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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(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(hù)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(shuō)明請(qǐng)參見(jiàn)：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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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(guò)，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: 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(kāi)發(fā)的一些統(tǒng)計(jì)辦法，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢定。通過(guò)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: 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(mén)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(jiàn)函數(shù)及使用方法: 2017-06-12; SPSS常見(jiàn)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(chēng)（keywordname），且絕不能寫(xiě)錯(cuò)。通常，函數(shù)的格式為：函數(shù)名稱(chēng)（自變量，自變量 ...

R語(yǔ)言中的回歸診斷-car包: 2017-06-09; R語(yǔ)言中的回歸診斷-car包如何判斷我們的線(xiàn)性回歸模型是正確的？ 1、回歸診斷的基本方法 opar<-par(no.readOnly=TRUE) fit <- lm(weight ~ height, data = women) par(mfrow = c(2, 2)) plot(fit) par(op ...

SPSS統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)-均值功能的使用: 2017-06-08; SPSS統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)-均值功能的使用均值過(guò)程計(jì)算一個(gè)或多個(gè)自變量類(lèi)別中因變量的子組均值和相關(guān)的單變量統(tǒng)計(jì)。您也可以獲得單因素方差分析、eta 和線(xiàn)性相關(guān)檢驗(yàn)。統(tǒng)計(jì)量。合計(jì)、個(gè)案數(shù)、均值、中位數(shù)、組內(nèi)中位 ...

數(shù)據(jù)分析方法:非參數(shù)檢驗(yàn): 2017-06-07; 數(shù)據(jù)分析方法:非參數(shù)檢驗(yàn) 對(duì)于分布形態(tài)未知的數(shù)據(jù)，常用處理方法如下：判斷數(shù)據(jù)序列的分布形態(tài) 以標(biāo)準(zhǔn)的正態(tài)分布形態(tài)為基準(zhǔn)，檢驗(yàn)數(shù)據(jù)序列與正態(tài)序列是否存在分布差異性，這里可以用單樣本的K-S檢驗(yàn)，如 ...

spss中table容易被忽視的技巧: 2017-06-03; spss中table容易被忽視的技巧 1、變量的類(lèi)型：注：想要變類(lèi)型的話(huà)，直接用左鍵點(diǎn)變量，然后點(diǎn)右鍵（選擇你想要的類(lèi)型點(diǎn)左鍵） 2、output的數(shù)據(jù)形式設(shè)置，菜單操作見(jiàn)：（format是數(shù)據(jù)形式，Decimal ...

R語(yǔ)言-回歸之簡(jiǎn)單線(xiàn)性回歸: 2017-05-31; R語(yǔ)言-回歸之簡(jiǎn)單線(xiàn)性回歸 8.1 回歸的多面性回歸是一個(gè)令人困惑的詞，因?yàn)樗性S多特殊變種（見(jiàn)表8-1）。對(duì)于回歸模型的擬合， R提供的強(qiáng)大而豐富的功能和選項(xiàng)也同樣令人困惑。例如， 2005年Vito Ricc ...

SPSSModeler中數(shù)據(jù)測(cè)量類(lèi)型的含義: 2017-05-25; SPSSModeler中數(shù)據(jù)測(cè)量類(lèi)型的含義數(shù)據(jù)測(cè)量類(lèi)型查看IBM SPSS Modeler 幫助文檔，解釋如下： ? 默認(rèn)值。具有未知存儲(chǔ)類(lèi)型和值的數(shù)據(jù)（例如，由于其尚未被讀取)將 ...

SPSS：T檢驗(yàn)、方差分析、非參檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn)的使用要求和適用場(chǎng)景: 2017-05-25; SPSS：T檢驗(yàn)、方差分析、非參檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn)的使用要求和適用場(chǎng)景一、T檢驗(yàn) 1.1 樣本均值比較T檢驗(yàn)的使用前提正態(tài)性；（單樣本、獨(dú)立樣本、配對(duì)樣本T檢驗(yàn)都需要）連 ...

SPSS詳細(xì)操作:正態(tài)轉(zhuǎn)換的多種方法: 2017-05-23; SPSS詳細(xì)操作:正態(tài)轉(zhuǎn)換的多種方法一、正偏態(tài)分布資料 1、輕度正偏態(tài)分布偏度值>0，偏度值為其標(biāo)準(zhǔn)誤差的2-3倍，即Z-score=2~3，此時(shí)認(rèn)為資料分布呈現(xiàn)輕度的正偏態(tài)分布，可以考慮對(duì)變量x取根號(hào)開(kāi)平方的 ...

SPSS統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)---代碼本: 2017-05-22; SPSS統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)---代碼本大家好，從今天開(kāi)始，將逐步介紹SPSS各個(gè)統(tǒng)計(jì)方法菜單中每個(gè)選項(xiàng)的含義及使用。碼本報(bào)告活動(dòng)數(shù)據(jù)集中所有或指定變量和多重響應(yīng)集的字典信息（如變量名稱(chēng)、變量標(biāo)簽、值標(biāo)簽、缺失值 ...

R學(xué)習(xí)如何進(jìn)行配對(duì)T檢驗(yàn): 2017-05-15; R學(xué)習(xí)如何進(jìn)行配對(duì)T檢驗(yàn) T檢驗(yàn)是小樣本均值比較的正選手段。根據(jù)抽樣數(shù)據(jù)的性質(zhì)不同，T檢驗(yàn)又分為單樣本T檢驗(yàn)、配對(duì)T檢驗(yàn)和獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)，并有一些諸如總體正態(tài)分布、方差齊性等前置要求。這里我們只簡(jiǎn)單講一 ...

通俗理解T檢驗(yàn)與F檢驗(yàn)的區(qū)別: 2017-05-14; 通俗理解T檢驗(yàn)與F檢驗(yàn)的區(qū)別 1.T檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)的由來(lái) 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(kāi)發(fā)的一些統(tǒng)計(jì)方法，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢定。 ...

判別分析的基本思想以及常見(jiàn)的判別分析方法: 2017-05-12; 判別分析的基本思想以及常見(jiàn)的判別分析方法判別分析的基本概念及應(yīng)用從統(tǒng)計(jì)的角度來(lái)看，判別分析可以描述為：已知有個(gè)總體，現(xiàn)有樣本y，要根據(jù)這k個(gè)總體和當(dāng)前樣本的特征，判定該樣本y屬于哪一個(gè)總體。其 ...

SPSS：如何進(jìn)行探索分析: 2017-05-10; SPSS：如何進(jìn)行探索分析探索分析是在對(duì)數(shù)據(jù)的基本特征統(tǒng)計(jì)量有初步了解的基礎(chǔ)上，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行的更為深入詳細(xì)的描述性觀察分析。它在一般描述性統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的基礎(chǔ)上，增加了有關(guān)數(shù)據(jù)其他特征的文字與圖形描述，顯得 ...

數(shù)學(xué)建模五大數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的經(jīng)典算法: 2017-05-05; 數(shù)學(xué)建模五大數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的經(jīng)典算法 1. C4.5 C4.5算法是機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的一種分類(lèi)決策樹(shù)算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法繼承了ID3算法的優(yōu)點(diǎn)，并在以下幾方面對(duì)ID3算法進(jìn)行了改進(jìn)： 1) 用信息增益率 ...

SPSS常用統(tǒng)計(jì)圖: 2017-05-02; SPSS常用統(tǒng)計(jì)圖 SPSS統(tǒng)計(jì)圖形的繪制 ? 一、概述 ? 二、統(tǒng)計(jì)圖的分類(lèi) ? 三、常用統(tǒng)計(jì)圖 ? 四、小結(jié) 一、概述 ? 統(tǒng)計(jì)描述: ? 包括統(tǒng)計(jì)指標(biāo)和統(tǒng)計(jì)圖、表 ? 統(tǒng)計(jì)圖的特征： ? （1）形象化： ? 變抽象的文字為形象 ...

用SPSS進(jìn)行單因素方差分析和多重比較: 2017-04-30; 用SPSS進(jìn)行單因素方差分析和多重比較 SPSS——單因素方差分析單因素方差分析單因素方差分析也稱(chēng)作一維方差分析。它檢驗(yàn)由單一因素影響的一個(gè)(或幾個(gè)相互獨(dú)立的)因變量由因素各水平分組的均值之間的 ...

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