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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(jiàn):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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如何用spss分析不同自變量組內(nèi)數(shù)據(jù)的差異性?

如何用spss分析不同自變量組內(nèi)數(shù)據(jù)的差異性?
2023-05-15
SPSS是常用的統(tǒng)計(jì)分析軟件之一,可以用于數(shù)據(jù)探索、描述性統(tǒng)計(jì)分析、回歸分析、方差分析等多種分析方法。本文將詳細(xì)介紹如何使用SPSS分析不同自變量組內(nèi)數(shù)據(jù)的差異性。 一、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 首先需要準(zhǔn)備好比較的不 ...
如何解讀spss的分析結(jié)果?其中,因子分析和主成分分析的差別在哪里?
2023-05-12
SPSS是一款被廣泛使用的統(tǒng)計(jì)分析軟件,用于數(shù)據(jù)處理和分析。在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí),正確地解讀分析結(jié)果非常重要,因?yàn)樗梢詭椭覀兇_定我們所研究問(wèn)題的答案并做出正確的決策。本文將探討如何解讀SPSS的分析結(jié)果,并介 ...

spss怎么檢驗(yàn)內(nèi)生性?

spss怎么檢驗(yàn)內(nèi)生性?
2023-05-12
SPSS是廣泛使用的統(tǒng)計(jì)軟件,它提供了許多方法來(lái)檢驗(yàn)內(nèi)生性問(wèn)題。本文將介紹什么是內(nèi)生性、內(nèi)生性的原因、如何識(shí)別和檢驗(yàn)內(nèi)生性問(wèn)題以及如何使用SPSS進(jìn)行內(nèi)生性分析。 一、什么是內(nèi)生性? 內(nèi)生性(endogeneit ...

spss因子分析過(guò)程中,旋轉(zhuǎn)載荷平方和累積有點(diǎn)低咋辦?怎么調(diào)整?

spss因子分析過(guò)程中,旋轉(zhuǎn)載荷平方和累積有點(diǎn)低咋辦?怎么調(diào)整?
2023-05-09
在 SPSS 中進(jìn)行因子分析時(shí),旋轉(zhuǎn)載荷平方和累積是一個(gè)重要的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。它表示了因子解釋數(shù)據(jù)的能力,即能夠解釋多少數(shù)據(jù)方差。如果旋轉(zhuǎn)載荷平方和累積較低,則說(shuō)明因子解釋數(shù)據(jù)的能力相對(duì)較弱,需要進(jìn)行調(diào)整。 ...
SPSS主成分分析的結(jié)果可以直接用來(lái)做聚類分析嗎?聚類分析需要將數(shù)據(jù)歸一化處理嗎?
2023-05-08
主成分分析和聚類分析是常用的數(shù)據(jù)分析方法,兩者相互獨(dú)立但也可以結(jié)合使用。在進(jìn)行聚類分析之前,通常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。 主成分分析(PCA)是將多個(gè)相關(guān)變量轉(zhuǎn)換為少數(shù)幾個(gè)無(wú)關(guān)變量的過(guò)程,這些無(wú)關(guān)變量稱 ...
python numpy的樣本標(biāo)準(zhǔn)差怎么寫(xiě)?
2023-04-24
Python中的NumPy(Numerical Python)是一種基于Python語(yǔ)言的科學(xué)計(jì)算庫(kù),其提供了許多高效的數(shù)值計(jì)算工具和數(shù)組操作函數(shù)。其中包括計(jì)算樣本標(biāo)準(zhǔn)差的函數(shù)。 要在Python中使用NumPy計(jì)算樣本標(biāo)準(zhǔn)差,可以使用numpy.std ...

spss多元回歸分析的結(jié)果顯示調(diào)整后的R方為負(fù)數(shù)該怎么辦?

spss多元回歸分析的結(jié)果顯示調(diào)整后的R方為負(fù)數(shù)該怎么辦?
2023-04-19
當(dāng)進(jìn)行多元回歸分析時(shí),我們通常使用調(diào)整后的R方來(lái)評(píng)估模型的擬合程度。調(diào)整后的R方是對(duì)R方的修正,它考慮了自變量的數(shù)量和樣本量對(duì)R方的影響。然而,當(dāng)調(diào)整后的R方為負(fù)數(shù)時(shí),這表示模型的表現(xiàn)非常糟糕,預(yù)測(cè)能力 ...

用spss進(jìn)行主成分分析,需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化嗎?

用spss進(jìn)行主成分分析,需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化嗎?
2023-04-18
主成分分析是一種常用的多元統(tǒng)計(jì)方法,它可以幫助我們減少數(shù)據(jù)維度、提取主要特征和結(jié)構(gòu),并將其轉(zhuǎn)換為新的變量。在進(jìn)行主成分分析時(shí),一個(gè)重要的問(wèn)題是是否需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。 首先,讓我們了解一下什 ...

spss中多重共線性診斷VIF是越大越好還是越小越好?

spss中多重共線性診斷VIF是越大越好還是越小越好?
2023-04-13
在SPSS中,多重共線性診斷是非常重要的一步,而VIF(方差膨脹因子)是一個(gè)用于檢測(cè)多重共線性的指標(biāo)。關(guān)于VIF的大小問(wèn)題,需要根據(jù)其定義和作用來(lái)分析它的好壞。 首先,我們需要了解什么是多重共線性。多重共線 ...

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里的訓(xùn)練次數(shù),訓(xùn)練目標(biāo),學(xué)習(xí)速率怎么確定?

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里的訓(xùn)練次數(shù),訓(xùn)練目標(biāo),學(xué)習(xí)速率怎么確定?
2023-04-13
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種常見(jiàn)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,用于解決分類、回歸和聚類等問(wèn)題。在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,訓(xùn)練次數(shù)、訓(xùn)練目標(biāo)和學(xué)習(xí)速率是三個(gè)重要的超參數(shù),對(duì)模型的性能和訓(xùn)練效率有著至關(guān)重要的影響。本文將從理論和實(shí)踐兩 ...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么要進(jìn)行歸一化的數(shù)據(jù)預(yù)處理工作?
2023-04-12
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (Convolutional Neural Networks, CNNs) 是一種廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、語(yǔ)音處理、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)模型。在使用CNNs進(jìn)行分類或回歸任務(wù)之前,通常需要對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。其中一個(gè)重要的 ...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中歸一化層的作用?
2023-04-11
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (Convolutional Neural Network, CNN) 是一種深度學(xué)習(xí)模型,常用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)。除了常見(jiàn)的卷積層、池化層和全連接層,CNN 中還有一個(gè)重要的組件就是歸一化層 (Normalization Layer)。在本文中,我 ...

spss中怎么計(jì)算李克特量表的得分,注意是每個(gè)樣本的得分?

spss中怎么計(jì)算李克特量表的得分,注意是每個(gè)樣本的得分?
2023-04-10
SPSS(統(tǒng)計(jì)軟件包)是一種流行的統(tǒng)計(jì)分析工具,它可以用來(lái)計(jì)算李克特量表的得分。李克特量表是一種常用的測(cè)量問(wèn)卷調(diào)查中心態(tài)度和信念的工具。在這篇文章中,我們將討論如何使用SPSS計(jì)算李克特量表的得分以及一些操 ...
SPSS降維里的因子得分能作為變數(shù)作回歸分析嗎?
2023-04-10
在SPSS中,降維是指將高維度數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為低維度數(shù)據(jù)集的過(guò)程。這可以通過(guò)因子分析等技術(shù)實(shí)現(xiàn)。當(dāng)使用因子分析時(shí),通常會(huì)生成一組稱為因子得分的新變量。因子得分是觀察值在每個(gè)因子上的得分,從而在減少原始變量數(shù)量 ...
在 Pandas DataFrame 中如何歸一化某列?
2023-04-10
Pandas是一種用于數(shù)據(jù)分析和處理的常用Python庫(kù)。在Pandas DataFrame中,歸一化某列可以將該列的值從原始比例縮放到0到1之間的標(biāo)準(zhǔn)比例,使其更容易與其他列進(jìn)行比較和分析。本文將介紹如何對(duì)Pandas DataFrame中的某 ...

spss判斷兩組數(shù)據(jù)是否有顯著性差異?

spss判斷兩組數(shù)據(jù)是否有顯著性差異?
2023-04-07
SPSS是一種數(shù)據(jù)分析軟件,可以用于比較不同組別之間的差異,并確定這些差異是否顯著。下面將介紹如何使用SPSS來(lái)判斷兩組數(shù)據(jù)是否有顯著性差異。 首先,我們需要準(zhǔn)備兩組數(shù)據(jù),并將它們導(dǎo)入到SPSS中。在SPSS中, ...

SPSS中標(biāo)準(zhǔn)化的因子載荷怎么得出的?

SPSS中標(biāo)準(zhǔn)化的因子載荷怎么得出的?
2023-04-07
標(biāo)準(zhǔn)化的因子載荷是SPSS中進(jìn)行因子分析時(shí)的一個(gè)重要結(jié)果。它表示每個(gè)變量在因子中所占的比例,從而幫助研究人員確定哪些變量對(duì)于某一因子的影響較大。本文將簡(jiǎn)要介紹SPSS中如何計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化的因子載荷并解釋其含義。 ...

spss怎么做區(qū)分效度?

spss怎么做區(qū)分效度?
2023-04-07
SPSS(統(tǒng)計(jì)軟件包)是一種數(shù)據(jù)分析工具,可以用于研究各種類型的變量之間的關(guān)系,包括構(gòu)想效度和區(qū)分效度。本文將重點(diǎn)介紹如何在SPSS中進(jìn)行區(qū)分效度分析。 什么是區(qū)分效度? 區(qū)分效度是指一個(gè)測(cè)量工具能夠區(qū) ...
pytorch中model.eval()會(huì)對(duì)哪些函數(shù)有影響?
2023-04-07
PyTorch是一個(gè)廣泛使用的深度學(xué)習(xí)框架,提供了豐富的工具和函數(shù)來(lái)構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。其中,model.eval()是一個(gè)重要的函數(shù),用于將模型轉(zhuǎn)換為評(píng)估模式。該函數(shù)會(huì)影響到模型中的一些關(guān)鍵函數(shù),如前向傳 ...

SPSS的分組回歸怎么做,如何看統(tǒng)計(jì)結(jié)果?

SPSS的分組回歸怎么做,如何看統(tǒng)計(jì)結(jié)果?
2023-04-03
SPSS是一款廣泛應(yīng)用于社會(huì)科學(xué)、商業(yè)及政府機(jī)構(gòu)等領(lǐng)域的統(tǒng)計(jì)分析軟件,其中分組回歸是一種常見(jiàn)的數(shù)據(jù)分析方法。本文將介紹在SPSS中如何進(jìn)行分組回歸分析以及如何解讀分組回歸結(jié)果。 一、如何進(jìn)行分組回歸 ...

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