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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(); // 調用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調,回調的第一個參數(shù)驗證碼對象,之后可以使用它調用相應的接口 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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數(shù)據(jù)科學家面試的常問77個問題

數(shù)據(jù)科學家面試的常問77個問題
2016-10-05
數(shù)據(jù)科學家面試的常問77個問題 下面是77個關于數(shù)據(jù)分析或者數(shù)據(jù)科學家招聘的時候會常會的幾個問題,供各位同行參考。 1、你處理過的最大的數(shù)據(jù)量?你是如何處理他們的?處理的結果。 2、告訴我二個分析或 ...

數(shù)據(jù)分析不得不知的七種回歸分析技術

數(shù)據(jù)分析不得不知的七種回歸分析技術
2016-09-30
數(shù)據(jù)分析不得不知的七種回歸分析技術 回歸分析技術是一種非常重要的數(shù)據(jù)分析方法,有著廣泛的應用,能夠解決目標變量為連續(xù)的預測分析問題。 什么是回歸分析? 回歸分析是一種預測性的建模技術,它研究的 ...

概念,算法,應用,迄今為止對大數(shù)據(jù)研究最透徹的文章

概念,算法,應用,迄今為止對大數(shù)據(jù)研究最透徹的文章
2016-09-17
概念,算法,應用,迄今為止對大數(shù)據(jù)研究最透徹的文章 一、 大數(shù)據(jù)基本概念 大數(shù)據(jù)Big Data是指大小超出了常用的軟件工具在運行時間內可以承受的收集,管理和處理數(shù)據(jù)能力的數(shù)據(jù)集;大數(shù)據(jù)是目前存儲模式與能力 ...

業(yè)務分析師和數(shù)據(jù)科學家有什么不同

業(yè)務分析師和數(shù)據(jù)科學家有什么不同
2016-09-15
業(yè)務分析師和數(shù)據(jù)科學家有什么不同 數(shù)據(jù)逐漸成為企業(yè)的新一代貨幣,這也正是公司為了做出更好的決策不遺余力的挖掘數(shù)據(jù)的潛力的原因。為此,公司需要的是懂得如何從海量數(shù)據(jù)源中獲取需要的數(shù)據(jù)并以有價值的方式 ...

【R】如何確定最適合數(shù)據(jù)集的機器學習算法

【R】如何確定最適合數(shù)據(jù)集的機器學習算法
2016-09-15
【R】如何確定最適合數(shù)據(jù)集的機器學習算法 抽查(Spot checking)機器學習算法是指如何找出最適合于給定數(shù)據(jù)集的算法模型。 本文中我將介紹八個常用于抽查的機器學習算法,文中還包括各個算法的 R 語言代碼, ...

Excel商業(yè)智能最常用的3大類分析方法,你會幾種?

Excel商業(yè)智能最常用的3大類分析方法,你會幾種?
2016-09-13
一般我都先講Power BI,今天被前面老師講了,我想了半天,該講什么好呢,最后決定給大家先講一個我自身的故事,跟大家分享一下我是如何接觸到Power BI以及Excel商業(yè)智能的吧。   很多人都問我專業(yè)不對口能否做 ...

SPSS輸出的結果都要寫到文章中嗎

SPSS輸出的結果都要寫到文章中嗎
2016-09-09
SPSS輸出的結果都要寫到文章中嗎 經(jīng)常有人問到,SPSS輸出的結果都要寫到文章中嗎?文章中應該寫什么呢?比如,均值、中位數(shù)、眾數(shù)、標準差、百分位數(shù)、最小值、最大值等等,都要出現(xiàn)在文章中嗎?洋洋灑灑那么多 ...

多變量分析:多元回歸分析

多變量分析:多元回歸分析
2016-08-27
多變量分析:多元回歸分析 多元回歸分析(Multiple Regression Analysis)是多變量分析的基礎,也是理解監(jiān)督類分析方法的入口!實際上大部分學習統(tǒng)計分析和市場研究的人的都會用回歸分析,操作也是比較簡單 ...

想了解機器學習?你需要知道的十個基礎算法

想了解機器學習?你需要知道的十個基礎算法
2016-08-18
想了解機器學習?你需要知道的十個基礎算法 毫無疑問,作為人工智能的子領域—機器學習在過去的幾年中越來越受歡迎。由于大數(shù)據(jù)是目前科技行業(yè)最熱門的趨勢,基于大量的數(shù)據(jù)機器學習在提前預測和做出建議方面有 ...

計量之路:有什么理由讓我們選擇SAS?

計量之路:有什么理由讓我們選擇SAS?
2022-01-20
  數(shù)據(jù)挖掘:從現(xiàn)有的大量數(shù)據(jù)中,攫取不明顯、之前未知、可能有用的知識 ——William Frawley & Gregory Piatetsky Shapiro 市面上做數(shù)據(jù)挖掘的工具非常多,可謂是百 ...
【北京喜慶寶文化傳媒有限公司】招聘數(shù)據(jù)分析師
2016-08-09
【北京喜慶寶文化傳媒有限公司】招聘數(shù)據(jù)分析師 北京喜慶寶文化傳媒有限公司自2013年10月25日成立以來,以“為婚嫁行業(yè)提供最優(yōu)質的服務”為愿景,懷持“人人牽手,共創(chuàng)婚嫁生態(tài)家園”的大物業(yè)理念,持續(xù)致力于實現(xiàn) ...

數(shù)據(jù)分析方法論是什么

數(shù)據(jù)分析方法論是什么
2016-08-05
數(shù)據(jù)分析方法論是什么 數(shù)據(jù)分析方法論重點包括兩塊,一塊是統(tǒng)計分析方法論:描述統(tǒng)計、假設檢驗、相關分析、方差分析、回歸分析、聚類分析、判別分析、主成分與因子分析、時間序列分析、決策樹等; 一塊是營 ...

零售行業(yè)數(shù)據(jù)分析,你必須要知道這些

零售行業(yè)數(shù)據(jù)分析,你必須要知道這些
2016-08-03
零售行業(yè)數(shù)據(jù)分析,你必須要知道這些 零售行業(yè)對數(shù)據(jù)的靈活性,時效性和及時性的要求相對會比較高,但是零售行業(yè)的數(shù)據(jù)會比較大,指標比較復雜,所以導致大家在傳統(tǒng)的ERP的系統(tǒng)中,很難很好的去做數(shù)據(jù)分析,有些 ...

大數(shù)據(jù)挖掘是個什么鬼?先搞定以下五大關系

大數(shù)據(jù)挖掘是個什么鬼?先搞定以下五大關系
2016-07-29
大數(shù)據(jù)挖掘是個什么鬼?先搞定以下五大關系 數(shù)據(jù)科學家”作為一個新興的名詞,他們主要是采用科學方法、運用數(shù)據(jù)挖掘工具來做大數(shù)據(jù)洞察的工程師。一個優(yōu)秀的數(shù)據(jù)科學家需要具備諸如數(shù)據(jù)采集、模型算法、數(shù)學軟 ...

怎樣入手學習R的算法?

怎樣入手學習R的算法?
2016-07-25
R是目前學習R語言中應用最廣泛的平臺。當你認真起來學習R的時候你會找到學習R的竅門。 它之所以功能強大是因為很多機器學習的算法都是現(xiàn)有的。然而其中一個問題是這些算法都是由第三方提供的,這似乎讓這些 ...

說說你心目中的建模分析師!

說說你心目中的建模分析師!
2022-01-20
說到建模分析師,你可能會臆想到的形象是怎樣的?數(shù)據(jù)民工?金融精英?公司牛人? 他的發(fā)型可能是: 禿頭 無劉海蓬松長發(fā) 他的裝束大概是: 雙肩背包(你的背包,背到現(xiàn)在還沒爛) ...

從零開始學數(shù)據(jù)分析,什么程度可以找工作?

從零開始學數(shù)據(jù)分析,什么程度可以找工作?
2016-07-19
從零開始學數(shù)據(jù)分析,什么程度可以找工作? 基本答一下吧,但是不是很準確,只了解大致情況(杭州),帶有某種行業(yè)自黑。 一、第一階段(一般崗位叫數(shù)據(jù)專員) 基本學會excel(VBA最好學會;會做透視表; ...

從零學數(shù)據(jù)分析,什么程度可以找工作?

從零學數(shù)據(jù)分析,什么程度可以找工作?
2016-07-13
基本答一下吧,但是不是很準確,只了解大致情況(杭州),帶有某種行業(yè)自黑。 丨一、第一階段(一般崗位叫數(shù)據(jù)專員) 基本學會excel(VBA最好學會;會做透視表;熟練用篩選、排序、公式),做好PPT。這樣很多傳統(tǒng) ...

常見機器學習算法比較

常見機器學習算法比較
2016-07-11
常見機器學習算法比較 機器學習算法太多了,分類、回歸、聚類、推薦、圖像識別領域等等,要想找到一個合適算法真的不容易,所以在實際應用中,我們一般都是采用啟發(fā)式學習方式來實驗。通常最開始我們都會選擇 ...

logistic回歸樣本量的估算,經(jīng)驗之談

logistic回歸樣本量的估算,經(jīng)驗之談
2016-07-04
logistic回歸樣本量的估算,經(jīng)驗之談 樣本量的估計可能是臨床最頭疼的一件事了,其實很多的臨床研究事前是從來不考慮樣本量的,至少我接觸的臨床研究大都如此。 他們大都是想到就開始做,但是事后他們會尋求 ...

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