我有一个页面,每10秒提醒用户他是否想继续登录。如果他选择是,他将保持登录和计时器再次运行,并提醒他再10秒。如果没有,他将立即退出。
下面是下面代码的。
<script>
(function dimer()
{
setTimeout(function()
{
var x=window.confirm("Session is about to time-out !!! Press OK to Continue - CANCEL to logout !!!")
if (x){
dimer();
auto();
}
else
{
window.location.href
我想实时获取插入到表中的最后数据,我使用ajax每5秒钟刷新一次数据。因此,首先,我调用一个php脚本来获取当前的最后一个Id,并将它放在变量" last“中,但是变量"last”是未定义的,即使它是一个全局变量
var last = 0;
var isChanged =0;
window.setInterval(function(){
alert(last);
$.post(
"controller/ajaxComment.php",
{ act: "getLastCommentId", id
我想要一个函数或包来绘制具有95%置信区间的正常Q-Q图,但我没有找到GLM,只有car包中的GAM模型和响应变量。在我的示例中: #Data set example
p <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/Leprechault/PEN-533/master/bradysia-greenhouse.csv")
#Quasi Poisson GLM
m1 <- glm(bradysia ~ area + mes, family="quasipoisson", data=p)
#Norma
我有一些C OpenMP代码,它使用中点规则近似于sin(x)+1的积分。当我有一个或两个线程时,代码可以工作,但是当我得到两个以上的线程时,近似是不正确的。下面是我的密码。
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include <omp.h>
int main(){
int numPartitions = 10;
double interval = 0, integral = 0, a = 0, b = 0;
int i = 0, j = 0, tid=0;
int
我有一些数据是通过间歇性访谈得出的,在这些访谈中,一个人被问到他们是否有某种症状。最后一次每个人都知道没有这个特殊的症状,被称为tstart。如果适用的话,观察到患者出现症状的时间是tstop。使用R中的survival包,使用Surv函数创建一个生存对象,指定这是间隔删失数据。我想要一个生存函数的非参数极大似然估计。这可以使用survfit函数来实现,它似乎是通过调用内部函数survfitTurnbull来实现的。由此产生的置信区间大得难以置信。我不明白为什么会这样。
# A random sample of the data using dput()
structure(list(tsta
我试着找出,如何工作。
public class UnPoint
{
public int X, Y;
public float x, y;
public float v;
public static float X_MIN = -1f;
public static float X_MAX = 1f;
public static float Y_MIN = 0f;
public static float Y_MAX = 1f;
public UnPoint(int XX, int YY, int w, int h)