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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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工資比同事低,這些關(guān)鍵技能,你掌握了嗎

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(gè)數(shù)據(jù)分析崗位,一連面試了一周,結(jié)果沒有一個(gè)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(chǔ)的拆解業(yè)務(wù)場(chǎng)景,制定數(shù)據(jù)指標(biāo),以及通過什么樣的工具 ...

一文搞懂“正態(tài)分布”所有重要知識(shí)點(diǎn)

一文搞懂“正態(tài)分布”所有重要知識(shí)點(diǎn)
2020-10-23
作者:丁點(diǎn)helper 來源:丁點(diǎn)幫你 正態(tài)分布,這個(gè)我們從中學(xué)就學(xué)過的內(nèi)容,真有這么重要嗎?我想,真正學(xué)懂統(tǒng)計(jì)的人對(duì)這一點(diǎn)是不會(huì)質(zhì)疑的,且不談特別高深的統(tǒng)計(jì)理論,徹底弄懂正態(tài)分布是靈活運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué) ...

差異表達(dá)與聚類分析

差異表達(dá)與聚類分析
2018-06-09
差異表達(dá)與聚類分析 在鑒定出ncRNA后,我們?nèi)绾瓮茢嗥淇赡艿纳飳W(xué)功能呢?首先對(duì)于miRNA等作用機(jī)制比較清楚的ncRNA,我們可以參考其作用機(jī)制,利用堿基互補(bǔ)等方式預(yù)測(cè)其靶標(biāo),并進(jìn)而推斷其生物學(xué)功能。然而,對(duì) ...
SPSS非參數(shù)檢驗(yàn):?jiǎn)螛颖?/dt>
2018-01-05
SPSS非參數(shù)檢驗(yàn):?jiǎn)螛颖? 一、概念: 單樣本非參數(shù)檢驗(yàn)使用一個(gè)或多個(gè)非參數(shù)檢驗(yàn)識(shí)別單個(gè)字段中的差別。非參數(shù)檢驗(yàn)不假定您的數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布。非參數(shù)檢驗(yàn)(Nonparametric tests)是統(tǒng)計(jì)分析方法的重要 ...

R語言之隨機(jī)數(shù)與抽樣模擬篇

R語言之隨機(jī)數(shù)與抽樣模擬篇
2017-12-06
R語言之隨機(jī)數(shù)與抽樣模擬篇 R語言生成均勻分布隨機(jī)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(jī)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 ...

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 ...

R語言的常用函數(shù)速查

R語言的常用函數(shù)速查
2017-07-21
R語言的常用函數(shù)速查 基本 一、數(shù)據(jù)管理 vector:向量 numeric:數(shù)值型向量 logical:邏輯型向量character;字符型向量 list:列表 data.frame:數(shù)據(jù)框c:連接為向量或列表 length:求長(zhǎng)度 subset:求子集 ...
R語言邏輯回歸、ROC曲線和十折交叉驗(yàn)證
2017-07-19
R語言邏輯回歸、ROC曲線和十折交叉驗(yàn)證 自己整理編寫的邏輯回歸模板,作為學(xué)習(xí)筆記記錄分享。數(shù)據(jù)集用的是14個(gè)自變量Xi,一個(gè)因變量Y的australian數(shù)據(jù)集。 1. 測(cè)試集和訓(xùn)練集3、7分組 [html] view plain copy ...

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、 ...

Excel數(shù)據(jù)分析:抽樣設(shè)計(jì)

Excel數(shù)據(jù)分析:抽樣設(shè)計(jì)
2017-05-16
Excel數(shù)據(jù)分析:抽樣設(shè)計(jì) 一、隨機(jī)數(shù)發(fā)生器 1. 隨機(jī)數(shù)發(fā)生器主要功能 “隨機(jī)數(shù)發(fā)生器”分析工具可用幾個(gè)分布之一產(chǎn)生的獨(dú)立隨機(jī)數(shù)來填充某個(gè)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 ...

R語言:分布函數(shù)與概率密度+隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生

R語言:分布函數(shù)與概率密度+隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生
2017-04-29
R語言:分布函數(shù)與概率密度+隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生 1、常見概率分布 [plain] view plain copy print?在CODE上查看代碼片派生到我的代碼片     ##正態(tài)分布       pnorm(1.96) &nb ...
【新手必備】SAS常用函數(shù)整理
2017-04-01
【新手必備】SAS常用函數(shù)整理 本文根據(jù)網(wǎng)絡(luò)資源對(duì)SAS的常用函數(shù)進(jìn)行了整理。主要內(nèi)容包括: 1. 數(shù)學(xué)函數(shù) 2. 數(shù)組函數(shù) 3. 字符函數(shù) 4. 日期和時(shí)間函數(shù) 5. 分布密度函數(shù),分布函數(shù) 6. 分位數(shù)函 ...

R語言統(tǒng)計(jì)與分布的相關(guān)知識(shí)

R語言統(tǒng)計(jì)與分布的相關(guān)知識(shí)
2017-02-25
R語言統(tǒng)計(jì)與分布的相關(guān)知識(shí) 變量 變量按變量值是否連續(xù)可分為連續(xù)變量與離散變量?jī)煞N。 連續(xù)變量(continuous variable)與離散變量(discrete variable) 連續(xù)變量 在一定區(qū)間內(nèi)可以任意取值的 ...

SPSS:T檢驗(yàn)、方差分析、非參檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn)的使用要求和適用場(chǎng)景

SPSS:T檢驗(yàn)、方差分析、非參檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn)的使用要求和適用場(chǎng)景
2017-05-25
SPSS:T檢驗(yàn)、方差分析、非參檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn)的使用要求和適用場(chǎng)景 一、T檢驗(yàn) 1.1 樣本均值比較T檢驗(yàn)的使用前提     正態(tài)性;(單樣本、獨(dú)立樣本、配對(duì)樣本T檢驗(yàn)都需要)     連 ...
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