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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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 R語(yǔ)言 柱狀圖

R語(yǔ)言柱狀圖
2017-06-13
R語(yǔ)言柱狀圖 柱狀圖代表分時(shí)段進(jìn)入范圍的變量值的頻率。柱狀圖類似于條形圖表但不同的是它組織中的值為連續(xù)范圍。在柱狀圖的每個(gè)條代表存在于該范圍內(nèi)的值的數(shù)量的高度。 R使用 hist() 函數(shù)創(chuàng)建一個(gè)柱狀圖。 ...

 R語(yǔ)言 做主成分分析實(shí)例

R語(yǔ)言做主成分分析實(shí)例
2017-06-12
R語(yǔ)言做主成分分析實(shí)例 在做多樣本的RNA-Seq數(shù)據(jù)中經(jīng)常會(huì)用到主成分分析(PCA)來(lái)分析,那么什么是PCA呢,這個(gè)可以百度一下,大概意思如下: 主成分分析法是數(shù)據(jù)挖掘中常用的一種降維算法,是Pearson在1901年 ...

 R語(yǔ)言 利器之ddply和aggregate

R語(yǔ)言利器之ddply和aggregate
2017-06-11
R語(yǔ)言利器之ddply和aggregate ddply和aggregate是兩個(gè)用來(lái)整合數(shù)據(jù)的功能強(qiáng)大的函數(shù)。   aggregate(x, ...)   關(guān)于aggregate()函數(shù)的使用在《R語(yǔ)言實(shí)戰(zhàn)》中P105有簡(jiǎn)單描述,這里重新說(shuō)一下。此函數(shù)主要有一 ...

 R語(yǔ)言 從SNPedia批量提取搜索數(shù)據(jù)

R語(yǔ)言從SNPedia批量提取搜索數(shù)據(jù)
2017-06-11
R語(yǔ)言從SNPedia批量提取搜索數(shù)據(jù)  SNP是單核苷酸多態(tài)性,人的基因是相似的,有些位點(diǎn)上存在差異,這種某個(gè)位點(diǎn)的核苷酸差異就做單核苷酸多態(tài)性,它影響著生物的性狀,影響著對(duì)某些疾病的易感性。SNPedia是 ...

 R語(yǔ)言 面向?qū)ο缶幊?S3和R6

R語(yǔ)言面向?qū)ο缶幊?S3和R6
2017-06-10
R語(yǔ)言面向?qū)ο缶幊?S3和R6 一、基于S3的面向?qū)ο缶幊? 基于S3的面向?qū)ο缶幊淌且环N基于泛型函數(shù)(generic function)的實(shí)現(xiàn)方式。 1.S3函數(shù)的創(chuàng)建 S3對(duì)象組成:generic(generic FUN)+method(generic.class FUN) ...

 R語(yǔ)言 數(shù)據(jù)分析利器data.table包—數(shù)據(jù)框結(jié)構(gòu)處理精講

R語(yǔ)言數(shù)據(jù)分析利器data.table包—數(shù)據(jù)框結(jié)構(gòu)處理精講
2017-06-10
R語(yǔ)言數(shù)據(jù)分析利器data.table包—數(shù)據(jù)框結(jié)構(gòu)處理精講 R語(yǔ)言data.table包是自帶包data.frame的升級(jí)版,用于數(shù)據(jù)框格式數(shù)據(jù)的處理,最大的特點(diǎn)快。包括兩個(gè)方面,一方面是寫(xiě)的快,代碼簡(jiǎn)潔,只要一行命令就可以完 ...

 R語(yǔ)言 通過(guò)parallel包實(shí)現(xiàn)多線程運(yùn)行

R語(yǔ)言通過(guò)parallel包實(shí)現(xiàn)多線程運(yùn)行
2017-06-10
R語(yǔ)言通過(guò)parallel包實(shí)現(xiàn)多線程運(yùn)行 總的來(lái)說(shuō),R的運(yùn)算速度不算快,不過(guò)類似并行運(yùn)算之類的改進(jìn)可以提高運(yùn)算的性能。下面非常簡(jiǎn)要地介紹如何利用R語(yǔ)言進(jìn)行并行運(yùn)算         ...

 R語(yǔ)言 通過(guò)loess去除某個(gè)變量對(duì)數(shù)據(jù)的影響

R語(yǔ)言通過(guò)loess去除某個(gè)變量對(duì)數(shù)據(jù)的影響
2017-06-10
R語(yǔ)言通過(guò)loess去除某個(gè)變量對(duì)數(shù)據(jù)的影響 當(dāng)我們想研究不同sample的某個(gè)變量A之間的差異時(shí),往往會(huì)因?yàn)槠渌恍┳兞緽對(duì)該變量的固有影響,而影響不同sample變量A的比較,這個(gè)時(shí)候需要對(duì)sample變量A進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化之 ...

 R語(yǔ)言 實(shí)現(xiàn)質(zhì)量控制圖

R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)質(zhì)量控制圖
2017-06-09
R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)質(zhì)量控制圖 上次費(fèi)了半天勁寫(xiě)出了Xbar-R代碼之后第二天就發(fā)現(xiàn)了R語(yǔ)言中的SixSigma和qcc程序包。各種質(zhì)量控制圖應(yīng)有盡有,畫(huà)的還比我好看#手動(dòng)微笑。 > library(qcc)  #加載qcc程序包 ...

使用 R語(yǔ)言 預(yù)測(cè)泰坦尼克號(hào)乘客生存率

使用R語(yǔ)言預(yù)測(cè)泰坦尼克號(hào)乘客生存率
2017-06-09
使用R語(yǔ)言預(yù)測(cè)泰坦尼克號(hào)乘客生存率 1912年4月10日,號(hào)稱 “世界工業(yè)史上的奇跡”的豪華客輪泰坦尼克號(hào)開(kāi)始了自己的處女航,從英國(guó)的南安普頓出發(fā)駛往美國(guó)紐約,4月14日晚,泰坦尼克號(hào)在北大西洋撞上冰山而傾覆 ...

利用 R語(yǔ)言 的Boruta包進(jìn)行特征選擇

利用R語(yǔ)言的Boruta包進(jìn)行特征選擇
2017-06-09
利用R語(yǔ)言的Boruta包進(jìn)行特征選擇 變量選擇是模型構(gòu)建的一個(gè)重要方面,每個(gè)分析人員都必須學(xué)習(xí)。畢竟,它有助于排除相關(guān)變量、偏見(jiàn)和不必要噪音的限制來(lái)建立預(yù)測(cè)模型。 許多分析新手認(rèn)為,保持所有(或更多 ...

 R語(yǔ)言 中的回歸診斷-car包

R語(yǔ)言中的回歸診斷-car包
2017-06-09
R語(yǔ)言中的回歸診斷-car包 如何判斷我們的線性回歸模型是正確的? 1、回歸診斷的基本方法 opar<-par(no.readOnly=TRUE) fit <- lm(weight ~ height, data = women) par(mfrow = c(2, 2)) plot(fit) par(op ...

 R語(yǔ)言 實(shí)現(xiàn)Xbar-R控制圖

R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)Xbar-R控制圖
2017-06-07
R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)Xbar-R控制圖 Xbar-R控制圖在質(zhì)量管理中主要用于對(duì)計(jì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè),以達(dá)到控制對(duì)象質(zhì)量的目的。 雖然用Excel可以輕松實(shí)現(xiàn)控制圖的操作,不過(guò)作為R軟件初學(xué)者,我試著用僅有的一點(diǎn)R語(yǔ)言知識(shí)進(jìn)行了 ...

 R語(yǔ)言 學(xué)習(xí)之向量—啟航

R語(yǔ)言學(xué)習(xí)之向量—啟航
2017-06-02
R語(yǔ)言學(xué)習(xí)之向量—啟航 通過(guò)前面幾篇,相信就算是新手也對(duì)R語(yǔ)言的歷史,R運(yùn)行環(huán)境有了大概的了解。下面就R語(yǔ)言特殊的賦值符號(hào)與基本數(shù)據(jù)元素——向量做簡(jiǎn)要概述。 1、賦值符號(hào) 相信大家學(xué)過(guò)的編程語(yǔ)言中,賦值 ...

【 R語(yǔ)言 】單一樣本推斷問(wèn)題

R語(yǔ)言】單一樣本推斷問(wèn)題
2017-05-31
【R語(yǔ)言】單一樣本推斷問(wèn)題 非參數(shù)統(tǒng)計(jì)概念: 在實(shí)際問(wèn)題中,對(duì)數(shù)據(jù)的分布形式和統(tǒng)計(jì)模型難以作出比較明確的假定,最多只能對(duì)總體的分布做出類似于連續(xù)性型分布或者對(duì)某點(diǎn)對(duì)稱等一般性假定。這種不假設(shè)總體 ...

 R語(yǔ)言 -組間差異的非參數(shù)檢驗(yàn)

R語(yǔ)言-組間差異的非參數(shù)檢驗(yàn)
2017-05-31
R語(yǔ)言-組間差異的非參數(shù)檢驗(yàn) 7.5 組間差異的非參數(shù)檢驗(yàn) 如果數(shù)據(jù)無(wú)法滿足t檢驗(yàn)或ANOVA的參數(shù)假設(shè),可以轉(zhuǎn)而使用非參數(shù)方法。舉例來(lái)說(shuō),若結(jié)果變量在本質(zhì)上就嚴(yán)重偏倚或呈現(xiàn)有序關(guān)系,那么你可能會(huì)希望使用本節(jié) ...

 R語(yǔ)言 -回歸之簡(jiǎn)單線性回歸

R語(yǔ)言-回歸之簡(jiǎn)單線性回歸
2017-05-31
R語(yǔ)言-回歸之簡(jiǎn)單線性回歸 8.1 回歸的多面性 回歸是一個(gè)令人困惑的詞,因?yàn)樗性S多特殊變種(見(jiàn)表8-1)。對(duì)于回歸模型的擬合, R提供的強(qiáng)大而豐富的功能和選項(xiàng)也同樣令人困惑。例如, 2005年Vito Ricc ...

 R語(yǔ)言 -有交互項(xiàng)的多元線性回歸

R語(yǔ)言-有交互項(xiàng)的多元線性回歸
2017-05-31
R語(yǔ)言-有交互項(xiàng)的多元線性回歸 許多很有趣的研究都會(huì)涉及交互項(xiàng)的預(yù)測(cè)變量。以mtcars數(shù)據(jù)框中的汽車數(shù)據(jù)為例,若你對(duì)汽車重量和馬力感興趣,可以把它們作為預(yù)測(cè)變量,并包含交互項(xiàng)來(lái)擬合回歸模型,參見(jiàn)代碼清單 ...

 R語(yǔ)言 里面的因子

R語(yǔ)言里面的因子
2017-05-30
R語(yǔ)言里面的因子 R語(yǔ)言中的因子確實(shí)不好理解,很多人都這么覺(jué)得。在R語(yǔ)言中,因子(factor)表示的是一個(gè)符號(hào)、一個(gè)編號(hào)或者一個(gè)等級(jí),即,一個(gè)點(diǎn)。例如,人的個(gè)數(shù)可以是1,2,3,4......那么因子就包括,1,2 ...

 R語(yǔ)言 自定義函數(shù)

R語(yǔ)言自定義函數(shù)
2017-05-30
R語(yǔ)言自定義函數(shù) R語(yǔ)言某種程度來(lái)說(shuō)本身就是一個(gè)函數(shù)庫(kù),因?yàn)樗写罅康暮瘮?shù)可供調(diào)用,加上函數(shù)式編程,使得R語(yǔ)言的功能很強(qiáng)大。但是,有時(shí)候,根據(jù)實(shí)際需要,我們還是需要自己動(dòng)手編寫(xiě)函數(shù),從而減少代碼的綴 ...

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