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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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SPSS進(jìn)行逐步回歸分析

SPSS進(jìn)行逐步回歸分析
2017-06-30
SPSS進(jìn)行逐步回歸分析 在自變量很多時(shí),其中有的因素可能對(duì)應(yīng)變量的影響不是很大,而且x之間可能不完全相互獨(dú)立的,可能有種種互作關(guān)系。在這種情況下可用逐步回歸分析,進(jìn)行x因子的篩選,這樣建立的多元回歸模 ...

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,我們來回顧一遍各類分布 ...

使用R語言預(yù)測(cè)泰坦尼克號(hào)乘客生存率

使用R語言預(yù)測(cè)泰坦尼克號(hào)乘客生存率
2017-06-09
使用R語言預(yù)測(cè)泰坦尼克號(hào)乘客生存率 1912年4月10日,號(hào)稱 “世界工業(yè)史上的奇跡”的豪華客輪泰坦尼克號(hào)開始了自己的處女航,從英國的南安普頓出發(fā)駛往美國紐約,4月14日晚,泰坦尼克號(hào)在北大西洋撞上冰山而傾覆 ...

你的歌單無聊嗎關(guān)于音樂和機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分析

你的歌單無聊嗎關(guān)于音樂和機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分析
2017-06-09
Spotify 是全球最大的正版流媒體音樂服務(wù)平臺(tái),深受全球用戶的喜愛。那么你的歌單無聊嗎?一位程序員小哥對(duì)自己的Spotify歌單進(jìn)行了數(shù)據(jù)分析。 幾天前,我正在和一個(gè)朋友聊天,同時(shí)聽著我的 Spotify 歌單里的歌。聽 ...

SPSS統(tǒng)計(jì)分析案例:可視離散化

SPSS統(tǒng)計(jì)分析案例:可視離散化
2017-06-05
SPSS統(tǒng)計(jì)分析案例:可視離散化 SPSS可視離散化 1、菜單操作:轉(zhuǎn)換—可視離散化—彈出對(duì)話框; 2、可以看到這組年齡數(shù)據(jù)的總體分布情況,這個(gè)方法最大的優(yōu)點(diǎn)在于,可以根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行自定義分組,每個(gè)分 ...

 2017年最流行的15個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)Python庫

2017年最流行的15個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)Python庫
2017-06-02
Python 近幾年在數(shù)據(jù)科學(xué)行業(yè)獲得了人們的極大青睞,各種資源也層出不窮。數(shù)據(jù)科學(xué)解決方案公司 ActiveWizards 近日根據(jù)他們自己的應(yīng)用開發(fā)經(jīng)驗(yàn),總結(jié)了數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師將在 2017 年最常使用的 Python 庫。 核心 ...

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

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

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)開平方的 ...

“小數(shù)據(jù)”的統(tǒng)計(jì)學(xué)

“小數(shù)據(jù)”的統(tǒng)計(jì)學(xué)
2017-05-15
“小數(shù)據(jù)”的統(tǒng)計(jì)學(xué) 一、小數(shù)據(jù)來自哪里? 科技公司的數(shù)據(jù)科學(xué)、關(guān)聯(lián)性分析以及機(jī)器學(xué)習(xí)等方面的活動(dòng)大多圍繞著”大數(shù)據(jù)”,這些大型數(shù)據(jù)集包含文檔、 用戶、 文件、 查詢、 歌曲、&nbs ...

異常檢測(cè)的數(shù)據(jù)挖掘方法

異常檢測(cè)的數(shù)據(jù)挖掘方法
2017-05-06
異常檢測(cè)的數(shù)據(jù)挖掘方法 我們正淹沒在從世界范圍內(nèi)收集的海量的數(shù)據(jù)里,同時(shí)我們也渴求知識(shí) 異常事件發(fā)生相對(duì)較少 然而,一旦發(fā)生,它們的影響將會(huì)很戲劇性,并且通常具有負(fù)面影響 \"在草堆中找針 ...

模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別與聯(lián)系

模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別與聯(lián)系
2017-05-05
模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別與聯(lián)系 (一)模式識(shí)別的誕生與人工智能 自動(dòng)控制起始是從工業(yè)革命之后,人們就希望設(shè)計(jì)出減少人工干預(yù),能自己進(jìn)行調(diào)節(jié)(regulate)的機(jī)器,工程領(lǐng)域開始想出了根軌跡等等 ...

利用Python練習(xí)數(shù)據(jù)挖掘

利用Python練習(xí)數(shù)據(jù)挖掘
2017-05-03
利用Python練習(xí)數(shù)據(jù)挖掘 覆蓋使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘查找和描述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模式的實(shí)踐工具。 第一節(jié) 介紹 數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)隱式提取以前未知的潛在有用的數(shù)據(jù)信息提取方式。它使用廣泛,并且是眾多應(yīng)用的技術(shù)基礎(chǔ)。 ...

SPSS常用統(tǒng)計(jì)圖

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 ? 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 ...

Spss的基本方法使用步驟

Spss的基本方法使用步驟
2017-04-23
Spss的基本方法使用步驟 由于一次的調(diào)研工作,我們的數(shù)據(jù)分析采用spss的統(tǒng)計(jì)分析工具,然后我是一個(gè)新人,全都是一步一步從零開始操作的。在學(xué)習(xí)的過程中簡(jiǎn)單記錄了一點(diǎn)筆記,既然寫了,就覺得應(yīng)該把它保存下來 ...

R語言中plyr包

R語言中plyr包
2017-04-20
R語言中plyr包 apply族函數(shù)是R語言中很有特色的一類函數(shù),包括了apply、sapply、lapply、tapply、aggregate等等。這一類函數(shù)本質(zhì)上是將數(shù)據(jù)進(jìn)行分割、計(jì)算和整合。它們?cè)跀?shù)據(jù)分析的各個(gè)階段都有很好的用處。例 ...

數(shù)據(jù)分析證明最靠譜的電影評(píng)分網(wǎng)站不是 IMDB, 也不是爛番茄,而是..

數(shù)據(jù)分析證明最靠譜的電影評(píng)分網(wǎng)站不是 IMDB, 也不是爛番茄,而是..
2017-04-20
前言 去影院看電影前我們都習(xí)慣上網(wǎng)看看影片的評(píng)分,從而選出想看的電影。   各種各樣的電影評(píng)分網(wǎng)站都提供他們對(duì)電影的評(píng)分,那么他們的評(píng)分依據(jù)是什么?哪個(gè)電影評(píng)分網(wǎng)站給出的評(píng)分最靠譜呢?   一位數(shù) ...

解鎖數(shù)據(jù)分析的正確姿勢(shì):描述統(tǒng)計(jì)

解鎖數(shù)據(jù)分析的正確姿勢(shì):描述統(tǒng)計(jì)
2017-04-07
當(dāng)獲得一份數(shù)據(jù)集時(shí),你會(huì)怎么做? 立馬撩起袖管進(jìn)行分析么?這不是一個(gè)好建議。無數(shù)的經(jīng)驗(yàn)告訴我們,如果分析師不先行了解數(shù)據(jù)集的質(zhì)量,后續(xù)的推斷分析是事倍功半的。 正確的處理方法是先 ...
谷歌微軟等科技巨頭數(shù)據(jù)科學(xué)崗位面試題(108道)
2017-04-05
來自 Glassdoor 的最新數(shù)據(jù)可以告訴我們各大科技公司最近在招聘面試時(shí)最喜歡向候選人提什么問題。首先有一個(gè)令人惋惜的結(jié)論:根據(jù)統(tǒng)計(jì),幾乎所有的公司都有著自己的不同風(fēng)格。由于 Glassdoor 允許匿名提交內(nèi)容,很 ...

從模型選擇到超參調(diào)整,六步教你如何為機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目選擇算法

從模型選擇到超參調(diào)整,六步教你如何為機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目選擇算法
2017-04-01
從模型選擇到超參調(diào)整,六步教你如何為機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目選擇算法 隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的進(jìn)一步火熱,越來越多的算法已經(jīng)可以用在許多任務(wù)的執(zhí)行上,并且表現(xiàn)出色。 但是動(dòng)手之前到底哪個(gè)算法可以解決我們特定的實(shí)際問 ...

離群值的判斷與處理_數(shù)據(jù)分析

離群值的判斷與處理_數(shù)據(jù)分析
2017-03-13
離群值的判斷與處理 我們?cè)跀?shù)據(jù)分析的時(shí)候,經(jīng)常會(huì)碰到某些數(shù)據(jù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于或小于其他數(shù)據(jù),這些明顯偏離的數(shù)據(jù)就是離群值,也叫奇異值、極端值。 離群值產(chǎn)生的原因大致有兩點(diǎn): 1.總體固有變異的極端表現(xiàn), ...

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