,max=1) n表示生成的隨機數數量，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min ...

SPSS函數之分布函數: 2017-07-03; SPSS函數之分布函數概率密度函數下列函數給出了具有指定分布的密度函數在第一個參數 quant 值處的值。后面的參數為分布參數。請注意每個函數名稱中的句點。 PDF．BERNOULLI（quant，prob）數值。返回具 ...

如何使用PROC MEANS和PROC UNIVARIATE進行統(tǒng)計描述: 2017-06-18; 如何使用PROC MEANS和PROC UNIVARIATE進行統(tǒng)計描述描述性統(tǒng)計分析是對一組數據的各個特征進行分析，以便于描述測量樣本的各種特征及其所代表的總體特征。描述性統(tǒng)計分析的內容很多，常用的有平均數、標準差、 ...

Stata實例教程:泊松回歸: 2017-06-12; Stata實例教程:泊松回歸泊松回歸主要適用于罕見結局發(fā)生率的分析，其數據特征一般為：發(fā)生率的分母相對于分子較大，或者事件發(fā)生于有限的時間、空間上。事件發(fā)生數量可以近似為服從泊松分布。常見的例子如，士 ...

Excel數據分析:抽樣設計: 2017-05-16; Excel數據分析:抽樣設計一、隨機數發(fā)生器 1. 隨機數發(fā)生器主要功能 “隨機數發(fā)生器”分析工具可用幾個分布之一產生的獨立隨機數來填充某個區(qū)域?？梢酝ㄟ^概率分布來表示總體中的主體特征。例如，可以使 ...