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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(hù)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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雙因素方差分析SPSS實(shí)現(xiàn)流程

雙因素方差分析SPSS實(shí)現(xiàn)流程
2017-10-25
雙因素方差分析SPSS實(shí)現(xiàn)流程 有一水稻施肥的盆栽試驗(yàn),設(shè)置了5個(gè)處理:A1和A2分別施用兩種不同工藝流程的氨水,A3施碳酸氫銨,A4施尿素,A5為對(duì)照。每個(gè)處理各4盆,隨機(jī)置于同一試驗(yàn)大棚。水稻稻谷產(chǎn)量見(jiàn)下表。 ...

大數(shù)據(jù)人才到底值錢(qián)在什么地方

大數(shù)據(jù)人才到底值錢(qián)在什么地方
2017-10-20
大數(shù)據(jù)人才到底值錢(qián)在什么地方 周未跟一做人才外包服務(wù)朋友聊天,提到自己正在學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)的時(shí)候。他直接就說(shuō)到他現(xiàn)在有需求,但就是招不到合適的人才。然后提到說(shuō)現(xiàn)在大數(shù)據(jù)人才的價(jià)值,收入,待遇方面???...

R 語(yǔ)言數(shù)據(jù)分析師養(yǎng)成計(jì)劃——從零開(kāi)始的 14 個(gè)任務(wù)

R 語(yǔ)言數(shù)據(jù)分析師養(yǎng)成計(jì)劃——從零開(kāi)始的 14 個(gè)任務(wù)
2017-10-19
R 語(yǔ)言數(shù)據(jù)分析師養(yǎng)成計(jì)劃——從零開(kāi)始的 14 個(gè)任務(wù) 1992年,肉絲(Ross Ihaka)和蘿卜特(Robert Gentleman)兩個(gè)人在S語(yǔ)言(貝爾實(shí)驗(yàn)室開(kāi)發(fā)的一種統(tǒng)計(jì)用編程語(yǔ)言)的基礎(chǔ)上開(kāi)始構(gòu)思一種新的用于統(tǒng)計(jì)學(xué)分析 ...

畢業(yè)后月薪上萬(wàn)的人都在做什么工作?

畢業(yè)后月薪上萬(wàn)的人都在做什么工作?
2022-01-20
金融行業(yè),就是跟錢(qián)打交道的行業(yè),如今金融行業(yè)發(fā)展的勢(shì)頭特別的好,但凡是學(xué)金融出身的學(xué)生,畢業(yè)之后到銀行去工作,很快工資都能上萬(wàn)。   如今的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展非常的迅速,而且國(guó)家也支持這些層面 ...

CDA&中國(guó)工商銀行股份有限公司數(shù)據(jù)挖掘內(nèi)訓(xùn)圓滿(mǎn)成功

CDA&中國(guó)工商銀行股份有限公司數(shù)據(jù)挖掘內(nèi)訓(xùn)圓滿(mǎn)成功
2021-05-06
CDA&中國(guó)工商銀行股份有限公司數(shù)據(jù)挖掘內(nèi)訓(xùn)圓滿(mǎn)成功 2017年9月18-20日,CDA數(shù)據(jù)分析研究院在中國(guó)工商銀行股份有限公司數(shù)據(jù)中心(上海)進(jìn)行了一場(chǎng)以“Python語(yǔ)言數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用”為主題的內(nèi)訓(xùn)。培訓(xùn)班在嘉定園 ...

SPSS教程:判斷數(shù)據(jù)正態(tài)分布的超多方法

SPSS教程:判斷數(shù)據(jù)正態(tài)分布的超多方法
2017-09-26
SPSS教程:判斷數(shù)據(jù)正態(tài)分布的超多方法 當(dāng)我們應(yīng)用統(tǒng)計(jì)方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時(shí),會(huì)發(fā)現(xiàn)許多計(jì)量資料的分析方法,例如常用的T檢驗(yàn)、方差分析、相關(guān)分析以及線(xiàn)性回歸等等,都要求數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布或者近似正態(tài)分布, ...

R 語(yǔ)言數(shù)據(jù)分析師養(yǎng)成計(jì)劃——從零開(kāi)始的 14 個(gè)任務(wù)

R 語(yǔ)言數(shù)據(jù)分析師養(yǎng)成計(jì)劃——從零開(kāi)始的 14 個(gè)任務(wù)
2017-09-25
R 語(yǔ)言數(shù)據(jù)分析師養(yǎng)成計(jì)劃——從零開(kāi)始的 14 個(gè)任務(wù) 1992年,肉絲(Ross Ihaka)和蘿卜特(Robert Gentleman)兩個(gè)人在S語(yǔ)言(貝爾實(shí)驗(yàn)室開(kāi)發(fā)的一種統(tǒng)計(jì)用編程語(yǔ)言)的基礎(chǔ)上開(kāi)始構(gòu)思一種新的用于統(tǒng)計(jì)學(xué)分析 ...

SPSS超詳細(xì)操作:分層回歸(hierarchical multiple regression)

SPSS超詳細(xì)操作:分層回歸(hierarchical multiple regression)
2017-09-25
SPSS超詳細(xì)操作:分層回歸(hierarchical multiple regression) 1、問(wèn)題與數(shù)據(jù) 最大攜氧能力(maximal aerobic capacity, VO2max)是評(píng)價(jià)人體健康的關(guān)鍵指標(biāo),但因測(cè)量方法復(fù)雜,不易實(shí)現(xiàn)。某研究者擬通過(guò)一些 ...

讓Python猜猜你是否能約會(huì)成功

讓Python猜猜你是否能約會(huì)成功
2017-09-21
讓Python猜猜你是否能約會(huì)成功 我是一個(gè)婚戀網(wǎng)站的數(shù)據(jù)分析師,新入職的第二天,接到老板的任務(wù),讓我預(yù)測(cè)來(lái)婚戀網(wǎng)站新注冊(cè)的男生&女生是否會(huì)約會(huì)成功。 如何預(yù)測(cè)一個(gè)新來(lái)的男生是否會(huì)約會(huì)成功呢?這很簡(jiǎn)單 ...

應(yīng)用 AI 之前,你必須了解的 10 項(xiàng)準(zhǔn)備工作

應(yīng)用 AI 之前,你必須了解的 10 項(xiàng)準(zhǔn)備工作
2017-09-13
應(yīng)用 AI 之前,你必須了解的 10 項(xiàng)準(zhǔn)備工作 這篇文章對(duì)你的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目進(jìn)行分解,討論其各個(gè)部分所帶來(lái)的影響,從而幫助你確定公司是否真正準(zhǔn)備利用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)或人工智能。 不是每一個(gè) ...

深入淺出:怎么從0開(kāi)始學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)挖掘分析,才能成為合格的數(shù)據(jù)挖掘分析師及數(shù)據(jù)科學(xué)家

深入淺出:怎么從0開(kāi)始學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)挖掘分析,才能成為合格的數(shù)據(jù)挖掘分析師及數(shù)據(jù)科學(xué)家
2017-09-06
深入淺出:怎么從0開(kāi)始學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)挖掘分析,才能成為合格的數(shù)據(jù)挖掘分析師及數(shù)據(jù)科學(xué)家 最近有很多人咨詢(xún),想學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù),但不知道怎么入手,從哪里開(kāi)始學(xué)習(xí),需要學(xué)習(xí)哪些東西?對(duì)于一個(gè)初學(xué)者,學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)挖 ...

今日頭條張宏江:AI存在大量人才缺口

今日頭條張宏江:AI存在大量人才缺口
2017-09-02
今日頭條張宏江:AI存在大量人才缺口 最近吳恩達(dá)的deeplearning.ai和coursera刷屏刷的厲害,周邊的同學(xué)同事紛紛開(kāi)始學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí),你有沒(méi)有心動(dòng)呢?如果沒(méi)有,再看看這個(gè): 深度學(xué)習(xí)工程師起薪30萬(wàn),據(jù)估計(jì) ...

為什么R語(yǔ)言是學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的第一選擇?

為什么R語(yǔ)言是學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析的第一選擇?
2017-08-07
剛開(kāi)始學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)的人都會(huì)面對(duì)同一個(gè)問(wèn)題: 不知道該先學(xué)習(xí)哪種編程語(yǔ)言。 我給你的建議就是:先學(xué)習(xí)R語(yǔ)言 一、專(zhuān)注于一種語(yǔ)言 在說(shuō)明為什么你應(yīng)該學(xué)習(xí)R語(yǔ)言之前,我想 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)價(jià)(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念與陷阱

機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)價(jià)(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念與陷阱
2017-07-24
機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)價(jià)(Evaluating Machine Learning Models)-主要概念與陷阱 本文主要解釋一些關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)價(jià)的主要概念,與評(píng)價(jià)中可能會(huì)遇到的一些陷阱。如訓(xùn)練集-驗(yàn)證集二劃分校驗(yàn)(Hold-out validation) ...

數(shù)據(jù)挖掘的基本概念:數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、機(jī)器學(xué)習(xí),統(tǒng)計(jì)學(xué)

數(shù)據(jù)挖掘的基本概念:數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、機(jī)器學(xué)習(xí),統(tǒng)計(jì)學(xué)
2017-07-23
數(shù)據(jù)挖掘的基本概念:數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、機(jī)器學(xué)習(xí),統(tǒng)計(jì)學(xué) “數(shù)據(jù)挖掘“(Data Mining)又被稱(chēng)為“數(shù)據(jù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)”(KDD),顧名思義,也就是通過(guò)數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)選擇、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)挖掘、模式評(píng)估 ...

R語(yǔ)言與機(jī)器學(xué)習(xí)中的回歸方法學(xué)習(xí)筆記

R語(yǔ)言與機(jī)器學(xué)習(xí)中的回歸方法學(xué)習(xí)筆記
2017-07-21
R語(yǔ)言與機(jī)器學(xué)習(xí)中的回歸方法學(xué)習(xí)筆記  機(jī)器學(xué)習(xí)中的一些方法如決策樹(shù),隨機(jī)森林,SVM,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于對(duì)數(shù)據(jù)沒(méi)有分布的假定等普通線(xiàn)性回歸模型的一些約束,預(yù)測(cè)效果也比較不錯(cuò),交叉驗(yàn)證結(jié)果也能被接受。下 ...

R語(yǔ)言與簡(jiǎn)單的回歸分析

R語(yǔ)言與簡(jiǎn)單的回歸分析
2017-07-19
R語(yǔ)言與簡(jiǎn)單的回歸分析 回歸模型是計(jì)量里最基礎(chǔ)也最常見(jiàn)的模型之一。究其原因,我想是因?yàn)樵趯?shí)際問(wèn)題中我們并不知道總體分布如何,而且只有一組數(shù)據(jù),那么試著對(duì)數(shù)據(jù)作回歸分析將會(huì)是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。 一、 ...

R語(yǔ)言主成分分析

R語(yǔ)言主成分分析
2017-07-18
R語(yǔ)言主成分分析 解決自變量之間的多重共線(xiàn)性和減少變量個(gè)數(shù) 根據(jù)主成分分析的原理,它一方面可以將k個(gè)不獨(dú)立的指標(biāo)變量通過(guò)線(xiàn)性變換變成k個(gè)相互獨(dú)立的新變量,這是解決多重共線(xiàn)性問(wèn)題的一個(gè)重要方法;另一 ...

SPSS和Mplus如何做非線(xiàn)性中介調(diào)節(jié)效應(yīng)分析?如倒U形曲線(xiàn)

SPSS和Mplus如何做非線(xiàn)性中介調(diào)節(jié)效應(yīng)分析?如倒U形曲線(xiàn)
2017-07-13
SPSS和Mplus如何做非線(xiàn)性中介調(diào)節(jié)效應(yīng)分析?如倒U形曲線(xiàn) 傳統(tǒng)的線(xiàn)性回歸模型用的比較多,但有時(shí)候變量之間的關(guān)系更符合非線(xiàn)性關(guān)系,此時(shí)使用非線(xiàn)性模型其擬合度會(huì)更好,模型預(yù)測(cè)效果更佳。在非線(xiàn)性關(guān)系中,如果 ...

好課推薦丨CDA建模分析師-R語(yǔ)言

好課推薦丨CDA建模分析師-R語(yǔ)言
2017-07-13
“雖然是本科畢業(yè),但是在看數(shù)據(jù)挖掘方面的算法理論時(shí)經(jīng)常感覺(jué)一些公式的推導(dǎo)過(guò)程如天書(shū)一般,例如看svm的數(shù)學(xué)證明,EM算法,凸優(yōu)化… 感覺(jué)知識(shí)跳躍比較大, 是我微積分學(xué)的不好還是中間有什么好的教材補(bǔ)充一下,數(shù)據(jù) ...

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