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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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最近開課丨業(yè)務數(shù)據(jù)分析師-SPSS
2021-08-05
現(xiàn)在是一個信息爆炸的時代,各種學習資源和渠道層出不窮,很多時候,你不是沒有選擇,而是無法做出選擇。學習數(shù)據(jù)分析是個麻煩的事情,從哪里入手也是件麻煩的事情。網(wǎng)上信息太多,我們都經(jīng)歷轉(zhuǎn)發(fā)某類文章,加某類 ...

Python運用于數(shù)據(jù)分析的簡單教程

Python運用于數(shù)據(jù)分析的簡單教程
2017-07-31
Python運用于數(shù)據(jù)分析的簡單教程 這篇文章主要介紹了Python運用于數(shù)據(jù)分析的簡單教程,主要介紹了如何運用Python來進行數(shù)據(jù)導入、變化、統(tǒng)計和假設檢驗等基本的數(shù)據(jù)分析,需要的朋友可以參考下 我這里來分享 ...

掌握R語言中的apply函數(shù)族

掌握R語言中的apply函數(shù)族
2017-07-22
掌握R語言中的apply函數(shù)族 剛開始接觸R語言時,會聽到各種的R語言使用技巧,其中最重要的一條就是不要用循環(huán),效率特別低,要用向量計算代替循環(huán)計算。 那么,這是為什么呢?原因在于R的循環(huán)操作for和while ...

R語言與點估計學習筆記(EM算法與Bootstrap法)

R語言與點估計學習筆記(EM算法與Bootstrap法)
2017-07-22
R語言與點估計學習筆記(EM算法與Bootstrap法) 一、EM算法 EM算法是一種在觀測到數(shù)據(jù)后,用迭代法估計未知參數(shù)的方法??梢宰C明EM算法得到的序列是穩(wěn)定單調(diào)遞增的。這種算法對于截尾數(shù)據(jù)或參數(shù)中有一些我們 ...

R語言與非參數(shù)統(tǒng)計(核密度估計)

R語言與非參數(shù)統(tǒng)計(核密度估計)
2017-07-21
R語言與非參數(shù)統(tǒng)計(核密度估計) 核密度估計是在概率論中用來估計未知的密度函數(shù),屬于非參數(shù)檢驗方法之一,由Rosenblatt (1955)和Emanuel Parzen(1962)提出,又名Parzen窗(Parzen window)。 假設我們有n ...

R語言與抽樣技術學習筆記(Jackknife)

R語言與抽樣技術學習筆記(Jackknife)
2017-07-20
R語言與抽樣技術學習筆記(Jackknife) R語言與抽樣技術學習筆記(Randomize,Jackknife,bootstrap) Jackknife算法 Jackknife的想法在我很早的一篇博客《R語言與點估計學習筆記(刀切法與最小二乘估計 ...

R語言與抽樣技術學習筆記(bootstrap)

R語言與抽樣技術學習筆記(bootstrap)
2017-07-20
R語言與抽樣技術學習筆記(bootstrap) Bootstrap方法 Bootstrap一詞來源于西方神話故事“The adventures of Baron Munchausen”歸結(jié)出的短語“to pull oneself up by one\'s bootstrap\",意味著不靠外界力 ...

R語言與函數(shù)估計學習筆記(函數(shù)展開)

R語言與函數(shù)估計學習筆記(函數(shù)展開)
2017-07-20
R語言與函數(shù)估計學習筆記(函數(shù)展開) 函數(shù)估計 說到函數(shù)的估計我們可以肯定的一點是我們很難得到原模型的函數(shù),不過我們可以找到一個不壞的函數(shù)去逼近它,所以我們的函數(shù)估計從函數(shù)展開開始說起。 函數(shù) ...

R語言之各種檢驗

R語言之各種檢驗
2017-07-19
R語言之各種檢驗 1、W檢驗(Shapiro–Wilk (夏皮羅–威克爾 ) W統(tǒng)計量檢驗)      檢驗數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布,R函數(shù):shapiro.test().      結(jié)果含義:當p ...

R語言t檢驗

R語言t檢驗
2017-07-19
R語言t檢驗 I.單樣本t檢驗 例1. 有原始數(shù)據(jù)的t檢驗 已知某水樣中含碳酸鈣的真值為20.7mg/L,現(xiàn)用某法重復測定該水樣12次,碳酸鈣的含量分別為..問該法測定碳酸鈣含量所得的均值與診治有無顯著差異? x ...

數(shù)據(jù)質(zhì)量分析

數(shù)據(jù)質(zhì)量分析
2017-07-16
數(shù)據(jù)質(zhì)量分析 在數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘之前,我們首先要做的就是對數(shù)據(jù)進行預處理,將那些所謂的“臟數(shù)據(jù)”給去除掉,提高數(shù)據(jù)分析和挖掘的準確性和有效性。也就是說數(shù)據(jù)質(zhì)量分析是數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析的重要開頭。 ...

標準差 標準誤 偏度系數(shù)和峰度系數(shù)的作用

標準差 標準誤 偏度系數(shù)和峰度系數(shù)的作用
2017-07-16
標準差 標準誤 偏度系數(shù)和峰度系數(shù)的作用   標準差和標準誤是兩個不同的概念,標準差就是一個變量的所有數(shù)據(jù)的離均差平方和再平均之后開平方,它是度量離散程度的指標。標準誤用于估計參數(shù)的可信區(qū)間,進 ...

SPSS大戰(zhàn)多元回歸分析

SPSS大戰(zhàn)多元回歸分析
2017-07-12
SPSS大戰(zhàn)多元回歸分析 使用多元回歸進行數(shù)據(jù)分析,分析軟件供選擇的比較多,主要有Eviews、Spss、Stata、Sas、Gretel等。多元回歸分析應用于各個領域,主要有經(jīng)濟、醫(yī)學、農(nóng)學等。今天小編為大家分享一篇SPSS大 ...

R之回歸分析廣義線性模型(Generalized Linear Model)glm

R之回歸分析廣義線性模型(Generalized Linear Model)glm
2017-07-09
R之回歸分析廣義線性模型(Generalized Linear Model)glm 1. 介紹 廣義線性模型(Generalized  Linear Model)是一般線性模型的推廣,它使因變量的總體均值通過一個非線性連接函數(shù)而依賴于線性預測值,允 ...

IBM 數(shù)據(jù)科學及大數(shù)據(jù)分析 師資研修班 會議通知及報名表

IBM 數(shù)據(jù)科學及大數(shù)據(jù)分析 師資研修班 會議通知及報名表
2017-07-05
人工智能時代,什么最貴?掌握數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術的人才最貴。 怎樣對接產(chǎn)業(yè)需求,落實新工科建設?如何借助領先技術企業(yè)的教育資源以及混合式教學的工具,開出受學生歡迎的數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術相關 ...

spss中table易被忽視的技巧

spss中table易被忽視的技巧
2017-07-05
spss中table易被忽視的技巧 1、變量的類型: 注:想要變類型的話,直接用左鍵點變量,然后點右鍵(選擇你想要的類型點左鍵) 2、output的數(shù)據(jù)形式設置,菜單操作見:(format是數(shù)據(jù)形式,Decimal是小數(shù)點 ...

回歸預測及R語言實現(xiàn)Part2回歸R語言實現(xiàn)

回歸預測及R語言實現(xiàn)Part2回歸R語言實現(xiàn)
2017-07-02
回歸預測及R語言實現(xiàn)Part2回歸R語言實現(xiàn) 下面是回歸分析的各種變體的簡單介紹,解釋變量和相應變量就是指自變量和因變量。 常用普通最小二乘(OLS)回歸法來擬合實現(xiàn)簡單線性、多項式和多元線性等回歸模 ...

SPSS數(shù)據(jù)標準化分析處理方法分析

SPSS數(shù)據(jù)標準化分析處理方法分析
2017-06-29
SPSS數(shù)據(jù)標準化分析處理方法分析 進行多元統(tǒng)計分析時,我們往往要收集不同量綱的數(shù)據(jù),比如銷售總額(萬元),利潤率(百分數(shù))。這表現(xiàn)為變量在數(shù)量級和計量單位上的差別,從而使得各個變量之間不具有綜合性, ...

使用R擬合分布

使用R擬合分布
2017-06-28
使用R擬合分布 幾個常用的概率函數(shù)介紹 這里,參考R語言實戰(zhàn),以及[Fitting Distribution with R]的附錄。 一.認識各種分布的形態(tài) 1.1 連續(xù)型隨機變量的分布 首先,我們來回顧一遍各類分布 ...

變量選擇之SCAD算法

變量選擇之SCAD算法
2017-06-27
變量選擇之SCAD算法 本文提出了一種用于同時達到選擇變量和預測模型系數(shù)的目的的方法——SCAD。這種方法的罰函數(shù)是對稱且非凹的,并且可處理奇異陣以產(chǎn)生稀疏解。此外,本文提出了一種算法用于優(yōu)化對應的帶懲 ...

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