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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)說明請(qǐng)參見: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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R語言:分布函數(shù)與概率密度+隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生

R語言:分布函數(shù)與概率密度+隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生
2017-04-29
R語言:分布函數(shù)與概率密度+隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生 1、常見概率分布 [plain] view plain copy print?在CODE上查看代碼片派生到我的代碼片     ##正態(tài)分布       pnorm(1.96) &nb ...

SPSS詳細(xì)操作 兩個(gè)樣本均數(shù)比較的t檢驗(yàn)

SPSS詳細(xì)操作 兩個(gè)樣本均數(shù)比較的t檢驗(yàn)
2017-04-26
SPSS詳細(xì)操作 兩個(gè)樣本均數(shù)比較的t檢驗(yàn) 一、問題與數(shù)據(jù) 隨機(jī)抽取20只小鼠分配到A、B兩個(gè)不同飼料組。每組 10 只,喂養(yǎng)一定時(shí)間后,測(cè)得鼠肝中鐵的含量(μg/g),數(shù)據(jù)如下。試問不同飼料對(duì)鼠肝中鐵的含量有無 ...

R語言構(gòu)建配對(duì)交易量化模型

R語言構(gòu)建配對(duì)交易量化模型
2017-04-07
R語言構(gòu)建配對(duì)交易量化模型 散戶每天都在經(jīng)歷中國(guó)股市的上躥下跳,賺到錢是運(yùn)氣,賠錢是常態(tài)。那么是否有方法可以讓賺錢變成常態(tài)呢? 我們可以通過“統(tǒng)計(jì)套利”的方法,發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)的無效性。配對(duì)交易,就統(tǒng)計(jì) ...
SAS信用評(píng)分九步曲之第一步數(shù)據(jù)清洗
2017-04-02
SAS信用評(píng)分九步曲之第一步數(shù)據(jù)清洗 累積了一段時(shí)間的建模經(jīng)驗(yàn)了,這次想把我在建模中用的代碼分批分享出來,可能寫的東西不是你能用到的,畢竟我們接觸到的數(shù)據(jù)都不一樣。但是譬如文本清洗之類的,看我之前的 ...
【新手必備】SAS常用函數(shù)整理
2017-04-01
【新手必備】SAS常用函數(shù)整理 本文根據(jù)網(wǎng)絡(luò)資源對(duì)SAS的常用函數(shù)進(jìn)行了整理。主要內(nèi)容包括: 1. 數(shù)學(xué)函數(shù) 2. 數(shù)組函數(shù) 3. 字符函數(shù) 4. 日期和時(shí)間函數(shù) 5. 分布密度函數(shù),分布函數(shù) 6. 分位數(shù)函 ...

大數(shù)據(jù)時(shí)代 交通電子警察如何發(fā)展

大數(shù)據(jù)時(shí)代 交通電子警察如何發(fā)展
2017-03-31
大數(shù)據(jù)時(shí)代 交通電子警察如何發(fā)展 隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來臨,通過資料的收集、整理、分析、統(tǒng)計(jì)等方法,準(zhǔn)確及時(shí)地掌握交通違法系統(tǒng)中各種動(dòng)態(tài)、靜態(tài)信息,提取交通違法行為在時(shí)間、空間、違法類型上的分布特征, ...

簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法MCMC

簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法MCMC
2017-03-26
簡(jiǎn)單易學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法—馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法MCMC 對(duì)于一般的分布的采樣,在很多的編程語言中都有實(shí)現(xiàn),如最基本的滿足均勻分布的隨機(jī)數(shù),但是對(duì)于復(fù)雜的分布,要想對(duì)其采樣,卻沒有實(shí)現(xiàn)好的函數(shù),在這里, ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的EM算法詳解及R語言實(shí)例(2)

機(jī)器學(xué)習(xí)中的EM算法詳解及R語言實(shí)例(2)
2017-03-18
機(jī)器學(xué)習(xí)中的EM算法詳解及R語言實(shí)例(2) 我們?cè)谏弦黄恼轮薪榻B了EM算法的基本原理,如果讀者對(duì)此不甚了解,建議參閱 機(jī)器學(xué)習(xí)中的EM算法詳解及R語言實(shí)例(1) 4. 高斯混合模型 高斯混合模型(GMM, ...

機(jī)器學(xué)習(xí)中的EM算法詳解及R語言實(shí)例(1)

機(jī)器學(xué)習(xí)中的EM算法詳解及R語言實(shí)例(1)
2017-03-18
機(jī)器學(xué)習(xí)中的EM算法詳解及R語言實(shí)例(1) 最大期望算法(EM) K均值算法非常簡(jiǎn)單,相信讀者都可以輕松地理解它。但下面將要介紹的EM算法就要困難許多了,它與極大似然估計(jì)密切相關(guān)。 1 算法原理 不妨 ...

非常值得收藏的 IBM SPSS Modeler 算法簡(jiǎn)介

非常值得收藏的 IBM SPSS Modeler 算法簡(jiǎn)介
2017-03-08
非常值得收藏的 IBM SPSS Modeler 算法簡(jiǎn)介 IBM SPSS Modeler 以圖形化的界面、簡(jiǎn)單的拖拽方式來快速構(gòu)建數(shù)據(jù)挖掘分析模型著稱,它提供了完整的統(tǒng)計(jì)挖掘功能,包括來自于統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等方面 ...

如何在SPSS中做數(shù)據(jù)正態(tài)轉(zhuǎn)化

如何在SPSS中做數(shù)據(jù)正態(tài)轉(zhuǎn)化
2017-03-06
如何在SPSS中做數(shù)據(jù)正態(tài)轉(zhuǎn)化 數(shù)據(jù)不完全符合正態(tài)分布,接下來的問題是,很多學(xué)科都在講大樣本不用太考慮正態(tài)分布問題,但事實(shí)上由此造成的誤差確實(shí)存在,有時(shí)還會(huì)比較大。那么如何用SPSS做數(shù)據(jù)正態(tài)化轉(zhuǎn)換呢? ...
SPSS干貨分享:區(qū)分T檢驗(yàn)與F檢驗(yàn)
2017-03-06
SPSS干貨分享:區(qū)分T檢驗(yàn)與F檢驗(yàn) 1. T 檢驗(yàn)和 F 檢驗(yàn)的由來 一般而言,為了確定從樣本 (sample) 統(tǒng)計(jì)結(jié)果推論至總體時(shí)所犯錯(cuò)的概率,我們會(huì)利用統(tǒng)計(jì)學(xué)家所開發(fā)的一些統(tǒng)計(jì)方法,進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢定。 通過把所得 ...

SPSS分析技術(shù):探索性分析;強(qiáng)大的綜合性描述性統(tǒng)計(jì)模塊

SPSS分析技術(shù):探索性分析;強(qiáng)大的綜合性描述性統(tǒng)計(jì)模塊
2017-03-02
SPSS分析技術(shù):探索性分析;強(qiáng)大的綜合性描述性統(tǒng)計(jì)模塊 SPSS還提供了一種綜合性的數(shù)據(jù)描述工具:探索性分析,它能夠一次性將上述分析結(jié)果和其它更詳細(xì)的分析結(jié)果呈現(xiàn)出來,不能能夠輸出數(shù)據(jù)結(jié)果,還能提供各種 ...

SPSS分析技術(shù):線性回歸分析

SPSS分析技術(shù):線性回歸分析
2017-02-28
SPSS分析技術(shù):線性回歸分析 相關(guān)分析可以揭示事物之間共同變化的一致性程度,但它僅僅只是反映出了一種相關(guān)關(guān)系,并沒有揭示出變量之間準(zhǔn)確的可以運(yùn)算的控制關(guān)系,也就是函數(shù)關(guān)系,不能解決針對(duì)未來的分析與預(yù) ...

SPSS分析技術(shù):描述統(tǒng)計(jì);了解手中的數(shù)據(jù),從這里開始

SPSS分析技術(shù):描述統(tǒng)計(jì);了解手中的數(shù)據(jù),從這里開始
2017-02-27
SPSS分析技術(shù):描述統(tǒng)計(jì);了解手中的數(shù)據(jù),從這里開始 無論是總體數(shù)據(jù)還是樣本數(shù)據(jù),描述統(tǒng)計(jì)都是了解它們的第一步,因?yàn)榱私鈹?shù)據(jù)是進(jìn)行進(jìn)一步數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。在統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)文章中介紹過,描述數(shù)據(jù)可以從三個(gè)維度進(jìn) ...

SPSS常見函數(shù)及使用方法

SPSS常見函數(shù)及使用方法
2017-02-27
SPSS常見函數(shù)及使用方法 SPSS函數(shù)是一個(gè)常用程序,并且利用一個(gè)或多個(gè)自變量(參數(shù))來執(zhí)行。每個(gè)SPSS函數(shù)均有一個(gè)關(guān)鍵名稱(keywordname),且絕不能寫錯(cuò)。 通常,函數(shù)的格式為:函數(shù)名稱(自變量,自變量 ...

R語言解讀一元線性回歸模型

R語言解讀一元線性回歸模型
2017-02-26
R語言解讀一元線性回歸模型 R語言作為統(tǒng)計(jì)學(xué)一門語言,一直在小眾領(lǐng)域閃耀著光芒。直到大數(shù)據(jù)的爆發(fā),R語言變成了一門炙手可熱的數(shù)據(jù)分析的利器。隨著越來越多的工程背景的人的加入,R語言的社區(qū)在迅速擴(kuò)大成長(zhǎng) ...

R語言統(tǒng)計(jì)與分布的相關(guān)知識(shí)

R語言統(tǒng)計(jì)與分布的相關(guān)知識(shí)
2017-02-25
R語言統(tǒng)計(jì)與分布的相關(guān)知識(shí) 變量 變量按變量值是否連續(xù)可分為連續(xù)變量與離散變量?jī)煞N。 連續(xù)變量(continuous variable)與離散變量(discrete variable) 連續(xù)變量 在一定區(qū)間內(nèi)可以任意取值的 ...

R語言對(duì)回歸模型進(jìn)行回歸診斷

R語言對(duì)回歸模型進(jìn)行回歸診斷
2017-02-15
R語言對(duì)回歸模型進(jìn)行回歸診斷 在R語言中,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸建模是一件很簡(jiǎn)單的事情,一個(gè)lm()函數(shù)就可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模了,但是建模了之后大部分人很可能忽略了一件事情就是,對(duì)回歸模型進(jìn)行診斷,判斷這個(gè)模型到 ...

R語言解讀自回歸模型

R語言解讀自回歸模型
2017-02-15
R語言解讀自回歸模型 時(shí)間序列是金融分析中常用到的一種數(shù)據(jù)格式,自回歸模型是分析時(shí)間序列數(shù)據(jù)的一種基本的方法。通過建立自回歸模型,找到數(shù)據(jù)自身周期性的規(guī)律,從而幫助我們理解金融市場(chǎng)的發(fā)展變化。 ...

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