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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(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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R語(yǔ)言學(xué)習(xí)筆記二

R語(yǔ)言學(xué)習(xí)筆記二
2017-02-17
R語(yǔ)言學(xué)習(xí)筆記二 今天主要學(xué)習(xí)了兩個(gè)統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本概念：峰度和偏度，并且用R語(yǔ)言語(yǔ)言來(lái)描述。 > vars<-c(\"mpg\",\"hp\",\"wt\") > head(mtcars[vars])         &n ...

簡(jiǎn)單的認(rèn)識(shí)R語(yǔ)言和邏輯斯蒂回歸

簡(jiǎn)單的認(rèn)識(shí)R語(yǔ)言和邏輯斯蒂回歸
2017-02-15
簡(jiǎn)單的認(rèn)識(shí)R語(yǔ)言和邏輯斯蒂回歸 在生活中并不是所有的問(wèn)題都要預(yù)測(cè)一個(gè)連續(xù)型的數(shù)值，比如藥劑量，某人薪水，或者客戶(hù)價(jià)值；邏輯斯蒂回歸回歸它主要用于只有兩個(gè)結(jié)果的分類(lèi)問(wèn)題，它定義結(jié)果的變量只有兩類(lèi)的值 ...

R語(yǔ)言解讀多元線性回歸模型

R語(yǔ)言解讀多元線性回歸模型
2017-01-31
R語(yǔ)言解讀多元線性回歸模型 在許多生活和工作的實(shí)際問(wèn)題中，影響因變量的因素可能不止一個(gè)，比如對(duì)于知識(shí)水平越高的人，收入水平也越高，這樣的一個(gè)結(jié)論。這其中可能包括了因?yàn)楦玫募彝l件，所以有了更好的 ...

數(shù)值型數(shù)據(jù)的探索分析

數(shù)值型數(shù)據(jù)的探索分析
2017-01-31
數(shù)值型數(shù)據(jù)的探索分析 數(shù)據(jù)分析過(guò)程中，往往需要對(duì)數(shù)據(jù)作基本的探索性分析，查看數(shù)據(jù)是否存在問(wèn)題，如缺失值數(shù)量、是否存在明顯的異常值、數(shù)據(jù)是如何分布的、數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)和離散趨勢(shì)等。 探索性分析一般包 ...

R語(yǔ)言-妹子被追后的選擇分析

R語(yǔ)言-妹子被追后的選擇分析
2017-01-25
R語(yǔ)言-妹子被追后的選擇分析 前提假設(shè) 妹子們一生中可以遇到100個(gè)追求者，追求者的優(yōu)秀程度符合正態(tài)分布； 每個(gè)妹子都具備判斷并比較追求者優(yōu)秀程度的能力； 接受或拒絕一個(gè)追求者后永遠(yuǎn)無(wú)法后悔。 那么，問(wèn)題 ...

看SPSS軟件如何實(shí)現(xiàn)t檢驗(yàn)

看SPSS軟件如何實(shí)現(xiàn)t檢驗(yàn)
2017-01-21
看SPSS軟件如何實(shí)現(xiàn)t檢驗(yàn) 一、單樣本T檢驗(yàn) 單樣本t檢驗(yàn)的目的是利用來(lái)自總體的樣本數(shù)據(jù)，推斷該總體的均值是否與制定的檢驗(yàn)值之間存在顯著性差異。它是對(duì)總體均值的假設(shè)檢驗(yàn)。 SPSS軟件操作流程： ...

SPSS分析技術(shù):T檢驗(yàn)實(shí)例分析

SPSS分析技術(shù):T檢驗(yàn)實(shí)例分析
2017-01-20
SPSS分析技術(shù):T檢驗(yàn)實(shí)例分析 用軟件分析之前，得很清楚什么是T檢驗(yàn)？用來(lái)做什么？回顧T檢驗(yàn)理論基礎(chǔ)： 抽樣分布：t分布； 均值差異性的檢驗(yàn)方法：Z檢驗(yàn)和T檢驗(yàn)綜述； 簡(jiǎn)單總結(jié)：要證明兩列正態(tài)分布的 ...

SPSS帶你玩轉(zhuǎn)GLM方差分析,一學(xué)就會(huì)

SPSS帶你玩轉(zhuǎn)GLM方差分析,一學(xué)就會(huì)
2017-01-20
SPSS帶你玩轉(zhuǎn)GLM方差分析,一學(xué)就會(huì) 方差分析(Analysis of Variance，簡(jiǎn)稱(chēng)ANOVA)，又稱(chēng)“變異數(shù)分析”或“F檢驗(yàn)”，是R.A.Fisher發(fā)明的，用于兩個(gè)及兩個(gè)以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗(yàn)。它是以F值為統(tǒng)計(jì)量的計(jì)量 ...

SPSS分析技術(shù):多元方差分析

SPSS分析技術(shù):多元方差分析
2017-01-19
SPSS分析技術(shù):多元方差分析 下面要介紹多元方差分析的內(nèi)容，多元方差分析是研究多個(gè)自變量與多個(gè)因變量相互關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)理論方法，又稱(chēng)多變量分析。多元方差分析實(shí)質(zhì)上是單因變量方差分析（包括單因素和多因 ...

SPSS詳細(xì)教程 | 配對(duì)樣本的t檢驗(yàn)

SPSS詳細(xì)教程 | 配對(duì)樣本的t檢驗(yàn)
2017-01-19
SPSS詳細(xì)教程 | 配對(duì)樣本的t檢驗(yàn) 1、問(wèn)題與數(shù)據(jù) 某研究使用克矽平治療矽肺病患者10名，分別測(cè)得治療前、后患者的血紅蛋白含量（g/dL），數(shù)據(jù)如下。試問(wèn)該藥對(duì)矽肺患者的血紅蛋白含量有無(wú)影響？ 2、對(duì) ...

SPSS科普 | 統(tǒng)計(jì)描述

SPSS科普 | 統(tǒng)計(jì)描述
2017-01-18
SPSS科普 | 統(tǒng)計(jì)描述 統(tǒng)計(jì)描述的目的就是了解數(shù)據(jù)的基本特征和分布規(guī)律，為進(jìn)一步合理地選擇統(tǒng)計(jì)方法提供依據(jù)。常用的有Frequencies、Descriptives 和Explore過(guò)程。 一、Frequencies過(guò)程 該過(guò)程用于產(chǎn) ...

SPSS分析技術(shù):方差成分分析

SPSS分析技術(shù):方差成分分析
2017-01-18
SPSS分析技術(shù):方差成分分析 下面介紹SPSS方差分析的最后一項(xiàng)內(nèi)容：方差成分分析。 方差成分分析原理 方差成分分析用于計(jì)算方差成分，它可以將總方差精細(xì)地分解到不同變量上。方差成分分析能夠考查每個(gè)變 ...

SPSS分析技術(shù)：?jiǎn)螛颖綯檢驗(yàn)

SPSS分析技術(shù)：?jiǎn)螛颖綯檢驗(yàn)
2017-01-18
SPSS分析技術(shù)：?jiǎn)螛颖綯檢驗(yàn) T檢驗(yàn)根據(jù)應(yīng)用情況不同，可以分為單樣本T檢驗(yàn)、獨(dú)立樣本T檢驗(yàn)和配對(duì)樣本T檢驗(yàn)。SPSS軟件中的T檢驗(yàn)也是按照這個(gè)邏輯進(jìn)行分類(lèi)的。 理論簡(jiǎn)介 統(tǒng)計(jì)學(xué)對(duì)于樣本的大小一般這么認(rèn)定： ...

(干貨)數(shù)據(jù)分析案例--以上海二手房為例

(干貨)數(shù)據(jù)分析案例--以上海二手房為例
2017-01-13
(干貨)數(shù)據(jù)分析案例--以上海二手房為例 如果你手上有一批數(shù)據(jù)，你可能應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、挖掘算法、可視化方法等技術(shù)玩轉(zhuǎn)你的數(shù)據(jù)，但你沒(méi)有數(shù)據(jù)的時(shí)候，我該怎么玩呢？接下來(lái)就帶著大家玩玩沒(méi)有數(shù)據(jù)情況下的數(shù)據(jù)分析 ...

能用SPSS進(jìn)行差異顯著性分析嗎

能用SPSS進(jìn)行差異顯著性分析嗎
2017-01-11
能用SPSS進(jìn)行差異顯著性分析嗎 請(qǐng)問(wèn)能用SPSS進(jìn)行差異顯著性分析嗎？ 具體用哪個(gè)命令啊？ 如果不行，還有其他辦法進(jìn)行差異分析嗎？ 比如說(shuō)我有幾組數(shù)據(jù)：一組是空白對(duì)照 ，另外幾組是不同濃度的處理組， 我想 ...

大數(shù)據(jù)并不是統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)那么簡(jiǎn)單

大數(shù)據(jù)并不是統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)那么簡(jiǎn)單
2017-01-11
大數(shù)據(jù)并不是統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)那么簡(jiǎn)單 統(tǒng)計(jì)無(wú)時(shí)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(shí)客觀世界的工具，也在不斷創(chuàng)新，統(tǒng)計(jì)學(xué)作為一門(mén)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(shí)代來(lái)臨，統(tǒng)計(jì)如何應(yīng)對(duì) ...

新課推薦丨業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師-R專(zhuān)題

新課推薦丨業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師-R專(zhuān)題
2022-01-20
1.商業(yè)數(shù)據(jù)分析價(jià)值與前沿知識(shí) 3.數(shù)據(jù)分析工具介紹 5.R、RStudio安裝及介紹 7.數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)介紹 9.使用SQL進(jìn)行匯總 1.統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)類(lèi)型介紹 3.正態(tài)分布與其他常見(jiàn)分 ...
四種中介效應(yīng)分析_spss中介效應(yīng)結(jié)果分析
2017-01-06
四種中介效應(yīng)分析_spss中介效應(yīng)結(jié)果分析 1.中介效應(yīng)分析概述 中介效應(yīng)分析廣泛用于社會(huì)科學(xué)研究(Wood, Goodman, Beckmann, & Cook, 2008)，如心理學(xué)(MacKinnon, Fairchild, &Fritz, 2007; Rucker, Preache ...

spss教程：線性回歸分析_spss線性回歸分析案例

spss教程：線性回歸分析_spss線性回歸分析案例
2016-12-22
spss教程：線性回歸分析_spss線性回歸分析案例 回歸分析是一種應(yīng)用很廣的數(shù)量分析方法，用于分析事物間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系，側(cè)重?cái)?shù)量關(guān)系變化。回歸分析在數(shù)據(jù)分析中占有比較重要的位置。 一元線性回歸模型：指只有 ...

分類(lèi)算法之樸素貝葉斯分類(lèi)(Naive Bayesian classification)

分類(lèi)算法之樸素貝葉斯分類(lèi)(Naive Bayesian classification)
2016-12-21
分類(lèi)算法之樸素貝葉斯分類(lèi)(Naive Bayesian classification) 0、寫(xiě)在前面的話 我個(gè)人一直很喜歡算法一類(lèi)的東西，在我看來(lái)算法是人類(lèi)智慧的精華，其中蘊(yùn)含著無(wú)與倫比的美感。而每次將學(xué)過(guò)的算法應(yīng)用到實(shí)際中 ...

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