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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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Stata二維圖的坐標(biāo)軸選擇

Stata二維圖的坐標(biāo)軸選擇
2018-03-26
Stata二維圖的坐標(biāo)軸選擇 在Stata中，我們經(jīng)常使用graph twoway命令繪制散點(diǎn)圖、折線圖、條形圖等二維圖。如果我們?cè)诶L圖時(shí)，需要使用多個(gè)坐標(biāo)軸，這時(shí)應(yīng)該怎么辦呢？？→_→這時(shí)就需要用到坐標(biāo)軸的選項(xiàng)（axis_ ...

Stata圖形函數(shù)設(shè)置的小方法

Stata圖形函數(shù)設(shè)置的小方法
2018-03-26
Stata圖形函數(shù)設(shè)置的小方法 大學(xué)的專業(yè)按照回復(fù)語(yǔ)氣可以分為三種，第一種平淡無(wú)奇。小紅：你什么專業(yè)？小明：土木工程。小紅：哦！第二種驚為天人。小紅 ：你什么專業(yè)？小明：獸醫(yī)。小紅：WHAT？獸醫(yī)？第三種 ...

R語(yǔ)言中的幾種圖

R語(yǔ)言中的幾種圖
2018-03-12
R語(yǔ)言中的幾種圖 R語(yǔ)言中，常見(jiàn)的圖有直方圖、箱線圖、條形圖、點(diǎn)陣圖、餅圖、QQ圖。 1.直方圖 直方圖是直觀了解數(shù)據(jù)分布的常用圖形，它將連續(xù)型數(shù)據(jù)分為等間距的組，并以矩形的高低來(lái)顯示相應(yīng)組中所 ...

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
2018-03-12
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)mi ...

使用R對(duì)共線性檢驗(yàn)

使用R對(duì)共線性檢驗(yàn)
2018-03-11
使用R對(duì)共線性檢驗(yàn) 高維數(shù)據(jù)常會(huì)出現(xiàn)共線性 、變量選擇等問(wèn)題 。如何消除共線性確定最佳模型，是回歸分析的一個(gè)重點(diǎn)。 傳統(tǒng)的最小二乘估計(jì)在處理多重共線性問(wèn)題上 往往有令人不太滿意的地方， 主要有兩點(diǎn): ...

Python 爬取淘寶商品數(shù)據(jù)挖掘分析實(shí)戰(zhàn)

Python 爬取淘寶商品數(shù)據(jù)挖掘分析實(shí)戰(zhàn)
2018-03-03
Python 爬取淘寶商品數(shù)據(jù)挖掘分析實(shí)戰(zhàn) 項(xiàng)目?jī)?nèi)容 本案例選擇>> 商品類目：沙發(fā)； 數(shù)量：共100頁(yè)  4400個(gè)商品； 篩選條件：天貓、銷量從高到低、價(jià)格500元以上。 項(xiàng)目目的 1. 對(duì)商 ...

SPSS之偏態(tài)分布的激素水平影響因素分析

SPSS之偏態(tài)分布的激素水平影響因素分析
2018-03-03
SPSS之偏態(tài)分布的激素水平影響因素分析 概況：某種激素水平對(duì)胃癌的發(fā)生有一定的作用，把病人分為實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組。 性別：男、女。 年齡：青年（<45歲）、中年（45歲~59歲）、 ...

R描述性統(tǒng)計(jì)分析

R描述性統(tǒng)計(jì)分析
2018-02-27
R描述性統(tǒng)計(jì)分析 概念 數(shù)據(jù)摘要，有損地提取數(shù)據(jù)特征的過(guò)程，包含基本統(tǒng)計(jì)，分布／累計(jì)統(tǒng)計(jì)，數(shù)據(jù)特征（相關(guān)性，周期性等），數(shù)據(jù)挖掘 數(shù)據(jù)有很多變量和觀測(cè)值，可以用一些簡(jiǎn)單表格，圖形和少數(shù)匯總數(shù)字 ...

使用Python進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)

使用Python進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)
2018-02-26
使用Python進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì) 1 描述性統(tǒng)計(jì)是什么？ 描述性統(tǒng)計(jì)是借助圖表或者總結(jié)性的數(shù)值來(lái)描述數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)手段。數(shù)據(jù)挖掘工作的數(shù)據(jù)分析階段，我們可借助描述性統(tǒng)計(jì)來(lái)描繪或總結(jié)數(shù)據(jù)的基本情況，一來(lái)可以梳 ...

用python-pandas作圖矩陣

用python-pandas作圖矩陣
2018-02-24
用python-pandas作圖矩陣 我們?cè)诓捎脵C(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時(shí)，首先要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了解，而了解數(shù)據(jù)最快速的方式就是可視化。但是作者可視化采用的方法對(duì)很多data都通用，且采用的是各種圖形的圖矩陣，如直 ...

數(shù)據(jù)探索和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的步驟

數(shù)據(jù)探索和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的步驟
2018-02-22
數(shù)據(jù)探索和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的步驟 如我們所知，數(shù)據(jù)分析工作的70%的時(shí)間都用作于數(shù)據(jù)清洗，數(shù)據(jù)探索和數(shù)據(jù)準(zhǔn)備當(dāng)中，這可以說(shuō)是數(shù)據(jù)分析的核心所在。數(shù)據(jù)清洗主要是工具層面上的，這里先不討論。我們這里討論數(shù)據(jù)探索 ...

R語(yǔ)言學(xué)習(xí)筆記之聚類分析

R語(yǔ)言學(xué)習(xí)筆記之聚類分析
2018-02-15
R語(yǔ)言學(xué)習(xí)筆記之聚類分析 使用k-means聚類所需的包： factoextra cluster #加載包 library(factoextra) library(cluster)l  #數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 使用內(nèi)置的R數(shù)據(jù)集USArrests ...

數(shù)據(jù)分析|微信紅包金額分配的秘密

數(shù)據(jù)分析|微信紅包金額分配的秘密
2018-02-14
數(shù)據(jù)分析|微信紅包金額分配的秘密 “微信紅包”是騰訊公司開(kāi)發(fā)的社交軟件——微信的一個(gè)附加功能。它可以在一對(duì)一聊天當(dāng)中發(fā)送，也可以在群聊中發(fā)送。在群聊當(dāng)中，可以一次性發(fā)送多于1個(gè)的紅包，每個(gè)群成員可 ...

上市公司財(cái)務(wù)指標(biāo)綜合分析

上市公司財(cái)務(wù)指標(biāo)綜合分析
2021-03-08
一、案例綜述 案例編號(hào)： 101003 案例名稱： 財(cái)務(wù)管理領(lǐng)域的應(yīng)用——上市公司財(cái)務(wù)指標(biāo)綜合分析 作者姓名（或單位、或來(lái)源）： 劉莎莎 案例所屬行業(yè)： 69 證券 案例所用軟件： ...

R語(yǔ)言使用密度聚類筆法處理數(shù)據(jù)

R語(yǔ)言使用密度聚類筆法處理數(shù)據(jù)
2018-01-18
R語(yǔ)言使用密度聚類筆法處理數(shù)據(jù) 說(shuō)明 除了使用距離作為聚類指標(biāo)，還可以使用密度指標(biāo)來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類處理，將分布稠密的樣本與分布稀疏的樣本分離開(kāi)。DBSCAN是最著名的密度聚類算法。 操作 將使用mlb ...

R語(yǔ)言線性回歸診斷

R語(yǔ)言線性回歸診斷
2018-01-15
R語(yǔ)言線性回歸診斷 回歸診斷主要內(nèi)容 (1).誤差項(xiàng)是否滿足獨(dú)立性，等方差性與正態(tài) (2).選擇線性模型是否合適 (3).是否存在異常樣本 (4).回歸分析是否對(duì)某個(gè)樣本的依賴過(guò)重，也就是模型是否具有穩(wěn)定性 (5).自變量 ...

R語(yǔ)言中qplot()的用法

R語(yǔ)言中qplot()的用法
2018-01-15
R語(yǔ)言中qplot()的用法 a, b, c, d, e, f, g, h = range(8) ggplot2()函數(shù) ggplot2是一個(gè)強(qiáng)大的作圖工具，它可以讓你不受現(xiàn)有圖形類型的限制，創(chuàng)造出任何有助于解決你所遇到問(wèn)題的圖形。 qplot() qplot()屬于gg ...

R語(yǔ)言回歸分析之影響分析

R語(yǔ)言回歸分析之影響分析
2018-01-14
R語(yǔ)言回歸分析之影響分析 說(shuō)明 影響分析就是探查對(duì)估計(jì)有異常影響的數(shù)據(jù)，如果一個(gè)樣本不遵從某個(gè)模型，但是其余數(shù)據(jù)遵從這個(gè)模型，稱為這個(gè)樣本點(diǎn)為強(qiáng)影響點(diǎn)，也稱為高杠桿點(diǎn)，影響分析的一個(gè)重要功能就是 ...

R語(yǔ)言與回歸分析幾個(gè)假設(shè)的檢驗(yàn)

R語(yǔ)言與回歸分析幾個(gè)假設(shè)的檢驗(yàn)
2018-01-14
R語(yǔ)言與回歸分析幾個(gè)假設(shè)的檢驗(yàn) 一、從線性回歸的假設(shè)說(shuō)起 對(duì)于線性回歸而言，若要求回歸估計(jì)有一些良好性質(zhì)比如無(wú)偏性，就需要加上一些假定條件。比如要達(dá)到估計(jì)的無(wú)偏性，我們通常需要加上高斯-馬爾科夫條 ...

避開(kāi)十大誤區(qū)，別做渣渣圖表

避開(kāi)十大誤區(qū)，別做渣渣圖表
2018-01-03
避開(kāi)十大誤區(qū)，別做渣渣圖表 設(shè)計(jì)師要做的，不僅僅是選擇合適的圖表類型，更要以一種容易理解的方式來(lái)呈現(xiàn)信息，設(shè)計(jì)出更直觀的導(dǎo)航系統(tǒng),讓觀眾做盡可能減少理解方面的麻煩，做到一目了然。 大數(shù)據(jù)魔鏡 ...

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