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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(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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spss按照3個標(biāo)準(zhǔn)差篩選數(shù)據(jù)的方法

spss按照3個標(biāo)準(zhǔn)差篩選數(shù)據(jù)的方法
2018-08-12
spss按照3個標(biāo)準(zhǔn)差篩選數(shù)據(jù)的方法 在數(shù)據(jù)處理的時候，一般來說數(shù)據(jù)都是正態(tài)分布的，按照正態(tài)分布的性質(zhì)，三個標(biāo)準(zhǔn)差以外的數(shù)據(jù)都，可以被看作是錯誤的數(shù)據(jù)從而排除掉，現(xiàn)在跟大家分享一下如何根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差來篩選 ...

SPSS如何進行T檢驗詳細教程

SPSS如何進行T檢驗詳細教程
2018-08-12
SPSS如何進行T檢驗詳細教程 spss實驗生活中我們經(jīng)常的使用，基本是每個實驗都會用到這個的，當(dāng)然也可能是其他統(tǒng)計軟件，但是這個spss也是比較常用的，spss里面T檢驗是比較常見的 ...

精準(zhǔn)營銷神器之客戶畫像，你值得擁有

精準(zhǔn)營銷神器之客戶畫像，你值得擁有
2018-08-02
精準(zhǔn)營銷神器之客戶畫像，你值得擁有 現(xiàn)如今越來越多的用戶偏愛線上交易，越來越少的人會選擇去銀行網(wǎng)點咨詢，銀行業(yè)要如何精準(zhǔn)營銷呢？相比傳統(tǒng)的問卷調(diào)查，大數(shù)據(jù)金融科技可以更好地為銀行賦能。 為進一步 ...

用機器學(xué)習(xí)構(gòu)建O(N)復(fù)雜度的排序算法，可在GPU和TPU上加速計算

用機器學(xué)習(xí)構(gòu)建O(N)復(fù)雜度的排序算法，可在GPU和TPU上加速計算
2018-08-01
用機器學(xué)習(xí)構(gòu)建O(N)復(fù)雜度的排序算法，可在GPU和TPU上加速計算 排序一直是計算機科學(xué)中最為基礎(chǔ)的算法之一，從簡單的冒泡排序到高效的桶排序，我們已經(jīng)開發(fā)了非常多的優(yōu)秀方法。但隨著機器學(xué)習(xí)的興起與大數(shù)據(jù)的 ...

R語言基本數(shù)據(jù)分析

R語言基本數(shù)據(jù)分析
2018-07-23
R語言基本數(shù)據(jù)分析 本文基于R語言進行基本數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析，包括基本作圖，線性擬合，邏輯回歸，bootstrap采樣和Anova方差分析的實現(xiàn)及應(yīng)用。 不多說，直接上代碼，代碼中有注釋。 1. 基本作圖（盒圖，qq圖） &nbs ...

讓我去健身的不是漂亮小姐姐，居然是貝葉斯統(tǒng)計

讓我去健身的不是漂亮小姐姐，居然是貝葉斯統(tǒng)計
2018-07-19
讓我去健身的不是漂亮小姐姐，居然是貝葉斯統(tǒng)計 【導(dǎo)讀】為了大家可以對貝葉斯算法有更多的了解，人工智能頭條為大家整理過一篇關(guān)于貝葉斯算法的文章。今天將為大家介紹利用貝葉斯統(tǒng)計的一個實踐案例。通項目 ...

統(tǒng)計學(xué)筆記：箱型圖以及python實踐

統(tǒng)計學(xué)筆記：箱型圖以及python實踐
2020-05-11
最近在接觸kaggle的競賽示例，練習(xí)了一下，感覺受益匪淺。同時，心中也有個問題。拿到數(shù)據(jù)之后第一件事是什么？分析數(shù)據(jù)的情況？怎么分析？分析之后如何去處理數(shù)據(jù)呢？等等一些數(shù)據(jù)分析的工作。其中，大家都可能非 ...

SPSS案例集之隨機數(shù)生成及其箱型

SPSS案例集之隨機數(shù)生成及其箱型
2018-07-05
SPSS案例集之隨機數(shù)生成及其箱型 隨機數(shù)生成及其箱型圖案例： 1、 通過SPSS生成100個符合標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布N（0,1）的隨機數(shù) 1） 設(shè)定SPSS變量（元數(shù)據(jù)）“編碼”，并通過excel的sum（X+1）整理出一列“1-100 ...

Python生成隨機數(shù)組的方法小結(jié)

Python生成隨機數(shù)組的方法小結(jié)
2018-07-03
Python生成隨機數(shù)組的方法小結(jié) 本文實例講述了Python生成隨機數(shù)組的方法。分享給大家供大家參考，具體如下： 研究排序問題的時候常常需要生成隨機數(shù)組來驗證自己排序算法的正確性和性能，今天把Python生成隨機 ...

SPSS操作:多個獨立樣本的非參數(shù)檢驗及兩兩比較

SPSS操作:多個獨立樣本的非參數(shù)檢驗及兩兩比較
2018-06-25
SPSS操作:多個獨立樣本的非參數(shù)檢驗及兩兩比較 一、問題與數(shù)據(jù) 某研究者想探討不同體力活動的人，應(yīng)對職場壓力的能力是否不同。因此，研究招募了31名研究對象，測量了他們每周進行體力活動的時間（分鐘）， ...

R語言使用層次聚類處理數(shù)據(jù)

R語言使用層次聚類處理數(shù)據(jù)
2018-06-09
R語言使用層次聚類處理數(shù)據(jù) 凝聚層次聚類說明 層次聚類可以分成凝聚（agglomerative,自底向上）和分裂（divisive，自頂向下）兩種方法來構(gòu)建聚類層次，但不管采用那種算法，算法都需要距離的相似性度量來判 ...

機器學(xué)習(xí)—局部加權(quán)線性回歸

機器學(xué)習(xí)—局部加權(quán)線性回歸
2018-06-01
機器學(xué)習(xí)—局部加權(quán)線性回歸 機器學(xué)習(xí)—局部加權(quán)線性回歸 介紹之前先提稍微一下線性回歸，用最小二乘法等方法，擬合出最適合訓(xùn)練集的一條直線。 我們得到了最小二乘的損失函數(shù)為   ， 通 ...

量化分析師的Python日記

量化分析師的Python日記
2018-05-19
量化分析師的Python日記 一、SciPy概述 前篇已經(jīng)大致介紹了NumPy，接下來讓我們看看SciPy能做些什么。NumPy替我們搞定了向量和矩陣的相關(guān)操作，基本上算是一個高級的科學(xué)計算器。SciPy基于NumPy提供了更為豐富 ...

海量數(shù)據(jù)對比分析，技術(shù)面試?yán)锏哪切╅T道

海量數(shù)據(jù)對比分析，技術(shù)面試?yán)锏哪切╅T道
2018-05-18
海量數(shù)據(jù)對比分析，技術(shù)面試?yán)锏哪切╅T道 最近有很多用戶說到了年終需要回顧這一年的工作，根據(jù)這一年的數(shù)據(jù)看看有沒有異常的情況，那么哪種圖能夠清晰直觀地展現(xiàn)出這一信息呢？ 答案只有一個，那就是… ...

面試了8家公司，他們問了我這些機器學(xué)習(xí)題目......

面試了8家公司，他們問了我這些機器學(xué)習(xí)題目......
2018-05-04
面試了8家公司，他們問了我這些機器學(xué)習(xí)題目...... 今年年初以來，作者一直在印度找數(shù)據(jù)科學(xué)、機器學(xué)習(xí)以及深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的工作。在找工作的這三十四天里，他面試了8到10家公司，其中也包括初創(chuàng)公司、基于服務(wù) ...

利用Python進行異常值分析實例代碼

利用Python進行異常值分析實例代碼
2018-04-29
利用Python進行異常值分析實例代碼 異常值是指樣本中的個別值，也稱為離群點，其數(shù)值明顯偏離其余的觀測值。常用檢測方法3σ原則和箱型圖。其中，3σ原則只適用服從正態(tài)分布的數(shù)據(jù)。在3σ原則下，異常值被定義 ...

如何用純SQL查詢語句可以實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

如何用純SQL查詢語句可以實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2018-03-29
如何用純SQL查詢語句可以實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 我們熟知的SQL是一種數(shù)據(jù)庫查詢語句，它方便了開發(fā)者在大型數(shù)據(jù)中執(zhí)行高效的操作。但本文從另一角度嵌套SQL查詢語句而構(gòu)建了一個簡單的三層全連接網(wǎng)絡(luò)，雖然由于語句的嵌 ...

Stata軟件對截斷和刪失數(shù)據(jù)處理方法介紹

Stata軟件對截斷和刪失數(shù)據(jù)處理方法介紹
2018-03-24
Stata軟件對截斷和刪失數(shù)據(jù)處理方法介紹 截斷和刪失是完全不同的現(xiàn)象，都會導(dǎo)致我們的樣本不完整。這些現(xiàn)象出現(xiàn)在醫(yī)療科學(xué)、工程、社會科學(xué)和其他研究領(lǐng)域。如果忽略截斷和刪失，當(dāng)我們分析數(shù)據(jù)時，我們的人口 ...

利用Stata進行概要統(tǒng)計及交互表統(tǒng)計

利用Stata進行概要統(tǒng)計及交互表統(tǒng)計
2018-03-24
利用Stata進行概要統(tǒng)計及交互表統(tǒng)計 【命令范式】 summarize y1 y2 y3 對所列變量計算簡單的概要統(tǒng)計量 summarize y1 y2 y3, detail 獲取詳細的描述性統(tǒng)計，包括百分位數(shù)，中位數(shù)，平均數(shù)，標(biāo)準(zhǔn)差，方差，偏度 ...

本人用到了spss重要功能總結(jié)

本人用到了spss重要功能總結(jié)
2018-03-19
本人用到了spss重要功能總結(jié) 一、SPSS篇 （1）用spss剔除異常值 異常值：一組觀測值中與平均值的偏差超過兩倍標(biāo)準(zhǔn)差的測定值。 一、analyze >> descriptive statistics >>des ...

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