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數(shù)字化人才認證
') } 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(yīng)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(wù)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 :ggplot2精細化繪圖—以實用商業(yè)化圖表繪圖為例(一)

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

年終【 R語言 】公開課盛宴來襲!

年終【R語言】公開課盛宴來襲!
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語言公開課暨分享交流會。重要的事情現(xiàn)在就說一遍,機不可失!下面是詳情安排: 直播話題: 基于R語言的客戶分析與營銷模型 報名方式: 1. 掃碼 ...

 R語言 畫k線圖_ R語言 繪制K線圖_ R語言

R語言畫k線圖_R語言繪制K線圖_R語言
2016-12-16
r語言畫k線圖_R語言繪制K線圖_R語言 K線圖是200多年前日本人發(fā)明的,后來傳入了美國。K線圖本來就是對當前數(shù)據(jù)的可視化顯示而已,但是越來越多的人對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 ...

 R語言 實現(xiàn)層次聚類分析案例

R語言實現(xiàn)層次聚類分析案例
2016-11-30
R語言實現(xiàn)層次聚類分析案例 聚類分析,對樣品或指標進行分類的一種分析方法,依據(jù)樣本和指標已知特性進行分類。 本節(jié)主要介紹R語言層次聚類分析,一共包括3個部分,每個部分包括一個具體實戰(zhàn)例子。 一、 ...

華為總部 R語言 數(shù)據(jù)挖掘內(nèi)訓-CDA數(shù)據(jù)分析師內(nèi)訓項目!

華為總部R語言數(shù)據(jù)挖掘內(nèi)訓-CDA數(shù)據(jù)分析師內(nèi)訓項目!
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)行院長常國珍、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-華為培訓中心(華為大學)進行了為期6天的CDA LEVEL 2 R語言專題培訓。 此次培訓以CDA LEVEL2 R專 ...
R語言之縱向數(shù)據(jù)分析:多級線性增長模型2
2016-10-17
R語言之縱向數(shù)據(jù)分析:多級線性增長模型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型的數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換成縱向的數(shù)據(jù)集,并通過建立相應(yīng)的多級模型進行分析。顯然, ...

 R語言 之縱向數(shù)據(jù)分析:多級增長模

R語言之縱向數(shù)據(jù)分析:多級增長模
2016-10-17
R語言之縱向數(shù)據(jù)分析:多級增長模 上一次,我們討論了如何對長型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成長型的數(shù)據(jù),同時還是用了一個隨機創(chuàng)建的對照實驗數(shù)據(jù)集來對其增長趨勢進行可視化。但是,我們是否能夠進一步的分析并預(yù)測結(jié)果的增長 ...

手把手教你使用 R語言 的主成分分析對城管事件數(shù)據(jù)分析

手把手教你使用R語言的主成分分析對城管事件數(shù)據(jù)分析
2016-10-16
手把手教你使用R語言的主成分分析對城管事件數(shù)據(jù)分析 概念性的東西就不說那么多了,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,當然,城管事件類型有好幾百,這里 ...

 R語言 實戰(zhàn): R語言 介紹

R語言實戰(zhàn):R語言介紹
2016-10-12
R語言實戰(zhàn):R語言介紹 我們分析數(shù)據(jù)的方式在近年來發(fā)生了令人矚目的變化。隨著個人電腦和互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn),可獲取的數(shù)據(jù)量有了非??捎^的增長。 商業(yè)公司擁有TB級的客戶交易數(shù)據(jù),政府、學術(shù)團體以及私立研究機 ...

 R語言 ARIMA預(yù)測交通流量

R語言ARIMA預(yù)測交通流量
2016-10-12
R語言ARIMA預(yù)測交通流量 交通流量預(yù)測分析研究是智能運輸系統(tǒng)的核心研究內(nèi)容之一,實例使用ARIMA(p,d,q)-差分自回歸移動平均模型,AR是自回歸, p為自回歸項; MA為移動平均,q為移動平均項數(shù),d為時間序 ...
Python和R語言之分析對比
2016-10-10
Python和R語言之分析對比 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,而不是把這 ...
11個方法教你如何提升R語言代碼運算效率
2016-10-09
11個方法教你如何提升R語言代碼運算效率 眾所周知,當我們利用R語言處理大型數(shù)據(jù)集時,for循環(huán)語句的運算效率非常低。有許多種方法可以提升你的代碼運算效率,但或許你更想了解運算效率能得到多大的提升。本文 ...
如何讓Hadoop結(jié)合R語言做統(tǒng)計和大數(shù)據(jù)分析
2016-10-07
如何讓Hadoop結(jié)合R語言做統(tǒng)計和大數(shù)據(jù)分析 R是GNU的一個開源工具,具有S語言血統(tǒng),擅長統(tǒng)計計算和統(tǒng)計制圖。由Revolution Analytics發(fā)起的一個開源項目RHadoop將R語言與Hadoop結(jié)合在一起,很好發(fā)揮了R語言特長 ...

學習 R語言 ,一篇文章讓你從懵圈到入門

學習R語言,一篇文章讓你從懵圈到入門
2016-10-06
學習R語言,一篇文章讓你從懵圈到入門 在實際工作中,每個數(shù)據(jù)科學項目各不相同,但基本都遵循一定的通用流程。具體如下: 數(shù)據(jù)科學工作流程     數(shù)據(jù)導入     數(shù)據(jù)整理 &nb ...

 R語言 數(shù)據(jù)可視化05:散點圖

R語言數(shù)據(jù)可視化05:散點圖
2016-10-02
R語言數(shù)據(jù)可視化05:散點圖 散點圖簡介 散點圖通常是用來表述兩個連續(xù)變量之間的關(guān)系,圖中的每個點表示目標數(shù)據(jù)集中的每個樣本。 同時散點圖中常常還會擬合一些直線,以用來表示某些模型。 繪制基本 ...

【案例】 R語言 與機器學習學習筆記(分類算法)

【案例】R語言與機器學習學習筆記(分類算法)
2016-09-22
【案例】R語言與機器學習學習筆記(分類算法) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN),簡稱神經(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)學模型或計算模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由大量的人工神經(jīng)元聯(lián)結(jié)進行計算。大多數(shù)情況下人工神經(jīng) ...

如何用 R語言 對城管事件數(shù)據(jù)分析

如何用R語言對城管事件數(shù)據(jù)分析
2016-08-18
如何用R語言對城管事件數(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語言 分析老九門到底誰是主角

R語言分析老九門到底誰是主角
2016-08-03
R語言分析老九門到底誰是主角 本人最近看了老九門,兩大男主角都是顏值擔當,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,他們認為二爺(張藝興 ...

【 R語言 進行數(shù)據(jù)挖掘】回歸分析

R語言進行數(shù)據(jù)挖掘】回歸分析
2016-07-30
【R語言進行數(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)測函數(shù)預(yù)測未來觀測量: 其中,x1,x2,...,xk都是預(yù)測變量(影響預(yù)測的因素),y是需要預(yù)測的目標變量(被預(yù)測變量)。 線性 ...
R語言之數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
2016-07-30
R語言之數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) R語言擁有許多用于存儲數(shù)據(jù)的對象類型,包括標量、向量、矩陣、數(shù)組、數(shù)據(jù)框、列表、因子。 1.標量:標量是只包含一個元素的向量 ...

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