')
}
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(), // 加隨機數防止緩存
type: "get",
dataType: "json",
success: function (data) {
$('#text').hide();
$('#wait').show();
// 調用 initGeetest 進行初始化
// 參數1：配置參數
// 參數2：回調，回調的第一個參數驗證碼對象，之后可以使用它調用相應的接口
initGeetest({
// 以下 4 個配置參數為必須，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", // 產品形式，包括：float，popup
width: "280px",
https: true
// 更多配置參數說明請參見：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，數值與向量
2018-03-15-
R語言簡單操作，數值與向量
1 向量與賦值
R對命名了的數據結構進行操作。最簡單的數據結構是數字向量；如，
> x <- c(10.4, 5.6, 3.1, 6.4, 21.7) c()是創(chuàng)建函數，賦值運算符是\'<-\'，與函數a ...
- R語言-數組到矩陣的轉換
- 2018-03-14
-
R語言-數組到矩陣的轉換
1、問題：
有一個很大的三維數組，需要轉換為一個矩陣，是否能在R中用循環(huán)語句或者其他方式實現(xiàn)？
三維數組（3, 2, 3）類似下面形式：
, , 1
[,1] [,2] ...
- R語言定義多維數組
- 2018-03-14
-
R語言定義多維數組
數組有一個特征屬性叫做維數向量（dim屬性），維數向量是一個元素取正整數值的向量 ，其長度是數組的維數，比如維數向量有兩個元素時數組為二維數組（矩陣）。維數向量的 每一個元素指定了該 ...
- （R語言）圖形過程
- 2018-03-06
-
（R語言）圖形過程
在Windows下用window()命令可以打開圖形窗口。
12.1 高級繪圖命令
高級繪圖函數，由函數參數提供數據生成一幅完整的圖形。其中適當的坐標軸 ...
- R語言常用數學函數
- 2018-03-03
-
R語言常用數學函數
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語言實現(xiàn)常用多重比較方法
- 2018-03-03
-
R語言實現(xiàn)常用多重比較方法
在單因素方差分析ANOVA中，如果該因素影響比較顯著，那么需要進一步利用多重比較方法比較該因素不同水平的影響，確定不同水平下該因素的影響是否顯著。常見的多重比較方法主要有兩種 ...
- R語言中的引號
- 2018-03-02
-
R語言中的引號
1單引號和雙引號
兩者都可以用于表示字符串分隔，用法和意義沒有差別
如果字符串包含有分隔符本身，字符串內的分隔符引號需要轉義（使用反斜杠）
R語言字符串的打印/顯示都是用雙引號的 ...
- R語言進行單因素方差分析
- 2018-03-01
-
R語言進行單因素方差分析
方差分析（analysis of variance,ANOVA），能夠找到類別獨立變量和連續(xù)非獨立變量之間的關系，主要用于檢測不同的數據集的均值是否相同。如果樣本中僅包含了一個變量作為獨立變量，我 ...
- R語言-統(tǒng)計學 描述性統(tǒng)計
- 2018-02-26
-
R語言-統(tǒng)計學 描述性統(tǒng)計
描述定量數據的數值方法：中心趨勢度量 變異的度量 相對位置的度量。
1.中心趨勢度量 ： 算數平均 中位數 眾數
1.1 在R中計算平均數的函數
&n ...
- R語言基礎語法
- 2018-02-23
-
R語言基礎語法
學習一個新編程語言的慣例是什么？，當然是編寫一個“Hello，World！”，下面我們將演示如何使用R編程編寫一個“Hello，World！”程序。根據需要，您可以在R命令提示符下編程，也可以使用R腳本 ...
- R語言繪制二元聚類圖
- 2018-01-20
-
R語言繪制二元聚類圖
說明
之前使用k均值方法將數據劃分到不同的簇中，但當變量個數大于2時，就無法在二維空間中展示數據聚類的過程，因此可以使用二元聚類圖先將變量減少成兩個主要成分，然后利用組件（諸 ...
- R語言將層次聚類中的樹分成簇
- 2018-01-19
-
R語言將層次聚類中的樹分成簇
說明
在聚類樹圖中可以觀測到聚類的層次，但是仍然得不到組的信息，不過我們可以定義一個聚類樹圖會擁有多少個簇，并控制樹的高度以便將樹分成不同的組。
操作
接上節(jié)的數據hc
...
- 基于R語言實現(xiàn)Lasso回歸分析
- 2018-01-16
-
基于R語言實現(xiàn)Lasso回歸分析
主要步驟：
將數據存成csv格式，逗號分隔
在R中，讀取數據，然后將數據轉成矩陣形式
加載lars包，先安裝
調用lars函數
確定Cp值最小的步數
...
- R語言實施皮爾森卡方檢驗
- 2018-01-15
-
R語言實施皮爾森卡方檢驗
檢查兩個數據集中的類別分量是否不同，在統(tǒng)計中會碰到離散型數據與計數數據，比如性別分男、女，某個問題的態(tài)度分為贊成、反對，成績可分優(yōu)良差，能力可分高中低。對這類數據的統(tǒng)計處 ...
- R語言 表達式對象的求值 eval
- 2018-01-09
-
R語言 表達式對象的求值 eval
模式為 “expression”的對象在Expression objects 有具體定義。它們和引用對象的列表非常相似。
> ex <- expression(2 + 2, 3 + 4)
> ex[[1]]
2 + 2
> ex[[2]] ...
- R語言之—字符串處理函數
- 2018-01-07
-
R語言之—字符串處理函數
nchar
取字符數量的函數
length與nchar不同，length是取向量的長度
# nchar表示字符串中的字符的個數
nchar(\"abcd\")
[1] 4
# length表示向量中元素的個數
length(\"abcd\")
[1] 1
l ...
- R語言字符串處理常用函數
- 2018-01-07
-
R語言字符串處理常用函數
R語言中常用的字符串處理函數：
（1）得到字符串長度：nchar()
# 生成示范字符串
（2）剪切字符串：strsplit()
# 對字符串進行剪切
（3） ...
- 為什么R語言是學習數據分析的第一選擇
- 2018-01-04
-
為什么R語言是學習數據分析的第一選擇
專注于一種編程語言的原因是，你需要更多地關注過程和技術，而不是語法。你需要掌握如何通過數據科學工具來分析數據，以及如何解決問題。事實證明，R語言是最佳的選擇。
...
- R語言實現(xiàn)金融數據的時間序列分析及建模
- 2017-12-16
-
R語言實現(xiàn)金融數據的時間序列分析及建模
一 移動平均
?? 移動平均能消除數據中的季節(jié)變動和不規(guī)則變動。若序列中存在周期變動，則通常以周期為移動平均項數。移動平均法可以通過數據顯示出數據長期趨勢的變 ...
- 如何實現(xiàn)降維處理(R語言)
- 2017-12-07
-
如何實現(xiàn)降維處理(R語言)
現(xiàn)實世界中數據一般都是復雜和高維的，比如描述一個人，有姓名、年齡、性別、受教育程度、收入、地址、電話等等幾十種屬性，如此多的屬性對于數據分析是一個嚴重的挑戰(zhàn)，除了極大增加 ...
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