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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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pandas數(shù)據(jù)可視化原來(lái)也這么厲害

pandas數(shù)據(jù)可視化原來(lái)也這么厲害
2020-11-26
作者：小伍哥  來(lái)源：AI入門(mén)學(xué)習(xí)（公眾號(hào)） 在python中，常見(jiàn)的數(shù)據(jù)可視化庫(kù)有3個(gè)： matplotlib：最常用的庫(kù)，可以算作可視化的必備技能庫(kù)，比較底層，api多,學(xué)起來(lái)不太容易。 seaborn：是建 ...

這些不常見(jiàn)的統(tǒng)計(jì)圖你都懂嗎？

這些不常見(jiàn)的統(tǒng)計(jì)圖你都懂嗎？
2020-11-30
作者：有福有德 來(lái)源：計(jì)量與統(tǒng)計(jì) SAS軟件系統(tǒng)計(jì)出身，相應(yīng)的圍繞這個(gè)主題的圖形輸出功能與統(tǒng)計(jì)本身一樣很全，我們可以借助原始數(shù)據(jù)繪制自己需要的圖形，也可以在統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)上，將常用的統(tǒng)計(jì)量保持下來(lái)，繪 ...

R語(yǔ)言繪圖 | 折線圖畫(huà)法，如何畫(huà)出你滿意的圖？

R語(yǔ)言繪圖 | 折線圖畫(huà)法，如何畫(huà)出你滿意的圖？
2020-10-27
作者：丁點(diǎn)helper 來(lái)源：丁點(diǎn)幫你 上篇文章中，我們用世界銀行的例子給大家介紹了R語(yǔ)言散點(diǎn)圖怎么畫(huà)，那折線圖呢？ 繪制折線圖 如果將散點(diǎn)圖上的點(diǎn)從左往右連接起來(lái)，就會(huì)得到一個(gè)折線圖。今天我 ...

用python分析《世界幸福指數(shù)報(bào)告》后我們發(fā)現(xiàn)…

用python分析《世界幸福指數(shù)報(bào)告》后我們發(fā)現(xiàn)…
2020-09-21
CDA數(shù)據(jù)分析師 出品   作者：真達(dá)、Mika 數(shù)據(jù)：真達(dá)   【導(dǎo)讀】 今天教大家用python分析《世界幸福指數(shù)報(bào)告》?！妒澜缧腋Ｖ笖?shù)報(bào)告》是對(duì)全球幸福狀況的一次具有里程碑意義的 ...

回歸系列（五）| 線性回歸分析做完后，還應(yīng)考慮什么？

回歸系列（五）| 線性回歸分析做完后，還應(yīng)考慮什么？
2020-09-09
作者：丁點(diǎn)helper  來(lái)源：丁點(diǎn)幫你 上一篇文章介紹了一般線性回歸的典型操作，并且留了一個(gè)思考題。感謝小伙伴的參與，大家很厲害，沒(méi)有被迷惑到，線性回歸獲得的系數(shù)代表的是相關(guān)關(guān)系，而非因果關(guān) ...

回歸系列（二）| 最小二乘法真有那么復(fù)雜嗎？

回歸系列（二）| 最小二乘法真有那么復(fù)雜嗎？
2020-08-31
作者：丁點(diǎn)helper 來(lái)源： 丁點(diǎn)幫你 上一篇文章給大家留了一個(gè)思考題，問(wèn)在假設(shè)檢驗(yàn)時(shí)下面哪種寫(xiě)法是正確的： 大家都答對(duì)了嗎？正確答案是“A”。 樣本與總體回歸系數(shù)的區(qū)分 這一點(diǎn)內(nèi)容看似 ...

如何提高你的數(shù)據(jù)分析能力

如何提高你的數(shù)據(jù)分析能力
2018-07-31
如何提高你的數(shù)據(jù)分析能力 第一步：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備（80%時(shí)間） 獲取數(shù)據(jù)(爬蟲(chóng)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)) 驗(yàn)證數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)清理(缺失值、孤立點(diǎn)、垃圾信息、規(guī)范化、重復(fù)記錄、特殊值、合并數(shù)據(jù)集) 使用python進(jìn)行文件讀取c ...

主成分分析與因子分析及SPSS實(shí)現(xiàn)

主成分分析與因子分析及SPSS實(shí)現(xiàn)
2018-05-25
主成分分析與因子分析及SPSS實(shí)現(xiàn) 一、主成分分析 （1）問(wèn)題提出 在問(wèn)題研究中，為了不遺漏和準(zhǔn)確起見(jiàn)，往往會(huì)面面俱到，取得大量的指標(biāo)來(lái)進(jìn)行分析。比如為了研究某種疾病的影響因素，我們可能會(huì)收集患者 ...

教你如何用R進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘

教你如何用R進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘
2018-05-16
教你如何用R進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘 R是一種廣泛用于數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)計(jì)算的強(qiáng)大語(yǔ)言，于上世紀(jì)90年代開(kāi)始發(fā)展起來(lái)。得益于全世界眾多 愛(ài)好者的無(wú)盡努力，大家繼而開(kāi)發(fā)出了一種基于R但優(yōu)于R基本文本編輯器的R Studio（用 ...

R與Excel之?dāng)?shù)據(jù)分析

R與Excel之?dāng)?shù)據(jù)分析
2018-05-05
R與Excel之?dāng)?shù)據(jù)分析 Excel 是一款很好用的數(shù)據(jù)分析工具，但是你分析數(shù)據(jù)時(shí)只有 Excel 這一款工具的話，則會(huì)大大影響工作效率。相比之下，R 工具更好用，而且提供的工具集模塊更完整。 我從事數(shù)據(jù)分析工作已 ...

利用Python代碼實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化的5種方法詳解

利用Python代碼實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化的5種方法詳解
2018-04-20
利用Python代碼實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化的5種方法詳解 數(shù)據(jù)科學(xué)家并不遜色于藝術(shù)家。他們用數(shù)據(jù)可視化的方式繪畫(huà)，試圖展現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)隱藏的模式或表達(dá)對(duì)數(shù)據(jù)的見(jiàn)解。更有趣的是，一旦接觸到任何可視化的內(nèi)容、數(shù)據(jù)時(shí)，人類 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)解決問(wèn)題的步驟

機(jī)器學(xué)習(xí)解決問(wèn)題的步驟
2018-03-20
機(jī)器學(xué)習(xí)解決問(wèn)題的步驟 針對(duì)任何一個(gè)打算由機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)解決的問(wèn)題，都有一種『套路』存在，只要按照這個(gè)模板『按部就班』就能夠得到一個(gè)結(jié)果。就跟一個(gè)產(chǎn)品的生產(chǎn)流水線是一個(gè)道理。但是得到結(jié)果的好壞跟你 ...

（R語(yǔ)言）圖形過(guò)程

（R語(yǔ)言）圖形過(guò)程
2018-03-06
（R語(yǔ)言）圖形過(guò)程 在Windows下用window()命令可以打開(kāi)圖形窗口。 12.1 高級(jí)繪圖命令     高級(jí)繪圖函數(shù)，由函數(shù)參數(shù)提供數(shù)據(jù)生成一幅完整的圖形。其中適當(dāng)?shù)淖鴺?biāo)軸 ...

大數(shù)據(jù)處理之道(預(yù)處理方法）

大數(shù)據(jù)處理之道(預(yù)處理方法）
2018-02-28
大數(shù)據(jù)處理之道(預(yù)處理方法） 一：為什么要預(yù)處理數(shù)據(jù)？ （1）現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)據(jù)是骯臟的（不完整，含噪聲，不一致） （2）沒(méi)有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，就沒(méi)有高質(zhì)量的挖掘結(jié)果（高質(zhì)量的決策必須依賴于高 ...

Python語(yǔ)言描述機(jī)器學(xué)習(xí)之Logistic回歸算法

Python語(yǔ)言描述機(jī)器學(xué)習(xí)之Logistic回歸算法
2018-01-23
Python語(yǔ)言描述機(jī)器學(xué)習(xí)之Logistic回歸算法 本文介紹機(jī)器學(xué)習(xí)中的Logistic回歸算法，我們使用這個(gè)算法來(lái)給數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。Logistic回歸算法同樣是需要通過(guò)樣本空間學(xué)習(xí)的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，并且適用于數(shù)值型和標(biāo)稱型 ...

警惕！大數(shù)據(jù)可視化的十大誤區(qū)

警惕！大數(shù)據(jù)可視化的十大誤區(qū)
2017-12-07
警惕！大數(shù)據(jù)可視化的十大誤區(qū) 在人類存在的200,000年時(shí)間里，大多數(shù)時(shí)間我們都依靠閱讀各種圖像來(lái)感知環(huán)境、獲取信息。而文字直到5500年前才出現(xiàn)，因此，從自然適應(yīng)和生物進(jìn)化的角度來(lái)說(shuō)，我們的大腦對(duì)圖像更 ...

R語(yǔ)言之隨機(jī)數(shù)與抽樣模擬篇

R語(yǔ)言之隨機(jī)數(shù)與抽樣模擬篇
2017-12-06
R語(yǔ)言之隨機(jī)數(shù)與抽樣模擬篇 R語(yǔ)言生成均勻分布隨機(jī)數(shù)的函數(shù)是runif（） 句法是：runif(n,min=0,max=1)    n表示生成的隨機(jī)數(shù)數(shù)量，min表示均勻分布的下限，max表示均勻分布的上限；若省略參數(shù)min ...
SPSS回歸分析：自動(dòng)線性模型
2017-11-19
SPSS回歸分析：自動(dòng)線性模型 一、自動(dòng)線性模型（分析-回歸-自動(dòng)線性建模） 1、 目標(biāo)（分析-回歸-自動(dòng)線性建模-構(gòu)建選項(xiàng)） 2、基本（分析-回歸-自動(dòng)線性建模-構(gòu)建選項(xiàng)） 自動(dòng)準(zhǔn)備 ...
SPSS分類分析：最近鄰元素分析
2017-11-15
SPSS分類分析：最近鄰元素分析 一、最近鄰元素分析（分析-分類-最近鄰元素） 1、概念：根據(jù)個(gè)案間的相似性來(lái)對(duì)個(gè)案進(jìn)行分類。類似個(gè)案相互靠近，而不同個(gè)案相互遠(yuǎn)離。因此，通過(guò)兩個(gè)個(gè)案之間的距離 ...
SPSS回歸分析：曲線估計(jì)
2017-11-13
SPSS回歸分析：曲線估計(jì) 一、概念（分析-回歸-曲線估計(jì)） 曲線估計(jì)過(guò)程為11種不同的曲線估計(jì)回歸模型生成曲線估計(jì)回歸統(tǒng)計(jì)量和相關(guān)的圖。將對(duì)每個(gè)因變量生成一個(gè)單獨(dú)的模型。也可以將預(yù)測(cè)值、殘差 ...

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