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') } 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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pytorch怎么計算矩陣的相關(guān)系數(shù)矩陣？: 2023-04-07; 在PyTorch中，計算矩陣的相關(guān)系數(shù)矩陣可以使用torch.corrcoef()函數(shù)。該函數(shù)接受一個張量作為輸入，返回該張量的行之間的相關(guān)系數(shù)矩陣。如果輸入張量是二維的，則計算其中每一列之間的相關(guān)系數(shù)矩陣。下面我們將詳 ...

SPSS做相關(guān)分析，通過了顯著性檢驗，但相關(guān)系數(shù)低，怎么解釋？: 2023-03-15; 可能的文章：在進行數(shù)據(jù)分析時，我們通常會使用相關(guān)分析來探索兩個變量之間的關(guān)系。然而，有時即使通過顯著性檢驗，相關(guān)系數(shù)卻很低，這該怎么解釋呢？首先，我們需要明確一點：顯著性檢驗只能告訴我們 ...

使用Excel做數(shù)據(jù)分析之相關(guān)系數(shù)與協(xié)方差: 2017-08-02; 使用Excel做數(shù)據(jù)分析之相關(guān)系數(shù)與協(xié)方差化學(xué)合成實驗中經(jīng)常需要考察壓力隨溫度的變化情況。某次實驗在兩個不同的反應(yīng)器中進行同一條件下實驗得到兩組溫度與壓力相關(guān)數(shù)據(jù)，試分析它們與溫度的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并對在 ...

標(biāo)準(zhǔn)化矩陣協(xié)方差矩陣相關(guān)系數(shù)矩陣: 2016-12-13; 標(biāo)準(zhǔn)化矩陣協(xié)方差矩陣相關(guān)系數(shù)矩陣在概率論和統(tǒng)計學(xué)中，協(xié)方差用于衡量兩個變量的總體誤差。而方差是協(xié)方差的一種特殊情況，即當(dāng)兩個變量是相同的情況。期望值分別為E(X) = μ 與 E ...

【CDA干貨】Excel 數(shù)據(jù)聚類分析：從操作實踐到業(yè)務(wù)價值挖掘: 2025-09-10; Excel 數(shù)據(jù)聚類分析：從操作實踐到業(yè)務(wù)價值挖掘在數(shù)據(jù)分析場景中，聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具，能從雜亂數(shù)據(jù)中挖掘隱藏的相似性規(guī)律（如用戶分群、產(chǎn)品分類、區(qū)域特征聚合）。相較于 SPSS、Python 等 ...

【CDA干貨】統(tǒng)計模型的核心目的：從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價值導(dǎo)向: 2025-09-10; 統(tǒng)計模型的核心目的：從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價值導(dǎo)向統(tǒng)計模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具，并非簡單的 “公式堆砌”，而是圍繞特定目標(biāo)構(gòu)建的 “數(shù)據(jù) - 邏輯 - 結(jié)論” 轉(zhuǎn)化載體。在實際應(yīng)用中，相同的數(shù)據(jù)通過不同目的 ...

CDA 數(shù)據(jù)分析師：駕馭商業(yè)數(shù)據(jù)分析流程的核心力量: 2025-09-09; CDA 數(shù)據(jù)分析師：駕馭商業(yè)數(shù)據(jù)分析流程的核心力量在商業(yè)決策從 “經(jīng)驗驅(qū)動” 向 “數(shù)據(jù)驅(qū)動” 轉(zhuǎn)型的過程中，商業(yè)數(shù)據(jù)分析總體流程是 “將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為價值” 的標(biāo)準(zhǔn)化路徑，而 CDA（Certified Data Analyst）數(shù)據(jù)分 ...

CDA 數(shù)據(jù)分析師：數(shù)據(jù)探索與統(tǒng)計分析的實踐與價值: 2025-08-27; CDA 數(shù)據(jù)分析師：數(shù)據(jù)探索與統(tǒng)計分析的實踐與價值? ? 在數(shù)字化浪潮席卷各行業(yè)的當(dāng)下，數(shù)據(jù)已成為企業(yè)核心資產(chǎn)，而 CDA（Certified Data Analyst）數(shù)據(jù)分析師作為數(shù)據(jù)價值挖掘的核心角色，其掌握的數(shù)據(jù)探索與統(tǒng)計分 ...

【CDA干貨】KS 曲線不光滑：模型評估的隱形陷阱，從原因到破局的全指南: 2025-08-20; KS 曲線不光滑：模型評估的隱形陷阱，從原因到破局的全指南在分類模型（如風(fēng)控違約預(yù)測、電商用戶流失預(yù)警、醫(yī)療疾病診斷）的評估體系中，KS 曲線（Kolmogorov-Smirnov Curve）是 “核心標(biāo)尺” 之一。它通過對比 “ ...

【CDA干貨】評判兩組數(shù)據(jù)與初始數(shù)據(jù)準(zhǔn)確值的方法: 2025-08-07; 評判兩組數(shù)據(jù)與初始數(shù)據(jù)準(zhǔn)確值的方法在數(shù)據(jù)分析與研究中，我們常常會面臨這樣的情況：需要對通過不同方法、不同過程得到的兩組數(shù)據(jù)進行評估，判斷它們與初始設(shè)定的準(zhǔn)確值（或真實值）之間的吻合程度。這種評判不僅 ...

2025 年 CDA 數(shù)據(jù)分析師考綱煥新，引領(lǐng)行業(yè)人才新標(biāo)準(zhǔn): 2025-07-29; 2025 年 CDA 數(shù)據(jù)分析師考綱煥新，引領(lǐng)行業(yè)人才新標(biāo)準(zhǔn) 在數(shù)字化浪潮奔涌向前的當(dāng)下，數(shù)據(jù)已成為驅(qū)動各行業(yè)發(fā)展的核心要素。作為數(shù)據(jù)領(lǐng)域極具影響力的專業(yè)認(rèn)證，CDA 數(shù)據(jù)分析師認(rèn)證始終緊密貼合行業(yè)動態(tài)與前沿需求。2 ...

從 CDA LEVEL II 考試題型看 Python 數(shù)據(jù)分析要點: 2025-07-29; 從 CDA LEVEL II 考試題型看 Python 數(shù)據(jù)分析要點在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域蓬勃發(fā)展的當(dāng)下，CDA（Certified Data Analyst）認(rèn)證成為眾多從業(yè)者提升專業(yè)能力與職場競爭力的重要途徑。其中，CDA LEVEL II 考試聚焦于中高級數(shù)據(jù) ...

【CDA干貨】用 Python 開啟數(shù)據(jù)分析之旅：從基礎(chǔ)到實踐的完整指南: 2025-07-29; 用 Python 開啟數(shù)據(jù)分析之旅：從基礎(chǔ)到實踐的完整指南在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的時代，數(shù)據(jù)分析已成為各行業(yè)不可或缺的核心能力。而 Python 憑借其豐富的庫生態(tài)、簡潔的語法和強大的擴展性，成為數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的首選工具之一 ...

SQL 在預(yù)測分析中的應(yīng)用：從數(shù)據(jù)查詢到趨勢預(yù)判: 2025-07-10; SQL 在預(yù)測分析中的應(yīng)用：從數(shù)據(jù)查詢到趨勢預(yù)判? ? 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的時代，預(yù)測分析作為挖掘數(shù)據(jù)潛在價值的核心手段，正被廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)。而 SQL（結(jié)構(gòu)化查詢語言）作為數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)工具，不僅能完成數(shù)據(jù)的 ...

CDA 認(rèn)證考試大綱 2025 重磅更新：一二級考綱變化匯總（發(fā)布于2025年7月9日）: 2025-07-10; 尊敬的考生：您好！我們誠摯通知您，CDA Level I和 Level II考試大綱將于 2025年7月25日實施重大更新。此次更新旨在確保認(rèn)證考試的內(nèi)容與行業(yè)前沿需求、最新技術(shù)發(fā)展同步，進而使得CDA 認(rèn)證更具有前瞻性、實用 ...

【CDA干貨】單樣本趨勢性檢驗：捕捉數(shù)據(jù)背后的時間軌跡: 2025-07-09; 【CDA干貨】單樣本趨勢性檢驗：捕捉數(shù)據(jù)背后的時間軌跡? 在數(shù)據(jù)分析的版圖中，單樣本趨勢性檢驗如同一位耐心的偵探，專注于從單一序列的觀測數(shù)據(jù)中發(fā)掘潛在的變化規(guī)律。當(dāng)我們面對一組按時間、順序或某種梯度排列的 ...

統(tǒng)計學(xué)方法在市場調(diào)研數(shù)據(jù)中的深度應(yīng)用: 2025-07-07; 統(tǒng)計學(xué)方法在市場調(diào)研數(shù)據(jù)中的深度應(yīng)用? 市場調(diào)研是企業(yè)洞察市場動態(tài)、了解消費者需求的重要途徑，而統(tǒng)計學(xué)方法則是市場調(diào)研數(shù)據(jù)處理與分析的核心工具。合理運用統(tǒng)計學(xué)方法，能夠從海量、復(fù)雜的數(shù)據(jù)中提煉出有價值 ...

CDA 數(shù)據(jù)分析師視角：從數(shù)據(jù)迷霧中探尋商業(yè)真相: 2025-07-04; CDA 數(shù)據(jù)分析師視角：從數(shù)據(jù)迷霧中探尋商業(yè)真相? 在數(shù)字化浪潮席卷全球的今天，數(shù)據(jù)已成為企業(yè)決策的核心驅(qū)動力，CDA（Certified Data Analyst，注冊數(shù)據(jù)分析師）作為數(shù)據(jù)領(lǐng)域的專業(yè)人才，肩負(fù)著從海量數(shù)據(jù)中提取價 ...

【CDA干貨】一文讀懂相關(guān)性分析，在運營數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用實例: 2025-05-19; 在數(shù)字化運營的時代，企業(yè)每天都在產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)：用戶點擊行為、商品銷售記錄、廣告投放反饋…… 這些數(shù)據(jù)就像散落的拼圖，而相關(guān)性分析正是將它們拼接成完整畫面的關(guān)鍵工具。通過量化數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)程度，我們能夠發(fā) ...

【干貨】常用的數(shù)據(jù)分析方法你會幾種？大部分人只會兩種: 2025-03-06; 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的時代，掌握多樣的數(shù)據(jù)分析方法，就如同擁有了開啟寶藏的多把鑰匙，能幫助我們從海量數(shù)據(jù)中挖掘出關(guān)鍵信息，本文來為大家科普幾種數(shù)據(jù)分析的概念和方法。一、描述性分析描述性分析是數(shù)據(jù)分析的基 ...

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