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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語言與抽樣技術學習筆記（Jackknife）: 2017-07-20; R語言與抽樣技術學習筆記（Jackknife） R語言與抽樣技術學習筆記（Randomize，Jackknife，bootstrap） Jackknife算法 Jackknife的想法在我很早的一篇博客《R語言與點估計學習筆記（刀切法與最小二乘估計 ...

R語言與抽樣技術學習筆記（bootstrap）: 2017-07-20; R語言與抽樣技術學習筆記（bootstrap） Bootstrap方法 Bootstrap一詞來源于西方神話故事“The adventures of Baron Munchausen”歸結出的短語“to pull oneself up by one\'s bootstrap\"，意味著不靠外界力 ...

R語言與函數(shù)估計學習筆記（函數(shù)展開）: 2017-07-20; R語言與函數(shù)估計學習筆記（函數(shù)展開）函數(shù)估計說到函數(shù)的估計我們可以肯定的一點是我們很難得到原模型的函數(shù)，不過我們可以找到一個不壞的函數(shù)去逼近它，所以我們的函數(shù)估計從函數(shù)展開開始說起。函數(shù) ...

R語言與函數(shù)估計學習筆記（核方法與局部多項式）: 2017-07-20; R語言與函數(shù)估計學習筆記（核方法與局部多項式）非參數(shù)方法用于函數(shù)估計的非參數(shù)方法大致上有三種：核方法、局部多項式方法、樣條方法。非參的函數(shù)估計的優(yōu)點在于穩(wěn)健，對模型沒有什么特定的假設，只是認 ...

R語言與簡單的回歸分析: 2017-07-19; R語言與簡單的回歸分析回歸模型是計量里最基礎也最常見的模型之一。究其原因，我想是因為在實際問題中我們并不知道總體分布如何，而且只有一組數(shù)據(jù)，那么試著對數(shù)據(jù)作回歸分析將會是一個不錯的選擇。一、 ...

R語言與顯著性檢驗學習筆記: 2017-07-19; R語言與顯著性檢驗學習筆記一、何為顯著性檢驗顯著性檢驗的思想十分的簡單，就是認為小概率事件不可能發(fā)生。雖然概率論中我們一直強調(diào)小概率事件必然發(fā)生，但顯著性檢驗還是相信了小概率事件在我做的這一 ...

R語言之各種檢驗: 2017-07-19; R語言之各種檢驗 1、W檢驗（Shapiro–Wilk (夏皮羅–威克爾 ) W統(tǒng)計量檢驗) 檢驗數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布，R函數(shù)：shapiro.test(). 結果含義：當p ...

R語言t檢驗: 2017-07-19; R語言t檢驗 I.單樣本t檢驗例1. 有原始數(shù)據(jù)的t檢驗已知某水樣中含碳酸鈣的真值為20.7mg/L，現(xiàn)用某法重復測定該水樣12次，碳酸鈣的含量分別為..問該法測定碳酸鈣含量所得的均值與診治有無顯著差異？ x ...

R語言關聯(lián)規(guī)則: 2017-07-18; R語言關聯(lián)規(guī)則 # Apriori算法實現(xiàn)關聯(lián)規(guī)則挖掘 #======================= MODEL1. 輸入數(shù)據(jù)集為transacti ...

R語言主成分分析: 2017-07-18; R語言主成分分析解決自變量之間的多重共線性和減少變量個數(shù) 根據(jù)主成分分析的原理，它一方面可以將k個不獨立的指標變量通過線性變換變成k個相互獨立的新變量，這是解決多重共線性問題的一個重要方法；另一 ...

R語言典型相關分析: 2017-07-18; R語言典型相關分析 1 關鍵點：典型相關分析典型相關分析是用于分析兩組隨機變量之間的相關程度的一種統(tǒng)計方法，它能夠有效地揭示兩組隨機變量之間的相互（線性依賴）關系例如研究生入學考試成績與本科 ...

基于R語言構建的電影評分預測模型: 2017-07-16; 基于R語言構建的電影評分預測模型電影評分系統(tǒng)是一種常見的推薦系統(tǒng)。現(xiàn)在使用R語言基于協(xié)同過濾算法來構建一個電影評分預測模型。一，前提準備 1.R語言包：ggplot2包（繪圖），recommenderlab包，resh ...

為什么R語言是學習數(shù)據(jù)分析的第一選擇?: 2017-07-14; 剛開始學習數(shù)據(jù)科學的人都會面對同一個問題：不知道該先學習哪種編程語言。不僅僅是編程語言，像Tableau，SPSS等軟件系統(tǒng)也是同樣的情況。有越來越多的工具和編程語言，很難知道該選擇哪一種。事實是，你的時 ...

好課推薦丨CDA建模分析師-R語言: 2017-07-13; “雖然是本科畢業(yè),但是在看數(shù)據(jù)挖掘方面的算法理論時經(jīng)常感覺一些公式的推導過程如天書一般,例如看svm的數(shù)學證明，EM算法，凸優(yōu)化… 感覺知識跳躍比較大, 是我微積分學的不好還是中間有什么好的教材補充一下,數(shù)據(jù) ...

CDA教材文件-《用商業(yè)案例學R語言數(shù)據(jù)挖掘》: 2024-09-12; 【2024最新版】CDA考試教材：精益業(yè)務數(shù)據(jù)分析_CDA教材_精益數(shù)據(jù)分析CDA教材_精益數(shù)據(jù)分析_cda教材_考試教材 (cdaglobal.com) 《用商業(yè)案例學R語言數(shù)據(jù)挖掘》作者常國珍經(jīng)管之家，電子工業(yè) ...

使用R語言進行中文分詞: 2017-07-10; 使用R語言進行中文分詞 1.準備包 ①rJava包 ② Rwordseg包 ③Java環(huán)境 ④搜狗詞庫（此為擴展詞庫） Rwordseg包依賴于rJava包。由于Rwordseg包并沒有托管在CRAN上面，而是在R-Forge上面，因此在 ...

基于R語言利用QQ群進行數(shù)據(jù)挖掘案例整理: 2017-07-10; 基于R語言利用QQ群進行數(shù)據(jù)挖掘案例整理利用QQ群進行數(shù)據(jù)挖掘案例，數(shù)據(jù)源來源于2016年12-2017年大致一個月的QQ群基本數(shù)據(jù)，通過對聊天內(nèi)容的分析，了解QQ聊天群資料了解時間，人群以及關鍵詞，并構建相應圖表 ...

數(shù)據(jù)挖掘算法R語言實現(xiàn)之決策樹: 2017-07-09; 數(shù)據(jù)挖掘算法R語言實現(xiàn)之決策樹最近，看到很多朋友問我如何用數(shù)據(jù)挖掘算法R語言實現(xiàn)之決策樹，想要了解這方面的內(nèi)容如下： > library(\"party\")導入數(shù)據(jù)包 > str(iris) 集中展示數(shù)據(jù)文件的結構 \'data.fra ...

R語言-簡單線性回歸圖-方法: 2017-07-07; R語言-簡單線性回歸圖-方法目標：利用R語言統(tǒng)計描繪50組實驗對比結果第一步：導入.csv文件 X <- read.table(\"D:abc11.csv\",header = TRUE, sep = \",\") 第二步：繪 ...

R語言-數(shù)據(jù)預處理: 2017-07-07; R語言-數(shù)據(jù)預處理一、日期時間、字符串的處理日期 Date: 日期類，年與日 POSIXct: 日期時間類，精確到秒，用數(shù)字表示 POSIXlt: 日期時間類，精確到秒，用列表表示 Sys.date(), date(), difftime(), ISOdate() ...