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數(shù)字化人才認證
') } 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(yīng)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(wù)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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忘掉大數(shù)據(jù)之“術(shù)”,點“數(shù)”成金

忘掉大數(shù)據(jù)之“術(shù)”,點“數(shù)”成金
2017-03-25
忘掉大數(shù)據(jù)之“術(shù)”,點“數(shù)”成金 在剛剛結(jié)束的兩會上“互聯(lián)網(wǎng)金融”成為了代表委員們熱議的話題。從政府工作報告對互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的表述中可以看到,金融行業(yè)新一輪淘汰洗牌不可避免。在3月9日華夏互金私董會 ...
【南京聯(lián)迪信息軟件有限公司】招聘數(shù)據(jù)分析師
2017-03-14
【南京聯(lián)迪信息軟件有限公司】招聘數(shù)據(jù)分析師 聯(lián)迪杰易依托于知名企業(yè)強大的技術(shù)研發(fā)實力,所以能夠為各類型企業(yè)客戶提供專業(yè)IT高端技術(shù)培訓(xùn)解決方案。立足于企業(yè)對培訓(xùn)日趨深入及多樣化的需求,從企業(yè)業(yè)務(wù)應(yīng)用信息 ...

機器學(xué)習(xí)中使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

機器學(xué)習(xí)中使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2017-03-14
機器學(xué)習(xí)中使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 這一小節(jié)介紹隨機梯度下降法(stochastic gradient descent)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的使用,這里首先回顧了第三講中介紹的線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差曲面(error surface),如下圖所示。線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對 ...

大數(shù)據(jù)時代,如何搜集有效數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)時代,如何搜集有效數(shù)據(jù)
2017-03-14
大數(shù)據(jù)時代,如何搜集有效數(shù)據(jù) 小編從阿爾茲海默癥成病機理出發(fā),提到了如何對模型參數(shù)降維的問題。我們先來復(fù)(Yù)習(xí)(Xí)一下那張圖表: 經(jīng)過復(fù)(Yù)習(xí)(Xí)后,這張圖似乎不再那么催人入眠了 ...

SPSS分析技術(shù):因子分析;調(diào)查問卷的效度分析

SPSS分析技術(shù):因子分析;調(diào)查問卷的效度分析
2017-03-02
SPSS分析技術(shù):因子分析;調(diào)查問卷的效度分析 在以多個變量測量事物性質(zhì)的過程中,經(jīng)常出現(xiàn)多個變量交叉與重疊的情況。例如,在大學(xué)課程情況的問卷調(diào)查中,我們可以設(shè)置幾個不同的問題來測試教師的課件制作情況 ...
R語言筆記之語法篇
2017-01-13
R語言筆記之語法篇 R語言基礎(chǔ)之語法 分支結(jié)構(gòu)If…else…和 Ifelse()函數(shù) Ifelse()函數(shù)是支持向量化計算的,ifelse(判斷條件,為真的時候返回的變量,條件為假的時候返回的變量)。 舉例 > (Brand=paste(c(\'Bran ...
spss:因子載荷矩陣與成分得分系數(shù)矩陣是不是同一概念
2016-12-27
spss:因子載荷矩陣與成分得分系數(shù)矩陣是不是同一概念 用spss19中文版做主成分分析,現(xiàn)在在找方程的系數(shù),看了很多參考論文都是用因子載荷矩陣來得出F1、F2,然后用方差貢獻率作為他們的權(quán)重;現(xiàn)在我分析 ...
主成分分析法和因子分析法得出的主成分得分有什么區(qū)別
2016-12-23
主成分分析法和因子分析法得出的主成分得分有什么區(qū)別 在主成分分析和因子分析的結(jié)果中,都會產(chǎn)生成分得分系數(shù)矩陣,用該矩陣中的系數(shù)與變量標準化之后的值對應(yīng)相乘相加,便得出標準化的主成分得分,并且 ...

從數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)生態(tài)、數(shù)加平臺等方面,漫談阿里大數(shù)據(jù)

從數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)生態(tài)、數(shù)加平臺等方面,漫談阿里大數(shù)據(jù)
2016-12-10
從數(shù)據(jù)來源、數(shù)據(jù)生態(tài)、數(shù)加平臺等方面,漫談阿里大數(shù)據(jù) 目前人人都在談大數(shù)據(jù),談DT時代,但是,大數(shù)據(jù)是什么,每個人都有自己的一個看法,好比盲人摸象,每個都認為自己摸到是真正的大象。我也擔心我所看到的 ...

SPSS分析技術(shù):因子分析;調(diào)查問卷的效度分析

SPSS分析技術(shù):因子分析;調(diào)查問卷的效度分析
2016-12-05
SPSS分析技術(shù):因子分析;調(diào)查問卷的效度分析 在以多個變量測量事物性質(zhì)的過程中,經(jīng)常出現(xiàn)多個變量交叉與重疊的情況。例如,在大學(xué)課程情況的問卷調(diào)查中,我們可以設(shè)置幾個不同的問題來測試教師的課件制作情況, ...

R語言實現(xiàn)層次聚類分析案例

R語言實現(xiàn)層次聚類分析案例
2016-11-30
R語言實現(xiàn)層次聚類分析案例 聚類分析,對樣品或指標進行分類的一種分析方法,依據(jù)樣本和指標已知特性進行分類。 本節(jié)主要介紹R語言層次聚類分析,一共包括3個部分,每個部分包括一個具體實戰(zhàn)例子。 一、 ...

證券數(shù)據(jù)挖掘探索及實踐

證券數(shù)據(jù)挖掘探索及實踐
2016-11-23
證券數(shù)據(jù)挖掘探索及實踐 在券商企業(yè)多年來的運營中,積累了大量投資者真實的第一手買賣金融產(chǎn)品數(shù)據(jù),近年互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展,加速了各類運營數(shù)據(jù)的產(chǎn)生,也讓數(shù)據(jù)真正成為了價值的核心,數(shù)據(jù)成為了數(shù)據(jù)資產(chǎn)。 ...

數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn):PCA算法

數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn):PCA算法
2016-11-23
數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn):PCA算法 為什么要進行數(shù)據(jù)降維?因為實際情況中我們的訓(xùn)練數(shù)據(jù)會存在特征過多或者是特征累贅的問題,比如: 一個關(guān)于汽車的樣本數(shù)據(jù),一個特征是”km/h的最大速度特征“,另一個是”英里每 ...

數(shù)據(jù)分析必備!4大思維方式

數(shù)據(jù)分析必備!4大思維方式
2016-10-23
數(shù)據(jù)分析必備!4大思維方式 數(shù)據(jù)本身沒有價值,合理的分析利用之后才能提煉有用信息。 數(shù)據(jù)分析說白了就是將特定范圍的數(shù)據(jù)進行不同維度的組合,展示關(guān)鍵指標的狀態(tài),找到問題,分解原因,制定方案。從數(shù)據(jù) ...
大數(shù)據(jù)技能知多少
2016-10-20
大數(shù)據(jù)技能知多少 說起“大數(shù)據(jù)”一詞,也是真正被吵夠了。做個簡單的統(tǒng)計也叫大數(shù)據(jù),做個表格、畫個圖形出來,就叫大數(shù)據(jù)了。言談間凡是不和“大數(shù)據(jù)”沾邊,就感覺已經(jīng)落伍了。其實,很多人除了知道簡單的統(tǒng) ...

手把手教你使用R語言的主成分分析對城管事件數(shù)據(jù)分析

手把手教你使用R語言的主成分分析對城管事件數(shù)據(jù)分析
2016-10-16
手把手教你使用R語言的主成分分析對城管事件數(shù)據(jù)分析 概念性的東西就不說那么多了,這次使用主成分分析主要目的并不是降維,而是分析城管數(shù)據(jù)中的事件類別之間是否存在關(guān)系,當然,城管事件類型有好幾百,這里 ...
對大數(shù)據(jù)的八大觀點分析
2016-10-16
對大數(shù)據(jù)的八大觀點分析 越來越多程序員也涌入大數(shù)據(jù)行業(yè),但是仔細問一些從業(yè)人員什么是大數(shù)據(jù)?鮮有人知道?就算知道的,最常引用Victor的4V理論,大量(Volume),快速(Velocity),種類多(Variety),價值(Value) ...

聚類分析實戰(zhàn)解析與總結(jié)

聚類分析實戰(zhàn)解析與總結(jié)
2016-10-10
聚類分析實戰(zhàn)解析與總結(jié) 聚類分析是沒有給定劃分類別的情況下,根據(jù)樣本相似度進行樣本分組的一種方法,是一種非監(jiān)督的學(xué)習(xí)算法。聚類的輸入是一組未被標記的樣本,聚類根據(jù)數(shù)據(jù)自身的距離或相似度劃分為若干組 ...

三個常用數(shù)據(jù)分析模型的典型應(yīng)用場景

三個常用數(shù)據(jù)分析模型的典型應(yīng)用場景
2016-10-08
三個常用數(shù)據(jù)分析模型的典型應(yīng)用場景 哪三個模型呢?決策樹、K-means聚類、因子分析。 為啥是這三個模型呢?因為這三個模型分別代表了數(shù)據(jù)分析的三種思路:分類,聚類,降維。 為啥沒有回歸?回歸我打算 ...
大數(shù)據(jù)在工業(yè)的崛起將重塑整個商業(yè)社會,你信嗎
2016-10-05
大數(shù)據(jù)在工業(yè)的崛起將重塑整個商業(yè)社會,你信嗎 無論是德國的工業(yè)4.0,還是美國的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),或是我國的中國制造2025,都離不開大數(shù)據(jù),可以說,大數(shù)據(jù)在工業(yè)的崛起將重塑整個商業(yè)社會,其影響力甚至不是互聯(lián) ...

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