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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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全面教你如何建立數(shù)據(jù)分析的思維框架

全面教你如何建立數(shù)據(jù)分析的思維框架
2018-03-01
全面教你如何建立數(shù)據(jù)分析的思維框架 目前,還有一些人不會(huì)建立數(shù)據(jù)分析的思維框架,那么今天課課家,就一步一步的教大家怎么建立,大神路過還請(qǐng)繞道,當(dāng)然還可以交流一下。有需要的小伙伴,可以參考一下。 ...

R語言中的多元方差分析

R語言中的多元方差分析
2018-02-28
R語言中的多元方差分析 1、當(dāng)因變量(結(jié)果變量)不止一個(gè)時(shí),可用多元方差分析(MANOVA)對(duì)它們同時(shí)進(jìn)行分析。 library(MASS) attach(UScereal) y <- cbind(calories, fat, sugars) aggregate(y, by = list( ...

數(shù)據(jù)分析|微信紅包金額分配的秘密

數(shù)據(jù)分析|微信紅包金額分配的秘密
2018-02-14
數(shù)據(jù)分析|微信紅包金額分配的秘密 “微信紅包”是騰訊公司開發(fā)的社交軟件——微信的一個(gè)附加功能。它可以在一對(duì)一聊天當(dāng)中發(fā)送,也可以在群聊中發(fā)送。在群聊當(dāng)中,可以一次性發(fā)送多于1個(gè)的紅包,每個(gè)群成員可 ...

SPSS詳細(xì)教程:配對(duì)樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)『Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)』

SPSS詳細(xì)教程:配對(duì)樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)『Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)』
2018-02-14
SPSS詳細(xì)教程:配對(duì)樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)『Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)』 一、問題與數(shù)據(jù) 某研究者研發(fā)出一種新型的運(yùn)動(dòng)飲料,該飲料在傳統(tǒng)運(yùn)動(dòng)飲料的基礎(chǔ)上增加了蛋白質(zhì)混合物。研究者擬分析該新型運(yùn)動(dòng)飲料是否可以提升 ...

DT時(shí)代,如何成為十字復(fù)合型數(shù)據(jù)分析師

DT時(shí)代,如何成為十字復(fù)合型數(shù)據(jù)分析師
2018-01-25
DT時(shí)代,如何成為十字復(fù)合型數(shù)據(jù)分析師 當(dāng)前社會(huì)正從IT到DT智能時(shí)代,傳統(tǒng)行業(yè)嫁接互聯(lián)網(wǎng),產(chǎn)生的是加法效應(yīng);大數(shù)據(jù)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng),產(chǎn)生的是乘法效應(yīng),價(jià)值呈指數(shù)遞增。DT時(shí)代拼的是人才和創(chuàng)新價(jià)值的能力,拼的是你 ...

R語言與回歸分析幾個(gè)假設(shè)的檢驗(yàn)

R語言與回歸分析幾個(gè)假設(shè)的檢驗(yàn)
2018-01-14
R語言與回歸分析幾個(gè)假設(shè)的檢驗(yàn) 一、從線性回歸的假設(shè)說起 對(duì)于線性回歸而言,若要求回歸估計(jì)有一些良好性質(zhì)比如無偏性,就需要加上一些假定條件。比如要達(dá)到估計(jì)的無偏性,我們通常需要加上高斯-馬爾科夫條 ...

R語言與顯著性檢驗(yàn)學(xué)習(xí)筆記

R語言與顯著性檢驗(yàn)學(xué)習(xí)筆記
2018-01-14
R語言與顯著性檢驗(yàn)學(xué)習(xí)筆記 一、何為顯著性檢驗(yàn) 顯著性檢驗(yàn)的思想十分的簡單,就是認(rèn)為小概率事件不可能發(fā)生。雖然概率論中我們一直強(qiáng)調(diào)小概率事件必然發(fā)生,但顯著性檢驗(yàn)還是相信了小概率事件在我做的這一 ...

SPSS—描述性統(tǒng)計(jì)分析—列聯(lián)表

SPSS—描述性統(tǒng)計(jì)分析—列聯(lián)表
2018-01-09
什么是列聯(lián)表 列聯(lián)表又稱交互分類表,所謂交互分類,是指同時(shí)依據(jù)兩個(gè)變量的值,將所研究的個(gè)案分類。交互分類的目的是將兩變量分組,然后比較各組的分布狀況,以尋找變量間的關(guān)系。 這里是按兩個(gè)變量交叉分 ...

Stata寒假研討班_2018年1月@北京_開始搶座啦

Stata寒假研討班_2018年1月@北京_開始搶座啦
2018-01-03
STATA強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)與計(jì)量分析功能、精致的繪圖、簡單易行的窗口操作、簡練便捷的編程、強(qiáng)大的MATA矩陣運(yùn)算、豐富的網(wǎng)絡(luò)資源等功能使其成為世界上用戶最多的軟件之一,被高度評(píng)價(jià)為“數(shù)據(jù)分析的操作系統(tǒng)”,可以實(shí)現(xiàn)諸 ...

「A+」優(yōu)秀的產(chǎn)品很難表達(dá),但...如你所見

「A+」優(yōu)秀的產(chǎn)品很難表達(dá),但...如你所見
2022-04-03
「A+」優(yōu)秀的產(chǎn)品很難表達(dá),但...如你所見 A+的“+號(hào)”亦為“十字”,從IT到DT再到未來的智能時(shí)代,人才的進(jìn)步也從“1”字型人才到“T”字型人才再進(jìn)化到“十”字型人才。所謂“1”字型人才是指具備某個(gè)領(lǐng)域的 ...

優(yōu)秀的產(chǎn)品很難表達(dá),但...如你所見

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2022-04-03
A+的“+號(hào)”亦為“十字”,從IT到DT再到未來的智能時(shí)代,人才的進(jìn)步也從“1”字型人才到“T”字型人才再進(jìn)化到“十”字型人才。所謂“1”字型人才是指具備某個(gè)領(lǐng)域的專業(yè)深度,但往往會(huì)一條路走到頭,在其他領(lǐng)域沒 ...

用SPSS做數(shù)據(jù)分析?先弄懂SPSS的基礎(chǔ)知識(shí)

用SPSS做數(shù)據(jù)分析?先弄懂SPSS的基礎(chǔ)知識(shí)
2022-01-20
易用性強(qiáng):操作界面極為友好,操作簡單                 為高級(jí)用戶提高編程能力               &nbs ...

SPSS分析:可靠性分析

SPSS分析:可靠性分析
2017-12-13
SPSS分析:可靠性分析 一、概念: 可靠性分析允許您研究測量尺度的屬性以及組成這些標(biāo)度的項(xiàng)?!翱煽啃苑治觥边^程計(jì)算標(biāo)度可靠性的眾多常用度量,還提供關(guān)于標(biāo)度中的各項(xiàng)之間關(guān)系的信息。類內(nèi)相關(guān) ...

數(shù)據(jù)科學(xué)家:站在大數(shù)據(jù)金字塔尖的人

數(shù)據(jù)科學(xué)家:站在大數(shù)據(jù)金字塔尖的人
2017-12-01
數(shù)據(jù)科學(xué)家:站在大數(shù)據(jù)金字塔尖的人 現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè),越來越多的企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)家求賢若渴。 雖然數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求一直在快速增長,但事實(shí)是在業(yè)內(nèi)還沒有對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)家的準(zhǔn)確定義。有人開玩笑說,「數(shù) ...

數(shù)據(jù)科學(xué)的十大常見誤區(qū) 你中槍了嗎?

數(shù)據(jù)科學(xué)的十大常見誤區(qū) 你中槍了嗎?
2017-11-11
數(shù)據(jù)科學(xué)的十大常見誤區(qū) 你中槍了嗎? 對(duì)于數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的新手來說,以下的十大常見誤區(qū)每一條都是血與淚的教訓(xùn)。 對(duì)于數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的初學(xué)者和職場小白來說,理想往往很美好,現(xiàn)實(shí)卻很骨感。理想的數(shù)據(jù)科學(xué)世 ...

SPSS—方差分析(Analysis of Variance, ANOVA)—多因素方差分析(無重復(fù)試驗(yàn)雙因素)

SPSS—方差分析(Analysis of Variance, ANOVA)—多因素方差分析(無重復(fù)試驗(yàn)雙因素)
2017-10-31
SPSS—方差分析(Analysis of Variance, ANOVA)—多因素方差分析(無重復(fù)試驗(yàn)雙因素) 當(dāng)遇到兩個(gè)因素同時(shí)影響結(jié)果的情況,需要檢驗(yàn)是一個(gè)因素起作用,還是兩個(gè)因素都起作用,或者兩個(gè)因素的影響都不顯著 場 ...

SPSS—描述性統(tǒng)計(jì)分析—比率分析

SPSS—描述性統(tǒng)計(jì)分析—比率分析
2017-10-30
SPSS—描述性統(tǒng)計(jì)分析—探索性分析 菜單 除了可以計(jì)算基本的統(tǒng)計(jì)量之外,也可以給出一些簡單的檢驗(yàn)結(jié)果和圖形,有助于用戶進(jìn)一步的分析數(shù)據(jù)。使得用戶能夠從大量的分析結(jié)果之中挖掘到所需要的統(tǒng)計(jì)信息。 ...

置信區(qū)間、顯著性檢驗(yàn)和統(tǒng)計(jì)學(xué)意義

置信區(qū)間、顯著性檢驗(yàn)和統(tǒng)計(jì)學(xué)意義
2017-10-27
置信區(qū)間、顯著性檢驗(yàn)和統(tǒng)計(jì)學(xué)意義 置信區(qū)間 估計(jì)參數(shù)真值所在的范圍通常以區(qū)間的形式給出,同時(shí)還給出此區(qū)間包含參數(shù)真值的可信程度,這種形式的估計(jì)稱為區(qū)間估計(jì),這樣的區(qū)間稱為置信區(qū)間。 對(duì)于任意參 ...

SPSS——方差分析(Analysis of Variance, ANOVA)——多因素方差分析(無重復(fù)試驗(yàn)雙因素)

SPSS——方差分析(Analysis of Variance, ANOVA)——多因素方差分析(無重復(fù)試驗(yàn)雙因素)
2017-10-26
SPSS——方差分析(Analysis of Variance, ANOVA)——多因素方差分析(無重復(fù)試驗(yàn)雙因素) 當(dāng)遇到兩個(gè)因素同時(shí)影響結(jié)果的情況,需要檢驗(yàn)是一個(gè)因素起作用,還是兩個(gè)因素都起作用,或者兩個(gè)因素的影響都不顯著 場 ...

SPSS—描述性統(tǒng)計(jì)分析—探索性分析

SPSS—描述性統(tǒng)計(jì)分析—探索性分析
2017-10-24
SPSS—描述性統(tǒng)計(jì)分析—探索性分析 菜單 除了可以計(jì)算基本的統(tǒng)計(jì)量之外,也可以給出一些簡單的檢驗(yàn)結(jié)果和圖形,有助于用戶進(jìn)一步的分析數(shù)據(jù)。使得用戶能夠從大量的分析結(jié)果之中挖掘到所需要的統(tǒng)計(jì)信息。 ...

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