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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 ：ggplot2精細(xì)化繪圖—以實(shí)用商業(yè)化圖表繪圖為例(一)

R語(yǔ)言：ggplot2精細(xì)化繪圖—以實(shí)用商業(yè)化圖表繪圖為例(一)
2017-01-12
R語(yǔ)言：ggplot2精細(xì)化繪圖—以實(shí)用商業(yè)化圖表繪圖為例 本文旨在介紹R語(yǔ)言中g(shù)gplot2包的一些精細(xì)化操作，主要適用于對(duì)R畫(huà)圖有一定了解，需要更精細(xì)化作圖的人，尤其是那些剛從excel轉(zhuǎn)ggplot2的各位，有比 ...

年終【 R語(yǔ)言 】公開(kāi)課盛宴來(lái)襲！

年終【R語(yǔ)言】公開(kāi)課盛宴來(lái)襲！
2016-12-21
好消息！CDA數(shù)據(jù)分析師與搜狐課堂聯(lián)合舉辦R語(yǔ)言公開(kāi)課暨分享交流會(huì)。重要的事情現(xiàn)在就說(shuō)一遍，機(jī)不可失！下面是詳情安排： 直播話題： 基于R語(yǔ)言的客戶分析與營(yíng)銷模型 報(bào)名方式： 1. 掃碼 ...

R語(yǔ)言 畫(huà)k線圖_ R語(yǔ)言 繪制K線圖_ R語(yǔ)言

R語(yǔ)言畫(huà)k線圖_R語(yǔ)言繪制K線圖_R語(yǔ)言
2016-12-16
r語(yǔ)言畫(huà)k線圖_R語(yǔ)言繪制K線圖_R語(yǔ)言 K線圖是200多年前日本人發(fā)明的，后來(lái)傳入了美國(guó)。K線圖本來(lái)就是對(duì)當(dāng)前數(shù)據(jù)的可視化顯示而已，但是越來(lái)越多的人對(duì)K線圖做出了癡迷的分析和解讀，有眾多追隨者也根據(jù)K線圖指導(dǎo) ...

R語(yǔ)言 實(shí)現(xiàn)層次聚類分析案例

R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)層次聚類分析案例
2016-11-30
R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)層次聚類分析案例 聚類分析，對(duì)樣品或指標(biāo)進(jìn)行分類的一種分析方法，依據(jù)樣本和指標(biāo)已知特性進(jìn)行分類。 本節(jié)主要介紹R語(yǔ)言層次聚類分析，一共包括3個(gè)部分，每個(gè)部分包括一個(gè)具體實(shí)戰(zhàn)例子。 一、 ...

華為總部 R語(yǔ)言 數(shù)據(jù)挖掘內(nèi)訓(xùn)-CDA數(shù)據(jù)分析師內(nèi)訓(xùn)項(xiàng)目！

華為總部R語(yǔ)言數(shù)據(jù)挖掘內(nèi)訓(xùn)-CDA數(shù)據(jù)分析師內(nèi)訓(xùn)項(xiàng)目！
2016-11-15
2016年11月3-12日，經(jīng)管之家CDA數(shù)據(jù)分析研究院執(zhí)行院長(zhǎng)常國(guó)珍、CDA數(shù)據(jù)分析研究院資深講師曾珂于深圳坂田華為總部-華為培訓(xùn)中心（華為大學(xué)）進(jìn)行了為期6天的CDA LEVEL 2 R語(yǔ)言專題培訓(xùn)。 此次培訓(xùn)以CDA LEVEL2 R專 ...
R語(yǔ)言之縱向數(shù)據(jù)分析：多級(jí)線性增長(zhǎng)模型2
2016-10-17
R語(yǔ)言之縱向數(shù)據(jù)分析：多級(jí)線性增長(zhǎng)模型2 這篇文章已經(jīng)是縱向數(shù)據(jù)分析系列的第三篇了。之前，我們介紹了什么是縱向數(shù)據(jù)，我們?nèi)绾伟验L(zhǎng)型的數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換成縱向的數(shù)據(jù)集，并通過(guò)建立相應(yīng)的多級(jí)模型進(jìn)行分析。顯然， ...

R語(yǔ)言 之縱向數(shù)據(jù)分析：多級(jí)增長(zhǎng)模

R語(yǔ)言之縱向數(shù)據(jù)分析：多級(jí)增長(zhǎng)模
2016-10-17
R語(yǔ)言之縱向數(shù)據(jù)分析：多級(jí)增長(zhǎng)模 上一次，我們討論了如何對(duì)長(zhǎng)型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成長(zhǎng)型的數(shù)據(jù)，同時(shí)還是用了一個(gè)隨機(jī)創(chuàng)建的對(duì)照實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集來(lái)對(duì)其增長(zhǎng)趨勢(shì)進(jìn)行可視化。但是，我們是否能夠進(jìn)一步的分析并預(yù)測(cè)結(jié)果的增長(zhǎng) ...

手把手教你使用 R語(yǔ)言 的主成分分析對(duì)城管事件數(shù)據(jù)分析

手把手教你使用R語(yǔ)言的主成分分析對(duì)城管事件數(shù)據(jù)分析
2016-10-16
手把手教你使用R語(yǔ)言的主成分分析對(duì)城管事件數(shù)據(jù)分析 概念性的東西就不說(shuō)那么多了，這次使用主成分分析主要目的并不是降維，而是分析城管數(shù)據(jù)中的事件類別之間是否存在關(guān)系，當(dāng)然，城管事件類型有好幾百，這里 ...

R語(yǔ)言 實(shí)戰(zhàn)： R語(yǔ)言 介紹

R語(yǔ)言實(shí)戰(zhàn)：R語(yǔ)言介紹
2016-10-12
R語(yǔ)言實(shí)戰(zhàn)：R語(yǔ)言介紹 我們分析數(shù)據(jù)的方式在近年來(lái)發(fā)生了令人矚目的變化。隨著個(gè)人電腦和互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，可獲取的數(shù)據(jù)量有了非?？捎^的增長(zhǎng)。 商業(yè)公司擁有TB級(jí)的客戶交易數(shù)據(jù)，政府、學(xué)術(shù)團(tuán)體以及私立研究機(jī) ...

R語(yǔ)言 ARIMA預(yù)測(cè)交通流量

R語(yǔ)言ARIMA預(yù)測(cè)交通流量
2016-10-12
R語(yǔ)言ARIMA預(yù)測(cè)交通流量 交通流量預(yù)測(cè)分析研究是智能運(yùn)輸系統(tǒng)的核心研究?jī)?nèi)容之一，實(shí)例使用ARIMA（p，d，q）-差分自回歸移動(dòng)平均模型，AR是自回歸， p為自回歸項(xiàng)； MA為移動(dòng)平均，q為移動(dòng)平均項(xiàng)數(shù)，d為時(shí)間序 ...
Python和R語(yǔ)言之分析對(duì)比
2016-10-10
Python和R語(yǔ)言之分析對(duì)比 在Python中調(diào)用R或在R中調(diào)用Python，為什么是“和”而不是“或”？ 在互聯(lián)網(wǎng)中，關(guān)于“R和Python”的文章，排名前十的搜索結(jié)果中只有2篇討論了一起使用R和Python的優(yōu)點(diǎn)，而不是把這 ...
11個(gè)方法教你如何提升R語(yǔ)言代碼運(yùn)算效率
2016-10-09
11個(gè)方法教你如何提升R語(yǔ)言代碼運(yùn)算效率 眾所周知，當(dāng)我們利用R語(yǔ)言處理大型數(shù)據(jù)集時(shí)，for循環(huán)語(yǔ)句的運(yùn)算效率非常低。有許多種方法可以提升你的代碼運(yùn)算效率，但或許你更想了解運(yùn)算效率能得到多大的提升。本文 ...
如何讓Hadoop結(jié)合R語(yǔ)言做統(tǒng)計(jì)和大數(shù)據(jù)分析
2016-10-07
如何讓Hadoop結(jié)合R語(yǔ)言做統(tǒng)計(jì)和大數(shù)據(jù)分析 R是GNU的一個(gè)開(kāi)源工具，具有S語(yǔ)言血統(tǒng)，擅長(zhǎng)統(tǒng)計(jì)計(jì)算和統(tǒng)計(jì)制圖。由Revolution Analytics發(fā)起的一個(gè)開(kāi)源項(xiàng)目RHadoop將R語(yǔ)言與Hadoop結(jié)合在一起，很好發(fā)揮了R語(yǔ)言特長(zhǎng) ...

學(xué)習(xí) R語(yǔ)言 ，一篇文章讓你從懵圈到入門

學(xué)習(xí)R語(yǔ)言，一篇文章讓你從懵圈到入門
2016-10-06
學(xué)習(xí)R語(yǔ)言，一篇文章讓你從懵圈到入門 在實(shí)際工作中，每個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目各不相同，但基本都遵循一定的通用流程。具體如下： 數(shù)據(jù)科學(xué)工作流程     數(shù)據(jù)導(dǎo)入     數(shù)據(jù)整理 &nb ...

R語(yǔ)言 數(shù)據(jù)可視化05：散點(diǎn)圖

R語(yǔ)言數(shù)據(jù)可視化05：散點(diǎn)圖
2016-10-02
R語(yǔ)言數(shù)據(jù)可視化05：散點(diǎn)圖 散點(diǎn)圖簡(jiǎn)介 散點(diǎn)圖通常是用來(lái)表述兩個(gè)連續(xù)變量之間的關(guān)系，圖中的每個(gè)點(diǎn)表示目標(biāo)數(shù)據(jù)集中的每個(gè)樣本。 同時(shí)散點(diǎn)圖中常常還會(huì)擬合一些直線，以用來(lái)表示某些模型。 繪制基本 ...

【案例】 R語(yǔ)言 與機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)筆記（分類算法）

【案例】R語(yǔ)言與機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)筆記（分類算法）
2016-09-22
【案例】R語(yǔ)言與機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)筆記（分類算法） 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN），簡(jiǎn)稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一種模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能的數(shù)學(xué)模型或計(jì)算模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由大量的人工神經(jīng)元聯(lián)結(jié)進(jìn)行計(jì)算。大多數(shù)情況下人工神經(jīng) ...

如何用 R語(yǔ)言 對(duì)城管事件數(shù)據(jù)分析

如何用R語(yǔ)言對(duì)城管事件數(shù)據(jù)分析
2016-08-18
如何用R語(yǔ)言對(duì)城管事件數(shù)據(jù)分析 這次使用主成分分析主要目的并不是降維，而是分析城管數(shù)據(jù)中的事件類別之間是否存在關(guān)系，當(dāng)然，城管事件類型有好幾百，這里就只選取從去年九月到目前發(fā)生量前十的事件類別；如 ...

R語(yǔ)言 分析老九門到底誰(shuí)是主角

R語(yǔ)言分析老九門到底誰(shuí)是主角
2016-08-03
R語(yǔ)言分析老九門到底誰(shuí)是主角 本人最近看了老九門，兩大男主角都是顏值擔(dān)當(dāng)，我的朋友中有喜歡佛爺（陳偉霆），有的喜歡二爺（張藝興）。從我的朋友中發(fā)現(xiàn)更多人傾向于張藝興扮演的二爺，他們認(rèn)為二爺（張藝興 ...

【 R語(yǔ)言 進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘】回歸分析

【R語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘】回歸分析
2016-07-30
【R語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘】回歸分析 1、線性回歸 線性回歸就是使用下面的預(yù)測(cè)函數(shù)預(yù)測(cè)未來(lái)觀測(cè)量： 其中，x1,x2,...,xk都是預(yù)測(cè)變量（影響預(yù)測(cè)的因素），y是需要預(yù)測(cè)的目標(biāo)變量（被預(yù)測(cè)變量）。 線性 ...
R語(yǔ)言之?dāng)?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
2016-07-30
R語(yǔ)言之?dāng)?shù)據(jù)結(jié)構(gòu) R語(yǔ)言擁有許多用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的對(duì)象類型，包括標(biāo)量、向量、矩陣、數(shù)組、數(shù)據(jù)框、列表、因子。 1.標(biāo)量：標(biāo)量是只包含一個(gè)元素的向量 ...

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