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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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SVM算法_數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)

SVM算法_數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)
2015-04-21
SVM算法_數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn) 關(guān)于SVM的論文、書籍都非常的多,引用強哥的話“SVM是讓應(yīng)用數(shù)學家真正得到應(yīng)用的一種算法”。SVM對于大部分的普通人來說,要完全理解其中的數(shù)學是非常困難的,所以要讓這些普通 ...
回歸分析和相關(guān)分析_數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)
2015-04-02
回歸分析和相關(guān)分析_數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn) 回歸分析和相關(guān)分析是互相補充、密切聯(lián)系的,相關(guān)分析需要回歸分析來表明現(xiàn)象數(shù)量關(guān)系的具體形式,而回歸分析則應(yīng)該建立在相關(guān)分析的基礎(chǔ)上。       主 ...

時間序列分析之季節(jié)分解(下)_數(shù)據(jù)分析師

時間序列分析之季節(jié)分解(下)_數(shù)據(jù)分析師
2015-03-16
時間序列分析之季節(jié)分解(下)_數(shù)據(jù)分析師 季節(jié)分解方法步驟及實例 下表為09-13年塑料薄膜產(chǎn)量,用乘法模型對其進行季節(jié)分解并進行預(yù)測。 Yt=Tt×St×Ct×It 第一步:移動平均 進行移動平均,利用平滑技術(shù) ...

方差分析 SAS實現(xiàn)過程 (proc anova(glm))_數(shù)據(jù)分析師

方差分析 SAS實現(xiàn)過程 (proc anova(glm))_數(shù)據(jù)分析師
2014-12-05
方差分析 SAS實現(xiàn)過程 (proc anova(glm))_數(shù)據(jù)分析師   一、正態(tài)性檢驗 proc univariate normal; class g; var x; run; 二、 ...
愛在西元前之概率統(tǒng)計版
2014-12-04
埃德蒙哈雷撰寫了生命表文獻  刻在精算學的字典  距今已經(jīng)三百一十多年  你在骰子前  思考隨機的事件  高斯卻在靜靜欣賞正態(tài)分布的曲線  抽樣描述回歸多元是誰的發(fā)現(xiàn)  喜歡計算 ...

數(shù)據(jù)挖掘中所需的概率論與數(shù)理統(tǒng)計知識(六 )

數(shù)據(jù)挖掘中所需的概率論與數(shù)理統(tǒng)計知識(六 )
2014-11-29
數(shù)據(jù)挖掘中所需的概率論與數(shù)理統(tǒng)計知識(六 ) 高斯導(dǎo)出誤差正態(tài)分布     事實上,棣莫弗早在1730年~1733年間便已從二項分布逼近的途徑得到了正態(tài)密度函數(shù)的形式,到了1780年后,拉普拉斯也 ...
【連載4】 如何用spss做一般(含虛擬變量)多元線性回歸
2014-11-28
【連載4】 如何用spss做一般(含虛擬變量)多元線性回歸 回歸一直是個很重要的主題。因為在數(shù)據(jù)分析的領(lǐng)域里邊,模型重要的也是主要的作用包括兩個方面,一是發(fā)現(xiàn),一是預(yù)測。而很多時候我們就要通過回歸來進 ...
SAS數(shù)據(jù)分析完整筆記_數(shù)據(jù)分析師?
2014-11-15
SAS數(shù)據(jù)分析完整筆記_數(shù)據(jù)分析師 1.        SAS INSIGHT啟動: 方法1:Solution→Analysis→Interactive Date Analysis 方法2:在命令欄內(nèi)輸入 ...

數(shù)據(jù)挖掘中所需的概率論與數(shù)理統(tǒng)計知識?(四)

數(shù)據(jù)挖掘中所需的概率論與數(shù)理統(tǒng)計知識?(四)
2014-11-11
數(shù)據(jù)挖掘中所需的概率論與數(shù)理統(tǒng)計知識(四) 從數(shù)理統(tǒng)計簡史中看正態(tài)分布的歷史由來     本節(jié)將結(jié)合數(shù)理統(tǒng)計學簡史一書,從早期概率論的發(fā)展、棣莫弗的二項概率逼近講到貝葉斯方法、最小二 ...

數(shù)據(jù)挖掘中所需的概率論與數(shù)理統(tǒng)計知識(一)

數(shù)據(jù)挖掘中所需的概率論與數(shù)理統(tǒng)計知識(一)
2014-11-11
數(shù)據(jù)挖掘中所需的概率論與數(shù)理統(tǒng)計知識(一) 一個月余前,在微博上感慨道,不知日后是否有無機會搞DM,微博上的朋友只看不發(fā)的圍脖評論道:算法研究領(lǐng)域,那里要的是數(shù)學,你可以深入學習數(shù)學,將算法普及當 ...
方差分析sas實現(xiàn)過程 方差分析兩兩比較
2014-11-01
方差分析sas實現(xiàn)過程 方差分析兩兩比較 一、正態(tài)性檢驗 proc univariate normal; class g; var x; run; 二、方差分析 1. 方差分析主要過 ...
方差分析sas實現(xiàn)過程 方差分析兩兩比較
2014-11-01
一、正態(tài)性檢驗 proc univariate normal; class g; var x; run; 二、方差分析 1. 方差分析主要過程說明  1.1 ANOVA過程格式及使用說明  a. ...

 SPSS暑期特訓(xùn)-張文彤

SPSS暑期特訓(xùn)-張文彤
2022-04-03
                SPSS暑期特訓(xùn)     從入門到精通,最系統(tǒng)最全面的名師課程!          &nb ...

面板數(shù)據(jù)中基本效應(yīng)的處理方法

面板數(shù)據(jù)中基本效應(yīng)的處理方法
2014-07-22
面板數(shù)據(jù)中基本效應(yīng)的處理方法         面板數(shù)據(jù)(panel data)分析是實證金融領(lǐng)域研究者經(jīng)常用到的方法。在很多面板數(shù)據(jù)中,殘差(residual)往往會和時間序列或企 ...

【從零開始學統(tǒng)計】12.主成分與因子的相伴相隨

【從零開始學統(tǒng)計】12.主成分與因子的相伴相隨
2014-07-07
       六月這個特殊的月,我們都會關(guān)注一些“時令”信息,比如高考,比如世界杯,比如就業(yè)……一說到這些,媒體上充斥的就是非常時髦的排名,什么大學排行榜,MBA商學院排名,專業(yè)排行榜,專業(yè) ...

【從零開始學統(tǒng)計】10.共線性與異方差

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2014-07-04
傳統(tǒng)的多元線性回歸模型中,總是存在一個基本假設(shè):解釋變量為非隨機變量且彼此間互不相關(guān)(實際上一般只要求不存在完全共線性),隨機誤差項相互獨立且服從零均值同方差的特性。那么這次,我們就來看看時常困擾我們 ...

【從零開始學統(tǒng)計】9.回歸:統(tǒng)計方法的大結(jié)合!

【從零開始學統(tǒng)計】9.回歸:統(tǒng)計方法的大結(jié)合!
2014-07-04

【從零開始學統(tǒng)計】5.假設(shè)檢驗?zāi)切┦? class=

【從零開始學統(tǒng)計】5.假設(shè)檢驗?zāi)切┦?/dt>
2014-07-04
1、什么是假設(shè)檢驗?        個人理解,假設(shè)檢驗就是利用反證法和小概率事件對原假設(shè)(Null Hypothesis)和備選假設(shè)(Alternative Hypothesis)進行選擇。首先,假設(shè)原假設(shè)成立,那么就可以利用 ...

CDA LEVEL Ⅰ 業(yè)務(wù)分析師_模擬題

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2024-09-12
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