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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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數(shù)據(jù)挖掘的方法及實施
2018-06-25
數(shù)據(jù)挖掘的方法及實施 作為一門處理數(shù)據(jù)的新興技術,數(shù)據(jù)挖掘有許多的新特征。首先,數(shù)據(jù)挖掘面對的是海量的數(shù)據(jù),這也是數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)生的原因。其次,數(shù)據(jù)可能是不完全的、有噪聲的、隨機的,有復雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu), ...

利用Python代碼實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化的5種方法詳解

利用Python代碼實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化的5種方法詳解
2018-04-20
利用Python代碼實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化的5種方法詳解 數(shù)據(jù)科學家并不遜色于藝術家。他們用數(shù)據(jù)可視化的方式繪畫,試圖展現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)隱藏的模式或表達對數(shù)據(jù)的見解。更有趣的是,一旦接觸到任何可視化的內(nèi)容、數(shù)據(jù)時,人類 ...

利用SPSS檢驗數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布

利用SPSS檢驗數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布
2018-03-09
利用SPSS檢驗數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布 正態(tài)分布也叫常態(tài)分布,在我們后面說的很多東西都需要數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布。下面的圖就是正態(tài)分布曲線,中間隆起,對稱向兩邊下降。 下面我們來看一組數(shù)據(jù),并檢驗“期初 ...

(R語言)圖形過程

(R語言)圖形過程
2018-03-06
(R語言)圖形過程 在Windows下用window()命令可以打開圖形窗口。 12.1 高級繪圖命令     高級繪圖函數(shù),由函數(shù)參數(shù)提供數(shù)據(jù)生成一幅完整的圖形。其中適當?shù)淖鴺溯S ...
Spss的基本方法使用步驟
2018-03-05
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,就覺得應該把它保存下 ...

上汽乘用車利用工業(yè)大數(shù)據(jù)引領尺寸工程新征程

上汽乘用車利用工業(yè)大數(shù)據(jù)引領尺寸工程新征程
2018-02-06
上汽乘用車利用工業(yè)大數(shù)據(jù)引領尺寸工程新征程 上汽乘用車在產(chǎn)銷量高速增長的同時,他們的質(zhì)量體系也在不斷地完善和提升,尤其是在車身制造尺寸工程方面,緊扣著“中國制造2025”的國家戰(zhàn)略方針,已逐步實現(xiàn)質(zhì)量 ...

SPSS多元線性回歸殘差分析的基本方法

SPSS多元線性回歸殘差分析的基本方法
2018-01-24
SPSS多元線性回歸殘差分析的基本方法 殘差分析包括以下內(nèi)容: ①殘差是否服從均值為零的正態(tài)分布; ②殘差是否為等方差的正態(tài)分布; ③殘差序列是否獨立; ④借助殘差探測樣本中的異常值。 其中 ...
汽車制造廠商使用大數(shù)據(jù)的5個創(chuàng)新思路
2018-01-03
 汽車制造廠商使用大數(shù)據(jù)的5個創(chuàng)新思路 隨著如今迅速發(fā)展的技術,現(xiàn)代汽車已經(jīng)成為帶有輪子、安全氣囊與乘客空間的計算機。運用在汽車上的創(chuàng)新可以為司機規(guī)劃安全路線、播放衛(wèi)星廣播、連接手機免提功能、 ...

R語言之隨機數(shù)與抽樣模擬篇

R語言之隨機數(shù)與抽樣模擬篇
2017-12-06
R語言之隨機數(shù)與抽樣模擬篇 R語言生成均勻分布隨機數(shù)的函數(shù)是runif() 句法是:runif(n,min=0,max=1)    n表示生成的隨機數(shù)數(shù)量,min表示均勻分布的下限,max表示均勻分布的上限;若省略參數(shù)min ...
SPSS回歸分析:自動線性模型
2017-11-19
SPSS回歸分析:自動線性模型 一、自動線性模型(分析-回歸-自動線性建模) 1、 目標(分析-回歸-自動線性建模-構(gòu)建選項) 2、基本(分析-回歸-自動線性建模-構(gòu)建選項) 自動準備 ...
SPSS時間序列:應用時間序列模型
2017-11-02
SPSS時間序列:應用時間序列模型 一、應用時間序列模型(分析-預測-應用模型)    “應用時間序列模型”過程從外部文件加載現(xiàn)有的時間序列模型,并將它們應用于活動數(shù)據(jù)集。使用此 ...

箱形圖以及python實踐

箱形圖以及python實踐
2017-10-25
箱形圖以及python實踐 最近在接觸kaggle的競賽示例,練習了一下,感覺受益匪淺。同時,心中也有個問題。拿到數(shù)據(jù)之后第一件事是什么?分析數(shù)據(jù)的情況?怎么分析?分析之后如何去處理數(shù)據(jù)呢?等等一些數(shù)據(jù)分析 ...
大數(shù)據(jù)可視化的最新動態(tài)
2017-10-24
大數(shù)據(jù)可視化的最新動態(tài) 數(shù)據(jù)可視化是將數(shù)據(jù)以不同形式展現(xiàn)在不同系統(tǒng)中,其中包括屬性和變量的單位信息?;诳梢暬l(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的方法允許用戶使用不同的數(shù)據(jù)源,來創(chuàng)建自定義分析。先進的分析集成了許多方法,為 ...

Python+Opencv識別兩張相似圖片

Python+Opencv識別兩張相似圖片
2017-10-04
Python+Opencv識別兩張相似圖片 在網(wǎng)上看到python做圖像識別的相關文章后,真心感覺python的功能實在太強大,因此將這些文章總結(jié)一下,建立一下自己的知識體系。 當然了,圖像識別這個話題作為計算機科學的一個 ...
汽車制造廠商使用大數(shù)據(jù)的5個創(chuàng)新思路
2017-08-23
汽車制造廠商使用大數(shù)據(jù)的5個創(chuàng)新思路 隨著如今迅速發(fā)展的技術,現(xiàn)代汽車已經(jīng)成為帶有輪子、安全氣囊與乘客空間的計算機。運用在汽車上的創(chuàng)新可以為司機規(guī)劃安全路線、播放衛(wèi)星廣播、連接手機免提功能、使汽車 ...

圖形和數(shù)值的數(shù)據(jù)集描述方法

圖形和數(shù)值的數(shù)據(jù)集描述方法
2017-07-23
圖形和數(shù)值的數(shù)據(jù)集描述方法 圖形方法對數(shù)據(jù)集的描述 1. 條形圖(bar graph)   條形圖一般橫向表示類別(class),縱向表示該類別所對應的類別頻率(class frequency)。 2. 餅狀圖(pie graph) &nb ...
spss:圖片編輯方法詳解
2017-07-05
spss:圖片編輯方法詳解 在SPSS中做出的統(tǒng)計圖不是簡單的圖片格式,而是可以繼續(xù)編輯的增強圖片格式,雙擊統(tǒng)計圖就可以打開圖片編輯窗口。 4.5.1 基本操作 所有命令都可以在菜單上找到,該窗口的特殊命令 ...

如何學習基于SPSS Modeler的數(shù)據(jù)挖掘

如何學習基于SPSS Modeler的數(shù)據(jù)挖掘
2017-06-29
如何學習基于SPSS Modeler的數(shù)據(jù)挖掘 企業(yè)想要在競爭激烈的市場中勝出,決策的速度和反應的效率尤為重要。根據(jù)調(diào)查顯示,75%的企業(yè)在面臨擬定策略時,常常無法獲得實時且有根據(jù)的決策信息。什么樣的數(shù)據(jù)、要透 ...

R語言正態(tài)分布

R語言正態(tài)分布
2017-06-24
R語言正態(tài)分布 在隨機收集來自獨立源的數(shù)據(jù),所以一般觀察到的數(shù)據(jù)的分布是正常的。 這意味著,在繪制的曲線圖與可變的水平軸的值和這些值中的垂直軸的計數(shù),我們得到一個鐘形曲線。該曲線的中心表示所述數(shù)據(jù) ...

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
2017-06-22
SPSS統(tǒng)計分析案例:一元線性回歸 一元線性回歸,顧名思義,僅有一個自變量的回歸模型,研究的是一個因素對結(jié)果的影響,可以用于預測,也經(jīng)常被稱之為簡單線性回歸分析。它的模型表達式為: Y=a+bX+e 回歸 ...

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