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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(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)的第一個參數(shù)驗(yàn)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(yàn)服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時表示是新驗(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)說明請參見：http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計(jì)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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《大數(shù)據(jù)的“道”“術(shù)”“釋”》----讀書摘錄+思考: 2016-09-28; 《大數(shù)據(jù)的“道”“術(shù)”“釋”》----讀書摘錄+思考這本書是看到我老師的朋友圈推薦才買的，看了一下目錄，比較喜歡。就認(rèn)真的讀了下去，這不是一本講什么是大數(shù)據(jù)的書，而是一本為什么要用到大數(shù)據(jù)分析的書。 ...

數(shù)據(jù)缺失值的4種處理方法: 2016-09-27; 數(shù)據(jù)缺失值的4種處理方法一、缺失值產(chǎn)生的原因缺失值的產(chǎn)生的原因多種多樣，主要分為機(jī)械原因和人為原因。機(jī)械原因是由于機(jī)械原因?qū)е碌臄?shù)據(jù)收集或保存的失敗造成的數(shù)據(jù)缺失，比如數(shù)據(jù)存儲的失敗，存儲器 ...

大數(shù)據(jù)不止是統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)那么簡單: 2016-09-25; 大數(shù)據(jù)不止是統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)那么簡單統(tǒng)計(jì)無時不在，從結(jié)繩記事到今天的大數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)作為人們認(rèn)識客觀世界的工具，也在不斷創(chuàng)新，統(tǒng)計(jì)學(xué)作為一門系統(tǒng)研究數(shù)據(jù)的學(xué)科，在不斷豐富與完善。大數(shù)據(jù)時代來臨，統(tǒng)計(jì)如何應(yīng)對 ...

數(shù)據(jù)可視化的七個秘密: 2016-09-22; 數(shù)據(jù)可視化的七個秘密數(shù)據(jù)可視化，特別是基于Web的數(shù)據(jù)可視化的時代已經(jīng)到來了。類似JavaScript的可視化庫如D3.js, Rapha?l, 以及Paper.js, 以及最新瀏覽器所支持的如Canvas和SVG，以及使得那些過去只能由計(jì) ...

數(shù)據(jù)挖掘過程中:數(shù)據(jù)預(yù)處理: 2016-09-09; 數(shù)據(jù)挖掘過程中:數(shù)據(jù)預(yù)處理在數(shù)據(jù)分析之前，我們通常需要先將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化（normalization），利用標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化也就是統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的指數(shù)化。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理主要包括數(shù)據(jù)同趨化處理 ...

SPSS：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后出現(xiàn)負(fù)數(shù)怎么辦: 2016-09-09; SPSS：數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后出現(xiàn)負(fù)數(shù)怎么辦在數(shù)據(jù)分析過程中，有時為了消除量綱單位的影響，需要提前對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，以解決數(shù)據(jù)指標(biāo)之間的可比性。原始數(shù)據(jù)經(jīng)過數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理后，各指標(biāo)即處于同一數(shù) ...

秩和檢驗(yàn)的spss操作: 2016-09-04; 秩和檢驗(yàn)的spss操作秩和檢驗(yàn)的應(yīng)用范圍有三種： 1、有序分類變量（等級資料），如療效指標(biāo)：無效、顯效、好轉(zhuǎn)、有效、痊愈；檢驗(yàn)指標(biāo)：－、±、＋、＋＋、＋＋＋、＋＋＋＋等； 2、當(dāng)觀察資料呈偏態(tài)或極 ...

調(diào)查數(shù)據(jù)的加權(quán)處理技術(shù): 2016-08-27; 調(diào)查數(shù)據(jù)的加權(quán)處理技術(shù) 很多人在進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和市場研究的時候，都涉及到對數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)的問題，這是一個搞數(shù)據(jù)分析和從事市場研究的人都會碰到的問題，需要大家正確理解并解釋，并采用合理的操作技術(shù)和處理方 ...

數(shù)據(jù)挖掘最常見的十種方法: 2016-08-09; 數(shù)據(jù)挖掘最常見的十種方法下面介紹十種數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）的分析方法，以便于大家對模型的初步了解，這些都是日常挖掘中經(jīng)常遇到的算法，希望對大家有用?。ㄉ踔劣袛?shù)據(jù)挖掘公司，用其中的一種算法就能獨(dú) ...

spss中table容易被忽視的秘密: 2016-08-08; spss中table容易被忽視的秘密 1、變量的類型：注：想要變類型的話，直接用左鍵點(diǎn)變量，然后點(diǎn)右鍵（選擇你想要的類型點(diǎn)左鍵） 2、output的數(shù)據(jù)形式設(shè)置，菜單操作見：（format是數(shù)據(jù)形式，Decimal ...

使用Excel繪制t分布概率密度函數(shù): 2016-08-04; 使用Excel繪制t分布概率密度函數(shù) 關(guān)于t分布應(yīng)用廣泛，主要用于假設(shè)檢驗(yàn)。關(guān)于使用Excel畫出t分布的概率密度函數(shù)圖表的問題，試答如下：使用excel繪制t分布的概率密度函數(shù)，需要兩列：1）自變量X，2）計(jì)算自 ...

【R語言進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘】回歸分析: 2016-07-30; 【R語言進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘】回歸分析 1、線性回歸線性回歸就是使用下面的預(yù)測函數(shù)預(yù)測未來觀測量：其中，x1,x2,...,xk都是預(yù)測變量（影響預(yù)測的因素），y是需要預(yù)測的目標(biāo)變量（被預(yù)測變量）。線性 ...

通過數(shù)據(jù)解釋過去: 2016-07-26; 通過數(shù)據(jù)解釋過去數(shù)據(jù)的作用主要體現(xiàn)在兩方面：解釋過去和預(yù)測未來。本篇文章介紹如何通過數(shù)據(jù)解釋過去發(fā)生的事情。包括過去發(fā)生了什么事情?這些事情有什么樣的規(guī)律?驅(qū)動因素是什么?是否有明顯的改進(jìn)或提升?等 ...

7種常用的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù): 2016-07-06; 7種常用的互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)有很多種，按照不同的分類有不同的分類法。下面著重討論一下互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘中常用的一些技術(shù)：統(tǒng)計(jì)技術(shù)，關(guān)聯(lián)規(guī)則，連接分析，決策樹，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，差別分析，概 ...

數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理及實(shí)際應(yīng)用: 2016-07-01; 數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理及實(shí)際應(yīng)用數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理是數(shù)據(jù)挖掘的一項(xiàng)基礎(chǔ)工作，不同評價指標(biāo)往往具有不同的量綱和量綱單位，這樣的情況會影響到數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，為了消除指標(biāo)之間的量綱影響，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理， ...

數(shù)據(jù)分析新手入門教程: 2016-06-04; 數(shù)據(jù)分析新手入門教程一、認(rèn)識數(shù)據(jù)——產(chǎn)品經(jīng)理與數(shù)據(jù)分析 1.1數(shù)據(jù)的客觀性數(shù)據(jù)是量化事物的手段，投射到不同的人身上又會導(dǎo)致解讀的結(jié)論偏差，因此我能需要“求證”地分析第三方網(wǎng)站提供的調(diào)研數(shù)據(jù)（ ...

R語言-回歸分析筆記: 2016-06-02; R語言-回歸分析筆記使用若干自變量并建立公式,以預(yù)測目標(biāo)變量目標(biāo)變量是連續(xù)型的,則稱其為回歸分析 (1)一元線性回歸分析 y=kx+b sol.lm<-lm(y~x,data) abline(sol.lm) 使模型誤差的平方和 ...

數(shù)據(jù)可視化專家的七個秘密: 2016-05-30; 數(shù)據(jù)可視化專家的七個秘密數(shù)據(jù)可視化的道路上充滿了不可見的陷阱和迷宮，最近ClearStory Data的兩位數(shù)據(jù)可視化開發(fā)人員分享了他們總結(jié)出來的數(shù)據(jù)可視化開發(fā)的7個不宣之秘，普通開發(fā)者了解這些方法能提升視野， ...

你能排第幾？2016互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)薪酬數(shù)據(jù)分析: 2016-05-23; 你能排第幾？2016互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)薪酬數(shù)據(jù)分析需求量大薪資高？選產(chǎn)品還是技術(shù)？什么是最好的編程語言？希望這篇文章能夠幫你更好地制定職業(yè)規(guī)劃和發(fā)展方向。我們通過抓取某著名互聯(lián)網(wǎng)招聘平臺的全部招聘數(shù)據(jù)， ...

多重線性回歸分析的四大紀(jì)律三項(xiàng)注意: 2016-05-19; 多重線性回歸分析的四大紀(jì)律三項(xiàng)注意鑒于多重線性回歸已經(jīng)到了濫用的程度，特總結(jié)一下在使用線性回歸時需要注意的問題，總結(jié)為四大紀(jì)律加三項(xiàng)注意。四大紀(jì)律四大紀(jì)律之一：自變量與因變量之間要 ...

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