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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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學習好這8項技能做21世紀最最性感的工作—“數(shù)據(jù)科學家”

學習好這8項技能做21世紀最最性感的工作—“數(shù)據(jù)科學家”
2017-10-12
學習好這8項技能做21世紀最最性感的工作—“數(shù)據(jù)科學家” 你想找到一份數(shù)據(jù)科學家的工作嗎?如果你有這樣的想法的話,那么你就有伴兒了。最近由Thomas Davenport和D.J. Patil在《哈佛商業(yè)周刊》上面發(fā)表了一篇專 ...

SPSS分析技術:二元logistic回歸

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2017-07-11
SPSS分析技術:二元logistic回歸 今天我們介紹另外一種應用范圍更加廣泛的回歸分析方法:二元logistic回歸。 應用背景 數(shù)據(jù)分析技術在實際應用過程中,大量的研究都需要對只有“是”和“否”兩種選擇的結 ...

SPSS統(tǒng)計分析案例:一元線性回歸

SPSS統(tǒng)計分析案例:一元線性回歸
2017-06-22
SPSS統(tǒng)計分析案例:一元線性回歸 一元線性回歸,顧名思義,僅有一個自變量的回歸模型,研究的是一個因素對結果的影響,可以用于預測,也經(jīng)常被稱之為簡單線性回歸分析。它的模型表達式為: Y=a+bX+e 回歸 ...

SPSS實例教程:無序多分類Logistic回歸

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2020-12-08
1、問題與數(shù)據(jù) 為了探討基因X突變與惡性腫瘤Y不同組織類型發(fā)生風險的關系,某醫(yī)生設計了一項病例對照研究。該醫(yī)生納入所在科室一年收治的145名該惡性腫瘤患者,并從醫(yī)院體檢數(shù)據(jù)庫中隨機選擇了100名未患該腫瘤 ...

使用Python分析紐約出租車搭乘數(shù)據(jù)

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2017-03-27
使用Python分析紐約出租車搭乘數(shù)據(jù) 在紐約,出租車分為兩類:黃色和綠色。黃色出租(Yellow TAXI)車可以在紐約五大區(qū)(布朗克斯區(qū)、布魯克林區(qū)、曼哈頓、皇后區(qū)、斯塔滕島)內(nèi)任何地點搭載乘客。綠色出租車(Gree ...

SPSS應用—時間序列分析

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2017-03-04
SPSS應用—時間序列分析 預測:是對尚未發(fā)生或目前還不明確的事物進行預先的估計和推測,是在現(xiàn)時對事物將要發(fā)生的結果進行探討和研究,簡單地說就是指從已知事件測定未知事件。 為什么要預測呢,因為預測可 ...

SPSS分析技術:線性回歸分析

SPSS分析技術:線性回歸分析
2017-02-28
SPSS分析技術:線性回歸分析 相關分析可以揭示事物之間共同變化的一致性程度,但它僅僅只是反映出了一種相關關系,并沒有揭示出變量之間準確的可以運算的控制關系,也就是函數(shù)關系,不能解決針對未來的分析與預 ...

SPSS分析技術:協(xié)方差分析;剔除工作經(jīng)驗的影響以后,學歷對工資的影響依然顯著嗎

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2017-01-23
SPSS分析技術:協(xié)方差分析;剔除工作經(jīng)驗的影響以后,學歷對工資的影響依然顯著嗎 協(xié)方差分析是方差分析方法里非常重要的一個技術,特別適用于影響因素多,因素變量類型也多的情況。方差分析主要用于分析分類變 ...

SPSS統(tǒng)計分析案例:多項logistic回歸分析

SPSS統(tǒng)計分析案例:多項logistic回歸分析
2017-01-17
SPSS統(tǒng)計分析案例:多項logistic回歸分析 以前分享的 二項logistic回歸分析案例 非常受歡迎,在實際應用中,可能還會碰到因變量是多個分類的情況,并且不包含排序信息。比如視力分為輕度、中度、重度 ...

最優(yōu)尺度回歸分析_SPSS統(tǒng)計分析案例

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2016-12-10
最優(yōu)尺度回歸分析_SPSS統(tǒng)計分析案例 1、什么是最優(yōu)尺度回歸? 英文簡稱CATREG,也稱分類回歸?!∑胀ň€性回歸對數(shù)據(jù)的要求十分嚴格,當遇到分類變量時,線性回歸無法準確地反映分類變量不同取值的距離,比如 ...

教你搞定一般線性回歸的SPSS操作

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2016-10-26
教你搞定一般線性回歸的SPSS操作 在回歸分析中,只有一個自變量的回歸分析,稱為一元回歸;多于一個自變量的回歸分析,稱為多元回歸。在做線性回歸分析之前需要先做散點圖,如果散點圖不呈現(xiàn)線性關系,則不能做 ...

SPSS分析技術:條件Logistic回歸模型;配伍組設計的實驗數(shù)據(jù)如何利用SPSS進行條件邏輯回歸分析

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2017-06-22
SPSS分析技術:條件Logistic回歸模型;配伍組設計的實驗數(shù)據(jù)如何利用SPSS進行條件邏輯回歸分析 在醫(yī)學等研究目的極度細化,但是研究對象(人)異常復雜的領域,實驗設計是需要異常謹慎小心的。前面專門寫過一 ...

用SPSS建立ARIMA預測模型實例詳細教程

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2016-12-10
用SPSS建立ARIMA預測模型實例詳細教程 ARIMA模型是隨機性時間序列分析中的一大類分析方法的綜合,可以進行精度較高的短期預測,這里通過實例詳細介紹使用SPSS建立ARIMA模型的過程和結果解析。 SPSS任意版本 ...

CDA LEVEL Ⅰ 業(yè)務分析師_模擬題

CDA LEVEL Ⅰ 業(yè)務分析師_模擬題
2024-09-12
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