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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(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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R語言簡單操作，數(shù)值與向量: 2018-03-15; R語言簡單操作，數(shù)值與向量 1 向量與賦值 R對命名了的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進行操作。最簡單的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是數(shù)字向量；如， > x <- c(10.4, 5.6, 3.1, 6.4, 21.7) c()是創(chuàng)建函數(shù)，賦值運算符是\'<-\'，與函數(shù)a ...

SPSS編程在Ridit分析中的應用: 2018-03-04; SPSS編程在Ridit分析中的應用多樣本有序分類資料（或等級資料）我們一般采用非參數(shù)檢驗——H檢驗（Kruskal-Wallis法），但其結(jié)論只得出三組或多組間總的有差別，若要知道兩兩間是否有差別，則沒有Ridit分析只 ...

R語言常用數(shù)學函數(shù): 2018-03-03; R語言常用數(shù)學函數(shù) sum()、max()、min()、mean()、median() prod(x) 對x中的元素都連乘 which.max(x) 返回x中最大元素的下標 which.min(x) 返回x中最小元素的下標 range(x) 值域 rev(x) 對x中的 ...

R中基本統(tǒng)計分析方法整理: 2018-02-24; R中基本統(tǒng)計分析方法整理面對一大堆的數(shù)據(jù)，往往會讓人眼花繚亂。但是只要使用一些簡單圖形和運算，就可以了解數(shù)據(jù)更多的特征。R提供了很多關(guān)于數(shù)據(jù)描述的函數(shù)，通過這些函數(shù)可以對數(shù)據(jù)進行一個簡單地初步分 ...

數(shù)據(jù)挖掘總結(jié)之主成分分析與因子分析: 2018-01-12; 數(shù)據(jù)挖掘總結(jié)之主成分分析與因子分析主成分分析與因子分析 1）概念：主成分分析概念：主成分分析是把原來多個變量劃為少數(shù)幾個綜合指標的一種統(tǒng)計分析方法。主成分分析（PCA）是一種數(shù)據(jù)降維技巧，它能 ...

淺談數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)建模: 2017-12-15; 淺談數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)建模大數(shù)據(jù)應用有幾個方面，一個是效率提升，幫助企業(yè)提升數(shù)據(jù)處理效率，降低數(shù)據(jù)存儲成本。另外一個是對業(yè)務作出指導，例如精準營銷，反欺詐，風險管理以及業(yè)務提升。過去企業(yè)都是通過線下 ...

數(shù)據(jù)分析中非常實用的自編函數(shù)和代碼模塊整理: 2017-12-04; 數(shù)據(jù)分析中非常實用的自編函數(shù)和代碼模塊整理搞了接近四個周的模型開發(fā)工作，今天整理代碼文件，評分卡模型基本告一段落了。那么在模型開發(fā)或者是我們?nèi)粘５臄?shù)據(jù)分析工作中，根據(jù)我們具體的業(yè)務需求，經(jīng)常會重 ...

缺失數(shù)據(jù)處理-插值法: 2017-12-04; 缺失數(shù)據(jù)處理-插值法在數(shù)據(jù)挖掘中，原始海量的數(shù)據(jù)中存在著大量不完整、不一致、有異常、偏離點的數(shù)據(jù)。這些問題數(shù)據(jù)輕則影響數(shù)據(jù)挖掘執(zhí)行效率，重則影響執(zhí)行結(jié)果。因此數(shù)據(jù)預處理工作必不可少，而其中常見工 ...

在人工智能和大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的開發(fā)中，有哪些需要特別注意: 2017-11-24; 在人工智能和大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的開發(fā)中，有哪些需要特別注意人工智能是近年來科技發(fā)展的重要方向，大數(shù)據(jù)的采集、挖掘、應用的技術(shù)越來越受到矚目。在人工智能和大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的開發(fā)過程中，有哪些特別需要注意的要點? ...

SPSS回歸分析：自動線性模型: 2017-11-19; SPSS回歸分析：自動線性模型一、自動線性模型（分析-回歸-自動線性建模） 1、目標（分析-回歸-自動線性建模-構(gòu)建選項） 2、基本（分析-回歸-自動線性建模-構(gòu)建選項）自動準備 ...

SPSS分類分析：最近鄰元素分析: 2017-11-15; SPSS分類分析：最近鄰元素分析一、最近鄰元素分析（分析-分類-最近鄰元素） 1、概念：根據(jù)個案間的相似性來對個案進行分類。類似個案相互靠近，而不同個案相互遠離。因此，通過兩個個案之間的距離 ...

SPSS數(shù)據(jù)準備：數(shù)據(jù)驗證: 2017-11-02; SPSS數(shù)據(jù)準備：數(shù)據(jù)驗證一、數(shù)據(jù)準備：隨著計算系統(tǒng)能力的提高，對信息的需要成比例增長，導致收集的數(shù)據(jù)越來越多—出現(xiàn)更多的個案、更多的變量以及更多的數(shù)據(jù)輸入錯誤。這些 ...

【北京新光在線教育咨詢有限公司】招聘數(shù)據(jù)分析師: 2017-08-26; 【北京新光在線教育咨詢有限公司】招聘數(shù)據(jù)分析師北京新光在線教育咨詢有限公司（Bright Education Online）是一家專業(yè)測評服務公司。公司擁有獨具優(yōu)勢的核心技術(shù)和巨大的發(fā)展?jié)摿?，深受資本市場特別是國內(nèi)頂尖大學 ...

學會數(shù)據(jù)分析背后的挖掘思維，分析就完成了一半: 2017-08-09; 學會數(shù)據(jù)分析背后的挖掘思維，分析就完成了一半在數(shù)據(jù)分析中,模型是非常有用和有效的工具和數(shù)據(jù)分析應用的場景,在建立模型的過程中,數(shù)據(jù)挖掘很多時候能夠起到非常顯著的作用。伴隨著計算機科學的發(fā)展,模型也越 ...

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：求長度 subset：求子集 ...

R語言：異常值檢驗、離群點分析、異常值處理: 2017-07-17; R語言：異常值檢驗、離群點分析、異常值處理筆者寄語：異常值處理一般分為以下幾個步驟：異常值檢測、異常值篩選、異常值處理。其中異常值檢測的方法主要有：箱型圖、簡單統(tǒng)計量（比如觀察極值）異常值處理方 ...

R語言時間序列數(shù)據(jù)應用xts: 2017-07-07; R語言時間序列數(shù)據(jù)應用xts zoo是時間序列的基礎庫，是面向通用的設計。 xts 是對時間序列庫(zoo) 的一種擴展實現(xiàn)。xts 類型繼承了zoo 類型，豐富了時間序列數(shù)據(jù)處理的函數(shù)。一、xts對象的結(jié)構(gòu)和定義 1、 ...

R語言做數(shù)據(jù)探索: 2017-06-09; R語言做數(shù)據(jù)探索 1 數(shù)據(jù)導入數(shù)據(jù)常用格式.csv/.txt/.xls/.json/.xml。 R語言提供相應的函數(shù)和庫實現(xiàn)對這些數(shù)據(jù)格式的導入。現(xiàn)已導入.csv格式和以tab分隔的.txt格式為例 # 讀.csv格式 data1<-read.c ...

SPSS統(tǒng)計基礎---頻率的使用: 2017-05-22; SPSS統(tǒng)計基礎---頻率的使用頻率過程提供有助于描述多種類型的變量的統(tǒng)計量和圖形顯示。頻率過程是查看數(shù)據(jù)理想的開始位置。對于頻率報告和條形圖，可以用升序或降序排列不同的值，也可以按其頻率對類別進行排 ...

說說什么是數(shù)據(jù)挖掘: 2017-05-13; 說說什么是數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘就是指從數(shù)據(jù)中獲取知識。好吧，這樣的定義方式比較抽象，但這也是業(yè)界認可度最高的一種解釋了。對于如何開發(fā)一個大數(shù)據(jù)環(huán)境下完整的數(shù)據(jù)挖掘項目，業(yè)界至今仍沒有統(tǒng)一的規(guī)范 ...