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數(shù)字化人才認證
') } 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(), // 加隨機數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進行初始化 // 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服務(wù)器是否宕機 new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機時表示是新驗證碼的宕機 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){ //倒計時完成 $(".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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SPSS統(tǒng)計分析案例:可視離散化

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

 2017年最流行的15個數(shù)據(jù)科學Python庫

2017年最流行的15個數(shù)據(jù)科學Python庫
2017-06-02
Python 近幾年在數(shù)據(jù)科學行業(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,總結(jié)了數(shù)據(jù)科學家和工程師將在 2017 年最常使用的 Python 庫。 核心 ...

SPSS:T檢驗、方差分析、非參檢驗、卡方檢驗的使用要求和適用場景

SPSS:T檢驗、方差分析、非參檢驗、卡方檢驗的使用要求和適用場景
2017-05-25
SPSS:T檢驗、方差分析、非參檢驗、卡方檢驗的使用要求和適用場景 一、T檢驗 1.1 樣本均值比較T檢驗的使用前提     正態(tài)性;(單樣本、獨立樣本、配對樣本T檢驗都需要)     連 ...

SPSS詳細操作:正態(tài)轉(zhuǎn)換的多種方法

SPSS詳細操作:正態(tài)轉(zhuǎn)換的多種方法
2017-05-23
SPSS詳細操作: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,偏度值為其標準誤差的2-3倍,即Z-score=2~3,此時認為資料分布呈現(xiàn)輕度的正偏態(tài)分布,可以考慮對變量x取根號開平方的 ...

“小數(shù)據(jù)”的統(tǒng)計學

“小數(shù)據(jù)”的統(tǒng)計學
2017-05-15
“小數(shù)據(jù)”的統(tǒng)計學 一、小數(shù)據(jù)來自哪里? 科技公司的數(shù)據(jù)科學、關(guān)聯(lián)性分析以及機器學習等方面的活動大多圍繞著”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 ...

異常檢測的數(shù)據(jù)挖掘方法

異常檢測的數(shù)據(jù)挖掘方法
2017-05-06
異常檢測的數(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,同時我們也渴求知識 異常事件發(fā)生相對較少 然而,一旦發(fā)生,它們的影響將會很戲劇性,并且通常具有負面影響 \"在草堆中找針 ...

模式識別和機器學習、數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別與聯(lián)系

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

利用Python練習數(shù)據(jù)挖掘

利用Python練習數(shù)據(jù)挖掘
2017-05-03
利用Python練習數(shù)據(jù)挖掘 覆蓋使用Python進行數(shù)據(jù)挖掘查找和描述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模式的實踐工具。 第一節(jié) 介紹 數(shù)據(jù)挖掘是一個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)計圖

SPSS常用統(tǒng)計圖
2017-05-02
SPSS常用統(tǒng)計圖 SPSS統(tǒng)計圖形的繪制 ? 一、概述 ? 二、統(tǒng)計圖的分類 ? 三、常用統(tǒng)計圖 ? 四、小結(jié) 一、概述 ? 統(tǒng)計描述: ? 包括統(tǒng)計指標和統(tǒng)計圖、表 ? 統(tǒng)計圖的特征: ? (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)計分析工具,然后我是一個新人,全都是一步一步從零開始操作的。在學習的過程中簡單記錄了一點筆記,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)進行分割、計算和整合。它們在數(shù)據(jù)分析的各個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慣上網(wǎng)看看影片的評分,從而選出想看的電影。   各種各樣的電影評分網(wǎng)站都提供他們對電影的評分,那么他們的評分依據(jù)是什么?哪個電影評分網(wǎng)站給出的評分最靠譜呢?   一位數(shù) ...

解鎖數(shù)據(jù)分析的正確姿勢:描述統(tǒng)計

解鎖數(shù)據(jù)分析的正確姿勢:描述統(tǒng)計
2017-04-07
當獲得一份數(shù)據(jù)集時,你會怎么做? 立馬撩起袖管進行分析么?這不是一個好建議。無數(shù)的經(jīng)驗告訴我們,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最喜歡向候選人提什么問題。首先有一個令人惋惜的結(jié)論:根據(jù)統(tǒng)計,幾乎所有的公司都有著自己的不同風格。由于 Glassdoor 允許匿名提交內(nèi)容,很 ...

從模型選擇到超參調(diào)整,六步教你如何為機器學習項目選擇算法

從模型選擇到超參調(diào)整,六步教你如何為機器學習項目選擇算法
2017-04-01
從模型選擇到超參調(diào)整,六步教你如何為機器學習項目選擇算法 隨著機器學習的進一步火熱,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。 但是動手之前到底哪個算法可以解決我們特定的實際問 ...

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 我們在數(shù)據(jù)分析的時候,經(jīng)常會碰到某些數(shù)據(jù)遠遠大于或小于其他數(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: 1.總體固有變異的極端表現(xiàn), ...

如何在spss中進行正態(tài)分布檢驗

如何在spss中進行正態(tài)分布檢驗
2017-03-06
如何在spss中進行正態(tài)分布檢驗 一、圖示法 1、P-P圖 以樣本的累計頻率作為橫坐標,以安裝正態(tài)分布計算的相應(yīng)累計概率作為縱坐標,把樣本值表現(xiàn)為直角坐標系中的散點。如果資料服從整體分布,則樣本點應(yīng)圍 ...

SPSS統(tǒng)計分析案例:一元線性回歸

SPSS統(tǒng)計分析案例:一元線性回歸
2017-03-05
SPSS統(tǒng)計分析案例:一元線性回歸 微信號后臺有非常之多的關(guān)于回歸分析的留言,作為最常見的統(tǒng)計分析方法,在工作生活中的應(yīng)用需求量巨大,這兩天已經(jīng)為大家選好了案例數(shù)據(jù),先從一元線性回歸分析開始。 一元 ...

SPSS--描述性統(tǒng)計分析--探索性分析

SPSS--描述性統(tǒng)計分析--探索性分析
2017-03-03
SPSS--描述性統(tǒng)計分析--探索性分析 菜單 除了可以計算基本的統(tǒng)計量之外,也可以給出一些簡單的檢驗結(jié)果和圖形,有助于用戶進一步的分析數(shù)據(jù)。使得用戶能夠從大量的分析結(jié)果之中挖掘到所需要的統(tǒng)計信息。 ...

SPSS分析技術(shù):頻數(shù)分布;數(shù)據(jù)的心靈窗戶

SPSS分析技術(shù):頻數(shù)分布;數(shù)據(jù)的心靈窗戶
2017-03-02
SPSS分析技術(shù):頻數(shù)分布;數(shù)據(jù)的心靈窗戶 頻數(shù)是指某一觀察值出現(xiàn)的次數(shù),把觀察值及其相應(yīng)的頻數(shù)全部羅列出來就是頻數(shù)分布。例如,可以將我們國家的全部人口按照年齡做出頻數(shù)分布。頻數(shù)分布能夠幫助我們了解某 ...

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