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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(yǔ)言與非參數(shù)統(tǒng)計(jì)（核密度估計(jì)）

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

R語(yǔ)言與抽樣技術(shù)學(xué)習(xí)筆記（Jackknife）

R語(yǔ)言與抽樣技術(shù)學(xué)習(xí)筆記（Jackknife）
2017-07-20
R語(yǔ)言與抽樣技術(shù)學(xué)習(xí)筆記（Jackknife） R語(yǔ)言與抽樣技術(shù)學(xué)習(xí)筆記（Randomize，Jackknife，bootstrap） Jackknife算法 Jackknife的想法在我很早的一篇博客《R語(yǔ)言與點(diǎn)估計(jì)學(xué)習(xí)筆記（刀切法與最小二乘估計(jì) ...

R語(yǔ)言與抽樣技術(shù)學(xué)習(xí)筆記（bootstrap）

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

R語(yǔ)言與函數(shù)估計(jì)學(xué)習(xí)筆記（函數(shù)展開）

R語(yǔ)言與函數(shù)估計(jì)學(xué)習(xí)筆記（函數(shù)展開）
2017-07-20
R語(yǔ)言與函數(shù)估計(jì)學(xué)習(xí)筆記（函數(shù)展開） 函數(shù)估計(jì) 說到函數(shù)的估計(jì)我們可以肯定的一點(diǎn)是我們很難得到原模型的函數(shù)，不過我們可以找到一個(gè)不壞的函數(shù)去逼近它，所以我們的函數(shù)估計(jì)從函數(shù)展開開始說起。 函數(shù) ...

R語(yǔ)言之各種檢驗(yàn)

R語(yǔ)言之各種檢驗(yàn)
2017-07-19
R語(yǔ)言之各種檢驗(yàn) 1、W檢驗(yàn)（Shapiro–Wilk (夏皮羅–威克爾 ) W統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn))      檢驗(yàn)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(dāng)p ...

R語(yǔ)言t檢驗(yàn)

R語(yǔ)言t檢驗(yàn)
2017-07-19
R語(yǔ)言t檢驗(yàn) I.單樣本t檢驗(yàn) 例1. 有原始數(shù)據(jù)的t檢驗(yàn) 已知某水樣中含碳酸鈣的真值為20.7mg/L，現(xiàn)用某法重復(fù)測(cè)定該水樣12次，碳酸鈣的含量分別為..問該法測(cè)定碳酸鈣含量所得的均值與診治有無(wú)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(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)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(zhǔn)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(biāo)準(zhǔn)差 標(biāo)準(zhǔn)誤 偏度系數(shù)和峰度系數(shù)的作用

標(biāo)準(zhǔn)差 標(biāo)準(zhǔn)誤 偏度系數(shù)和峰度系數(shù)的作用
2017-07-16
標(biāo)準(zhǔn)差 標(biāo)準(zhǔn)誤 偏度系數(shù)和峰度系數(shù)的作用   標(biāo)準(zhǔn)差和標(biāo)準(zhǔn)誤是兩個(gè)不同的概念，標(biāo)準(zhǔn)差就是一個(gè)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(biāo)。標(biāo)準(zhǔn)誤用于估計(jì)參數(shù)的可信區(qū)間,進(jìn) ...

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(jìn)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(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，主要有經(jīng)濟(jì)、醫(yī)學(xué)、農(nóng)學(xué)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(gè)非線性連接函數(shù)而依賴于線性預(yù)測(cè)值，允 ...

IBM 數(shù)據(jù)科學(xué)及大數(shù)據(jù)分析 師資研修班 會(huì)議通知及報(bào)名表

IBM 數(shù)據(jù)科學(xué)及大數(shù)據(jù)分析 師資研修班 會(huì)議通知及報(bào)名表
2017-07-05
人工智能時(shí)代，什么最貴？掌握數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)的人才最貴。 怎樣對(duì)接產(chǎn)業(yè)需求，落實(shí)新工科建設(shè)？如何借助領(lǐng)先技術(shù)企業(yè)的教育資源以及混合式教學(xué)的工具，開出受學(xué)生歡迎的數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)相關(guān) ...

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(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是小數(shù)點(diǎn) ...

回歸預(yù)測(cè)及R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)Part2回歸R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)

回歸預(yù)測(cè)及R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)Part2回歸R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)
2017-07-02
回歸預(yù)測(cè)及R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)Part2回歸R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn) 下面是回歸分析的各種變體的簡(jiǎn)單介紹，解釋變量和相應(yīng)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(lái)擬合實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單線性、多項(xiàng)式和多元線性等回歸模 ...

SPSS數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化分析處理方法分析

SPSS數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化分析處理方法分析
2017-06-29
SPSS數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化分析處理方法分析 進(jìn)行多元統(tǒng)計(jì)分析時(shí)，我們往往要收集不同量綱的數(shù)據(jù)，比如銷售總額（萬(wàn)元），利潤(rùn)率（百分?jǐn)?shù)）。這表現(xiàn)為變量在數(shù)量級(jí)和計(jì)量單位上的差別，從而使得各個(gè)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(gè)常用的概率函數(shù)介紹 這里，參考R語(yǔ)言實(shí)戰(zhàn)，以及[Fitting Distribution with R]的附錄。 一.認(rèn)識(shí)各種分布的形態(tài) 1.1 連續(xù)型隨機(jī)變量的分布 首先，我們來(lái)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(shí)達(dá)到選擇變量和預(yù)測(cè)模型系數(shù)的目的的方法——SCAD。這種方法的罰函數(shù)是對(duì)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(duì)應(yīng)的帶懲 ...

SAS信用評(píng)分之番外篇異常值的識(shí)別

SAS信用評(píng)分之番外篇異常值的識(shí)別
2017-06-26
SAS信用評(píng)分之番外篇異常值的識(shí)別 今天想分享給大家的是我早期建模的時(shí)候一個(gè)識(shí)別異常值的辦法，也許你在“信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分卡研究”看過，但是代碼只能識(shí)別一個(gè)變量，我將這個(gè)代碼作了改良，但是我在這里必須聲明 ...

T檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)和P值

T檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)和P值
2017-06-25
T檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)和P值 1,T檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)的由來(lái) 一般而言，為了肯定從樣本(sample)統(tǒng)計(jì)結(jié)果推論至總體時(shí)所犯錯(cuò)的概率，wo們會(huì)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)家所開發(fā)的一些統(tǒng)計(jì)辦法，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢定。 通過把所得到的統(tǒng)計(jì)檢定值，與統(tǒng)計(jì) ...

大數(shù)據(jù)時(shí)代全面風(fēng)險(xiǎn)管理

大數(shù)據(jù)時(shí)代全面風(fēng)險(xiǎn)管理
2017-06-13
大數(shù)據(jù)時(shí)代全面風(fēng)險(xiǎn)管理 風(fēng)險(xiǎn)管理作為商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)管理的重要內(nèi)容和管理行為，是伴隨著商業(yè)銀行的產(chǎn)生而產(chǎn)生的。全面風(fēng)險(xiǎn)管理是把風(fēng)險(xiǎn)管理當(dāng)作一門科學(xué)，并形成一定的行為模式，進(jìn)而有效地指導(dǎo)經(jīng)營(yíng)管理實(shí)踐，以 ...

SPSS常見函數(shù)及使用方法

SPSS常見函數(shù)及使用方法
2017-06-12
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(lái)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 ...

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