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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)的第一個參數(shù)驗(yàn)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(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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新課推薦丨業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師-R專題: 2022-01-20; 1.商業(yè)數(shù)據(jù)分析價(jià)值與前沿知識 3.數(shù)據(jù)分析工具介紹 5.R、RStudio安裝及介紹 7.數(shù)據(jù)庫知識介紹 9.使用SQL進(jìn)行匯總 1.統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)類型介紹 3.正態(tài)分布與其他常見分 ...

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: 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?；貧w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 ...

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

分類算法之樸素貝葉斯分類(Naive Bayesian classification): 2016-12-21; 分類算法之樸素貝葉斯分類(Naive Bayesian classification) 0、寫在前面的話我個人一直很喜歡算法一類的東西，在我看來算法是人類智慧的精華，其中蘊(yùn)含著無與倫比的美感。而每次將學(xué)過的算法應(yīng)用到實(shí)際中 ...

如果方差不齊，能否用SPSS做單因素方差分析: 2016-12-17; 如果方差不齊，能否用SPSS做單因素方差分析 one-way ANOVA方差分析項(xiàng)的post Hoc test分別有二選項(xiàng): 1.假設(shè)方差齊時(shí)有一系列的分析方法可選。2.假設(shè)方差不齊時(shí)又有一系列的分析方法可選。再者，為保證統(tǒng)計(jì)準(zhǔn) ...

樣本方差的抽樣分布 χ2(n) 卡方分布_樣本方差卡方分布: 2016-12-14; 樣本方差的抽樣分布 χ2(n) 卡方分布_樣本方差卡方分布樣本方差的抽樣分布 χ2(n) 卡方分布 t分布、卡方分布、f分布均要求總體服從正態(tài)分布。若n個相互獨(dú)立的隨機(jī)變量ξ1，ξ2，… ...

CDA數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)-LEVEL I，年前最后一波，歡迎參加！: 2022-01-20; 【課程介紹】 CDA LEVEL I業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析師針對以業(yè)務(wù)為主導(dǎo)，數(shù)據(jù)為輔助的工作人員的培訓(xùn)課程。以分析型市場營銷人才、分析型財(cái)務(wù)人才這些不滿足用EXCEL作數(shù)據(jù)分析的人員。也同時(shí)針對面向長期存在數(shù)據(jù)分析， ...

用R語言求概率分布_r語言概率分布圖: 2016-12-11; 用R語言求概率分布_r語言概率分布圖 R語言一個很方便的用處是提供了一套完整的統(tǒng)計(jì)表集合。函數(shù)可以對累積分布函數(shù)P(X≤x)，概率密度函數(shù)，分位函數(shù)（對給定的q，求滿足P(X≤x) > q的最小x）求值，并根據(jù)分布 ...

T檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)和統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P值或sig值)-t檢驗(yàn)和f檢驗(yàn): 2016-12-10; T檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)和統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P值或sig值)-t檢驗(yàn)和f檢驗(yàn) 1,T檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)的由來一般而言，為了確定從樣本(sample)統(tǒng)計(jì)結(jié)果推論至總體時(shí)所犯錯的概率，我們會利用統(tǒng)計(jì)學(xué)家所開發(fā)的一些統(tǒng)計(jì)方法，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢定。 ...

數(shù)據(jù)分析技術(shù):相關(guān)關(guān)系分析;說“你好我也好”,這不足夠: 2016-11-28; 數(shù)據(jù)分析技術(shù):相關(guān)關(guān)系分析;說“你好我也好”,這不足夠基礎(chǔ)準(zhǔn)備數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析是生活中運(yùn)用十分廣泛的一種數(shù)據(jù)分析方法。例如，在某個婦科產(chǎn)品的廣告里，用“你好我也好”來表達(dá)用了產(chǎn)品就能健康的相 ...

如何和數(shù)據(jù)分析師打交道: 2016-11-21; 如何和數(shù)據(jù)分析師打交道如果你是一名要和組織內(nèi)的分析師打交道的管理者，要做出更多數(shù)據(jù)驅(qū)動的商業(yè)決策，如何提出好問題應(yīng)該是你要優(yōu)先考慮的事情。很多管理者對提問感到恐懼，生怕在跟數(shù)據(jù)相關(guān)的問題上露怯 ...

圖解spss探索分析實(shí)例: 2016-10-31; 圖解spss探索分析實(shí)例探索分析是在對數(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 ...

SPSS Syntax中的常用函數(shù): 2016-10-30; SPSS Syntax中的常用函數(shù) SPSS函數(shù)是一個常用程序（rountine）,并且利用一個或多個自變量（參數(shù)）來執(zhí)行。每個SPSS函數(shù)均有一個關(guān)鍵名稱（keywordname），且絕不能寫錯。通常，函數(shù)的格式為:函數(shù)名稱（自變量 ...

R語言的常用函數(shù)速查: 2016-10-25; R語言的常用函數(shù)速查基本一、數(shù)據(jù)管理 vector：向量 numeric：數(shù)值型向量 logical：邏輯型向量character；字符型向量 list：列表 data.frame：數(shù)據(jù)框c：連接為向量或列表 length：求長度 subset：求子 ...

數(shù)據(jù)分析中常見問題的解決方案及心得體會: 2016-10-18; 數(shù)據(jù)分析中常見問題的解決方案及心得體會在數(shù)據(jù)分析實(shí)踐中，你遇到過這樣的問題嗎？你們的標(biāo)準(zhǔn)誤差算對了嗎？回測過程中的過度擬合問題怎么解決？聚類分析時(shí)的極端值又該怎么處理呢？快來看今天的文章吧，馬上 ...

數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)科學(xué)家常見的77個面試問題: 2016-10-13; 數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)科學(xué)家常見的77個面試問題隨著大數(shù)據(jù)概念的火熱，數(shù)據(jù)科學(xué)家這一職位應(yīng)時(shí)而出，那么成為數(shù)據(jù)科學(xué)家要滿足什么條件？或許我們可以從國外的數(shù)據(jù)科學(xué)家面試問題中得到一些參考，下面是77個關(guān)于數(shù) ...

常見數(shù)據(jù)分析方法匯總: 2016-10-10; 常見數(shù)據(jù)分析方法匯總對于很多數(shù)據(jù)分析小白來說，剛開始學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析師時(shí)，對很多關(guān)于數(shù)據(jù)分析的方法記得不是很全面，下面是我這幾年對數(shù)據(jù)分析工作進(jìn)行運(yùn)用比較常見數(shù)據(jù)分析方法匯總。希望會你們有所幫助。 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、統(tǒng)計(jì)模型這么多概念有何差異: 2016-10-08; 機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、統(tǒng)計(jì)模型這么多概念有何差異在各種各樣的數(shù)據(jù)科學(xué)論壇上這樣一個問題經(jīng)常被問到——機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)模型的差別是什么？這確實(shí)是一個難以回答的問題?？紤]到機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)模型解 ...

數(shù)據(jù)科學(xué)家面試的常問77個問題: 2016-10-05; 數(shù)據(jù)科學(xué)家面試的常問77個問題下面是77個關(guān)于數(shù)據(jù)分析或者數(shù)據(jù)科學(xué)家招聘的時(shí)候會常會的幾個問題，供各位同行參考。 1、你處理過的最大的數(shù)據(jù)量？你是如何處理他們的？處理的結(jié)果。 2、告訴我二個分析或 ...

多元線性回歸實(shí)戰(zhàn)筆記: 2016-10-01; 多元線性回歸實(shí)戰(zhàn)筆記 R語言中的線性回歸函數(shù)比較簡單，就是lm()，比較復(fù)雜的是對線性模型的診斷和調(diào)整。這里結(jié)合Statistical Learning和杜克大學(xué)的Data Analysis and Statistical Inference的章節(jié)以及《R語言 ...

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