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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(shuō)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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怎么用spss做面板數(shù)據(jù)的聚類分析?

怎么用spss做面板數(shù)據(jù)的聚類分析?
2023-05-31
SPSS是一種功能強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)分析軟件,可以用于數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)可視化和聚類分析等多個(gè)領(lǐng)域。本文將介紹如何在SPSS中使用面板數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析。 一、準(zhǔn)備工作 在進(jìn)行面板數(shù)據(jù)聚類分析之前,我們需要做一些準(zhǔn)備 ...
求解釋圖中用的SPSS什么的分析,怎么做出來(lái)的圖?圖中的t 值 p值表示什么?
2023-05-30
圖片無(wú)法顯示,因此我無(wú)法提供有關(guān)該特定圖表和分析的指導(dǎo)。但是,我可以為您提供一些基本信息和背景知識(shí),以便您更好地了解SPSS和相關(guān)統(tǒng)計(jì)術(shù)語(yǔ)。 SPSS是“統(tǒng)計(jì)包裝軟件 for社會(huì)科學(xué)”(Statistical Package for the ...

如何用spss分析不同自變量組內(nèi)數(shù)據(jù)的差異性?

如何用spss分析不同自變量組內(nèi)數(shù)據(jù)的差異性?
2023-05-15
SPSS是常用的統(tǒng)計(jì)分析軟件之一,可以用于數(shù)據(jù)探索、描述性統(tǒng)計(jì)分析、回歸分析、方差分析等多種分析方法。本文將詳細(xì)介紹如何使用SPSS分析不同自變量組內(nèi)數(shù)據(jù)的差異性。 一、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 首先需要準(zhǔn)備好比較的不 ...

怎么利用pandas實(shí)現(xiàn)區(qū)間頻率分布的展現(xiàn)?

怎么利用pandas實(shí)現(xiàn)區(qū)間頻率分布的展現(xiàn)?
2023-05-04
Pandas是Python中用于數(shù)據(jù)分析和處理的常用工具,它提供了一系列方便易用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和函數(shù)。在數(shù)據(jù)分析中,我們經(jīng)常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行頻率分布的計(jì)算和展示,而Pandas提供了很多方便的函數(shù)可以實(shí)現(xiàn)這一功能。本文將介紹 ...
tensorflow中的tensorboard可視化中的準(zhǔn)確率損失率曲線,為什么有類似毛刺一樣?
2023-04-13
TensorBoard 是 Tensorflow 提供的一個(gè)可視化工具,可以方便地展示模型訓(xùn)練和評(píng)估的各種指標(biāo),如準(zhǔn)確率和損失率等。在 TensorBoard 中,我們經(jīng)常會(huì)看到一些圖表中出現(xiàn)類似毛刺一樣的波形,這是為什么呢? 首先,需要 ...
catboost原理介紹,與lightgbm和xgboost比較優(yōu)劣?
2023-04-03
CatBoost是一種基于梯度提升樹的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,它在處理分類和回歸問(wèn)題時(shí)都具有優(yōu)秀的性能。CatBoost最初由Yandex團(tuán)隊(duì)開發(fā),在2017年推出,并迅速受到了廣泛關(guān)注和應(yīng)用。 CatBoost與LightGBM和XGBoost都屬于GBDT(Gr ...
如何利用opencv完成手勢(shì)識(shí)別算法的實(shí)現(xiàn)?
2023-03-31
OpenCV是一種流行的計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù),可以用來(lái)實(shí)現(xiàn)各種圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用程序。在本文中,我們將討論如何使用OpenCV實(shí)現(xiàn)手勢(shì)識(shí)別算法。 手勢(shì)識(shí)別是指通過(guò)電腦攝像頭拍攝的人手圖像,分析手部動(dòng)作并進(jìn)行相應(yīng)控制 ...

spss分析數(shù)據(jù)如何剔除極端值?

spss分析數(shù)據(jù)如何剔除極端值?
2023-03-28
SPSS是一款常用的統(tǒng)計(jì)分析軟件,通常在實(shí)驗(yàn)研究中使用。在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中,極端值的存在會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性造成影響。因此,在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前需要將極端值剔除。 下面將介紹如何在SPSS中剔除極端值: ...

R語(yǔ)言ggplot2折線圖如何根據(jù)需要調(diào)整線型、顏色及粗細(xì)?

R語(yǔ)言ggplot2折線圖如何根據(jù)需要調(diào)整線型、顏色及粗細(xì)?
2023-03-23
為了讓讀者更好地理解,本文將分為以下幾個(gè)部分: ggplot2簡(jiǎn)介 基礎(chǔ)折線圖繪制 折線圖樣式調(diào)整 線型調(diào)整 顏色調(diào)整 粗細(xì)調(diào)整 ggplot2簡(jiǎn)介 ggplot2是R語(yǔ)言中最流 ...

數(shù)據(jù)分析之?dāng)?shù)據(jù)挖掘入門指南

數(shù)據(jù)分析之?dāng)?shù)據(jù)挖掘入門指南
2022-10-25
數(shù)據(jù)分析 探索性數(shù)據(jù)分析(Exploratory Data Analysis,EDA)是指對(duì)已有數(shù)據(jù)在盡量少的先驗(yàn)假設(shè)下通過(guò)作圖、制表、方程擬合、計(jì)算特征量等手段探索數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和規(guī)律的一種數(shù)據(jù)分析方法。 常用的第三方庫(kù) ...

數(shù)據(jù)分析師之?dāng)?shù)據(jù)挖掘入門

數(shù)據(jù)分析師之?dāng)?shù)據(jù)挖掘入門
2022-10-19
數(shù)據(jù)分析 探索性數(shù)據(jù)分析(Exploratory Data Analysis,EDA)是指對(duì)已有數(shù)據(jù)在盡量少的先驗(yàn)假設(shè)下通過(guò)作圖、制表、方程擬合、計(jì)算特征量等手段探索數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和規(guī)律的一種數(shù)據(jù)分析方法。 常用的第三方庫(kù) ...

「Plotly快速入門」用Plotly繪制了幾張精湛的圖表,美翻了

「Plotly快速入門」用Plotly繪制了幾張精湛的圖表,美翻了
2022-06-06
作者:俊欣 來(lái)源:關(guān)于數(shù)據(jù)分析與可視化 說(shuō)到Python當(dāng)中的可視化模塊,相信大家用的比較多的還是matplotlib、seaborn等模塊,今天小編來(lái)嘗試用Plotly模塊為大家繪制可視化圖表,和前兩者相比,用Plotly模塊 ...

分享一個(gè)2022年火遍全網(wǎng)的Python框架

分享一個(gè)2022年火遍全網(wǎng)的Python框架
2022-05-18
作者:俊欣 來(lái)源:關(guān)于數(shù)據(jù)分析與可視化 最近Python圈子當(dāng)中出來(lái)一個(gè)非?;鸨目蚣躊yScript,該框架可以在瀏覽器中運(yùn)行Python程序,只需要在HTML程序中添加一些Python代碼即可實(shí)現(xiàn)。該項(xiàng)目出來(lái)之后便引起了 ...

介紹一個(gè)Python模塊,Seaborn繪制的圖表也能實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)交互

介紹一個(gè)Python模塊,Seaborn繪制的圖表也能實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)交互
2022-06-01
來(lái)源:關(guān)于數(shù)據(jù)分析與可視化 ipywidgets 該模塊中的interact函數(shù)可以和我們自定義的函數(shù)相結(jié)合,隨著我們輸入的不斷變化,輸出也會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的不同結(jié)果,我們來(lái)看一個(gè)簡(jiǎn)單的案例 from ipywidgets import ...

面向小白的最全Python可視化教程,超全的

面向小白的最全Python可視化教程,超全的
2022-03-28
作者:俊欣 來(lái)源:關(guān)于數(shù)據(jù)分析與可視化 今天小編總結(jié)歸納了若干個(gè)常用的可視化圖表,并且通過(guò)調(diào)用plotly、matplotlib、altair、bokeh和seaborn等模塊來(lái)分別繪制這些常用的可 ...

用Python可視化分析全球火山分布,發(fā)現(xiàn)了這些有趣的現(xiàn)象(CDA干貨分享)

用Python可視化分析全球火山分布,發(fā)現(xiàn)了這些有趣的現(xiàn)象(CDA干貨分享)
2022-01-19
來(lái)源:關(guān)于數(shù)據(jù)分析與可視化 準(zhǔn)備工作 output 數(shù)據(jù)集包含了這些個(gè)數(shù)據(jù) df_volcano.columns 全球火山帶的分布可視化 output 上述代碼的邏輯大致來(lái)看就是先實(shí)例 ...

手把手教你用 Pandas 繪制全球人口可視化交互圖表

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2022-01-13
CDA數(shù)據(jù)分析師 出品 作者:Frank Andrade 編譯:Mika 作為一名數(shù)據(jù)工作者,我特別喜歡用Python創(chuàng)建美觀且易懂的可視化圖表,而且技術(shù)難度小,不會(huì)花費(fèi)大量時(shí)間。 交互式可視化也是如此,因此我花 ...

10個(gè)案例分享幾個(gè)Python可視化小技巧,助你繪制高質(zhì)量圖表(CDA干貨內(nèi)容分享)

10個(gè)案例分享幾個(gè)Python可視化小技巧,助你繪制高質(zhì)量圖表(CDA干貨內(nèi)容分享)
2022-01-10
來(lái)源:關(guān)于數(shù)據(jù)分析與可視化 同時(shí)本篇文章的第二部分是用Python來(lái)制作可視化動(dòng)圖,讓你更加清楚的了解到數(shù)據(jù)的走勢(shì) 最開始,我們先導(dǎo)入數(shù)據(jù)集,并且導(dǎo)入我們需要用到的庫(kù) import pandas as pd import matp ...

3000字推薦一個(gè)可視化神器,50行Python代碼制作數(shù)據(jù)大屏(CDA干貨內(nèi)容分享)

3000字推薦一個(gè)可視化神器,50行Python代碼制作數(shù)據(jù)大屏(CDA干貨內(nèi)容分享)
2022-01-07

如何用Python數(shù)據(jù)可視化來(lái)分析用戶留存率,建議收藏

如何用Python數(shù)據(jù)可視化來(lái)分析用戶留存率,建議收藏
2021-12-20
作者:俊欣 來(lái)源:關(guān)于數(shù)據(jù)分析與可視化 今天和大家來(lái)分享一些數(shù)據(jù)可視化方向的干貨,我們來(lái)嘗試用Python來(lái)繪制一下“漏斗圖”,但愿大家在看完本篇文章之后會(huì)有所收獲。 關(guān)于“漏斗圖” 漏斗圖常用于 ...

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