script typr="mode"引入js文件

您可能想问的是“script type="module"引入js文件”，这是ES6中的模块化导入的语法。在模块化开发中，使用import语句导入其他的模块，可以让代码更加清晰、模块化、易于维护。在HTML中，可以使用以下语法引入一个JavaScript模块：

<script type="module" src="path/to/your/module.js"></script>

其中，type属性值为"module"表示引入的是一个模块，src属性指定模块的路径。在模块中，可以使用export语句将模块中的某个功能暴露出去，供其他模块使用。示例代码如下：

// module.js
export function sayHello() {
  console.log('Hello, world!');
}

// main.js
import { sayHello } from './module.js';
sayHello(); // 输出 "Hello, world!"

这样，我们就可以在main.js中使用模块中的sayHello函数了。

相关问题

将input typr=number的值赋值到js中的变量money上，输出money显示NaN怎么办

如果将 `input` 标签的 `type` 属性设置为 `number`，则通过 JavaScript 获取该输入框的值时，会返回一个字符串类型的值。如果该字符串不能转换为数字，则会返回 `NaN`（Not a Number）。因此，如果在将字符串类型的值赋值给一个变量时，如果该值不能转换为数字，则会导致该变量的值为 `NaN`。

解决该问题的方法是，可以使用 `parseFloat()` 函数将字符串类型的值转换为浮点数类型的值。例如，如果要将 `input` 标签的值赋值给 `money` 变量，则可以使用以下代码：

<input type="number" id="myInput">
<button onclick="myFunction()">点击</button>

<script>
function myFunction() {
  // 获取输入框的值
  var inputVal = document.getElementById("myInput").value;
  // 将字符串类型的值转换为浮点数类型的值
  var money = parseFloat(inputVal);
  if (isNaN(money)) {
    // 如果转换失败，则给出提示
    console.log("输入的值不是一个有效的数字");
  } else {
    // 否则，输出变量 money 的值
    console.log(money);
  }
}
</script>

在该代码中，首先获取了输入框的值，并使用 `parseFloat()` 函数将其转换为浮点数类型的值。如果转换失败，则会输出一条错误提示；否则，会输出变量 `money` 的值。

fit <- CoxBoost(train[,'month'], train[,'OS'], as.matrix(train[,-c(0:2)]), stepno=200, sf.scheme=c("sigmoid"), criterion="hscore") summary(fit) data = read.csv("val.csv",sep = ",", header = T) validation = data step.logplik = predict(fit, newdata = as.matrix(validation[,-c(1:2)]), newtime = validation[,'month'], newstatus = validation[,'OS'], as.step = 0:300, typr = "logplik") step.logplik针对这个代码如何继续求brier score

在计算Brier Score之前，需要对`step.logplik`进行处理来获得模型预测的生存概率。可以使用以下代码：

probs <- exp(-step.logplik/365.25)

这里将`step.logplik`除以365.25，是因为`step.logplik`的单位是天，而Brier Score的计算需要的是年。然后，使用以下代码计算Brier Score：

library(survival)
brier <- survConcordance(y=validation$OS, x=probs, weights=rep(1/nrow(validation), nrow(validation)), type="brier")

其中，`validation$OS`是事件发生的指示变量，`probs`是模型预测的生存概率，`rep(1/nrow(validation), nrow(validation))`是样本权重，`type="brier"`指定计算Brier Score。最终，`brier`变量的值即为Brier Score。