用js写一个计算两组数据斯皮尔曼等级相关的网页，要用split, Number, Math.pow这些函数；数据格式要用“空格”“换行”或者“逗号”分隔，两组数据都要有标题；页面最下方要有两个按钮，一个是名为“斯皮尔曼等级相关分析”的按钮，这个是计算按钮：一个是名为“重置数据”的按钮，这个是重置数据的按钮。
时间: 2024-02-03 10:12:26 浏览: 82
好的，以下是一个简单的实现：
```html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>斯皮尔曼等级相关分析</title>
</head>
<body>
<h1>斯皮尔曼等级相关分析</h1>
<h2>第一组数据</h2>
<textarea id="data1" rows="10" cols="50"></textarea>
<h2>第二组数据</h2>
<textarea id="data2" rows="10" cols="50"></textarea>
<br><br>
<button onclick="calculate()">斯皮尔曼等级相关分析</button>
<button onclick="reset()">重置数据</button>
<br><br>
<div id="result"></div>
<script>
function calculate() {
var data1 = document.getElementById("data1").value.trim(); // 获取第一组数据
var data2 = document.getElementById("data2").value.trim(); // 获取第二组数据
// 将数据按空格、换行或逗号分隔成数组
var arr1 = data1.split(/[ \n,]+/).map(Number);
var arr2 = data2.split(/[ \n,]+/).map(Number);
// 检查数据是否为空
if (arr1.length == 0 || arr2.length == 0) {
alert("数据不能为空！");
return;
}
// 检查数据长度是否相同
if (arr1.length != arr2.length) {
alert("两组数据长度不一致！");
return;
}
// 计算排名
var rank1 = getRank(arr1);
var rank2 = getRank(arr2);
// 计算斯皮尔曼等级相关系数
var n = arr1.length;
var s = 0;
for (var i = 0; i < n; i++) {
s += Math.pow(rank1[i] - rank2[i], 2);
}
var rho = 1 - 6 * s / (n * (n * n - 1));
// 显示结果
var result = document.getElementById("result");
result.innerHTML = "<p>第一组数据排名：" + rank1.join(", ") + "</p>"
+ "<p>第二组数据排名：" + rank2.join(", ") + "</p>"
+ "<p>斯皮尔曼等级相关系数：" + rho.toFixed(4) + "</p>";
}
function getRank(arr) {
var n = arr.length;
var rank = new Array(n);
var sorted = arr.slice().sort(function(a, b) { return a - b; });
for (var i = 0; i < n; i++) {
rank[i] = sorted.indexOf(arr[i]) + 1;
}
return rank;
}
function reset() {
document.getElementById("data1").value = "";
document.getElementById("data2").value = "";
document.getElementById("result").innerHTML = "";
}
</script>
</body>
</html>
```
在上面的代码中，`calculate()`函数用于计算斯皮尔曼等级相关系数。首先获取两组数据的值，然后将它们按照空格、换行或逗号分隔成数组，并使用`map()`函数将每个元素转换为数字类型。接下来，检查数据是否为空以及两组数据长度是否相同。如果检查通过，则调用`getRank()`函数计算排名，然后按照斯皮尔曼等级相关系数的公式计算结果，并将结果显示在页面上。
`getRank()`函数用于计算排名。它首先复制一份原始数据，并按升序排序。然后，对于每个元素，使用`indexOf()`函数查找它在排序后的数组中的位置，并加1得到排名。
`reset()`函数用于清空数据和结果。
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火炬连体网络在MNIST的2D嵌入实现示例
资源摘要信息:"Siamese网络是一种特殊的神经网络，主要用于度量学习任务中，例如人脸验证、签名识别或任何需要判断两个输入是否相似的场景。本资源中的实现例子是在MNIST数据集上训练的，MNIST是一个包含了手写数字的大型数据集，广泛用于训练各种图像处理系统。在这个例子中，Siamese网络被用来将手写数字图像嵌入到2D空间中，同时保留它们之间的相似性信息。通过这个过程，数字图像能够被映射到一个欧几里得空间，其中相似的图像在空间上彼此接近，不相似的图像则相对远离。
具体到技术层面，Siamese网络由两个相同的子网络构成，这两个子网络共享权重并且并行处理两个不同的输入。在本例中，这两个子网络可能被设计为卷积神经网络（CNN），因为CNN在图像识别任务中表现出色。网络的输入是成对的手写数字图像，输出是一个相似性分数或者距离度量，表明这两个图像是否属于同一类别。
为了训练Siamese网络，需要定义一个损失函数来指导网络学习如何区分相似与不相似的输入对。常见的损失函数包括对比损失（Contrastive Loss）和三元组损失（Triplet Loss）。对比损失函数关注于同一类别的图像对（正样本对）以及不同类别的图像对（负样本对），鼓励网络减小正样本对的距离同时增加负样本对的距离。
在Lua语言环境中，Siamese网络的实现可以通过Lua的深度学习库，如Torch/LuaTorch，来构建。Torch/LuaTorch是一个强大的科学计算框架，它支持GPU加速，广泛应用于机器学习和深度学习领域。通过这个框架，开发者可以使用Lua语言定义模型结构、配置训练过程、执行前向和反向传播算法等。
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1. 数据加载器（data_loader）: 负责加载MNIST数据集并将图像对输入到网络中。
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3. 训练脚本（train.lua）: 包含模型训练的过程，如前向传播、损失计算、反向传播和参数更新。
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Siamese网络在实际应用中可以广泛用于各种需要比较两个输入相似性的场合，例如医学图像分析、安全验证系统等。通过本资源中的示例，开发者可以深入理解Siamese网络的工作原理，并在自己的项目中实现类似的网络结构来解决实际问题。"
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3. 安装与入门：
要开始使用Application Insights Angular插件，开发者需要遵循几个简单的步骤：
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- 接下来，开发者需要在Angular应用的适当组件或服务中设置Application Insights实例。这一过程涉及到了导入相关的类和方法，并根据Application Insights的官方文档进行配置。
4. 基本用法示例：
文档中提到的“基本用法”部分给出的示例代码展示了如何在Angular应用中设置Application Insights实例。示例中首先通过import语句引入了Angular框架的Component装饰器以及Application Insights的类。然后，通过Component装饰器定义了一个Angular组件，这个组件是应用的一个基本单元，负责处理视图和用户交互。在组件类中，开发者可以设置Application Insights的实例，并将插件添加到实例中，从而启用特定的功能。
5. TypeScript标签的含义：
TypeScript是JavaScript的一个超集，它添加了类型系统和一些其他特性，以帮助开发更大型的JavaScript应用。使用TypeScript可以提高代码的可读性和可维护性，并且可以利用TypeScript提供的强类型特性来在编译阶段就发现潜在的错误。文档中提到的标签"TypeScript"强调了该插件及其示例代码是用TypeScript编写的，因此在实际应用中也需要以TypeScript来开发和维护。
6. 压缩包子文件的文件名称列表：
在实际的项目部署中，可能会用到压缩包子文件（通常是一些JavaScript库的压缩和打包后的文件）。在本例中，"applicationinsights-angularplugin-js-main"很可能是该插件主要的入口文件或者压缩包文件的名称。在开发过程中，开发者需要确保引用了正确的文件，以便将插件的功能正确地集成到项目中。
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