Advertisement

JS中的统一社会信用代码校验

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文介绍了如何在JavaScript中编写算法来验证中国企业的统一社会信用代码的有效性，确保数据准确性。 用JavaScript编写了一个校验统一社会信用代码的工具，在项目中已经测试通过并可用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • JS中的统一社会信用代码校验
    优质
    本文介绍了如何在JavaScript中编写算法来验证中国企业的统一社会信用代码的有效性，确保数据准确性。 用JavaScript编写了一个校验统一社会信用代码的工具，在项目中已经测试通过并可用。
     
  • Java 校验统一社会信用代码
    优质
    本文章讲解如何使用Java编写程序来校验中国企业的唯一标识符——统一社会信用代码的有效性。通过具体的算法实现，帮助开发者提高系统的准确性和可靠性。 Java 中验证统一社会信用代码的方法有很多种。可以使用正则表达式来检查格式是否正确，或者通过访问相关的政府网站接口进行校验以确保其有效性。在编写此类功能的代码时，需要考虑到规则的变化，并适时更新验证逻辑以适应最新的规范要求。
     
  • 社会信用统一编码校验规则
    优质
    《社会信用统一编码校验规则》是一套用于验证和确保社会信用代码准确性的标准方法。此规则保障了数据的真实性和一致性，是构建社会信用体系的重要技术规范。 本段落档仅介绍统一社会信用代码的构成、编码规则以及校验位的计算方法，不涉及具体的代码实现。然而，根据这些规则，可以使用任何编程语言来实现校验功能。
     
  • Excel版本的统一社会信用代码验证工具
    优质
    本工具为Excel插件形式存在，专用于校验统一社会信用代码的有效性与规范性，确保数据准确无误。 本工具依据《GB 32100-2015 法人和其他组织统一社会信用代码编码规则》编写，输入统一社会信用代码即可进行验证。
     
  • 社会信用代码查询.exe
    优质
    社会信用代码查询.exe是一款实用的软件工具，专为用户提供便捷的社会统一信用代码查询服务。它帮助用户迅速获取企业或组织的相关信息，确保交易安全可靠。 统一社会信用代码查询软件基于Python爬虫开发，提供命令提示符界面，并支持使用快捷键复制查询结果。
     
  • 统一社会信用代码编码规则（法人及其他组织）
    优质
    《统一社会信用代码编码规则》为法人及其他组织提供了一个标准化、统一化的识别体系，通过特定算法将原本分散在各部门的各类机构代码整合成单一的、兼容性强的社会信用代码，从而便于信息共享与管理效率提升。 其中详细描述了统一社会信用代码的编码规则和效验码计算规则。
     
  • 18位社会信用代码生成器
    优质
    本工具是一款便捷的社会信用代码在线生成器，专为各类组织机构提供服务。用户可以快速准确地获取长度为18位的标准格式社会信用代码，助力企业、事业单位等高效完成注册和备案流程。 通过解压文件后直接启动即可使用此工具。它可以基于9位的组织机构代码生成18位的社会信用代码，并且可以随机生成社会信用代码或根据示例txt批量生成，如果在过程中出现错误会进行提示。 具体示例如下： 370902-1-MB3863256 370902-1-MB3863256 370902-1-MB3863256 370902-1-MB3863256 3709-1-MB2863256 370902-1-MB3863256 370902-1-MB3863256 370902-1-MB3863256 370902-1-MB3863256
     
  • 《GB 32100-2015 统一社会信用代码编码规则（法人及其他组织）》.pdf
    优质
    该PDF文档详细阐述了我国统一社会信用代码在法人及其他组织中的编码规则，为各类机构的身份识别与信息管理提供了标准化依据。 《GB 32100-2015法人和其他组织统一社会信用代码编码规则》.pdf 文件可以在国家网下载，但需要安装fileopen客户端才能打开。
     
  • Matlab社会信任模型代码-Social-Trust
    优质
    本代码实现了一种基于MATLAB的社会信任模型，用于模拟和分析复杂网络中的信任关系动态变化。适用于社交网络、网络安全等领域研究。 在Matlab环境中实现社会信任模型的代码建议使用Epinions数据集进行实验。以下是相关文件结构及功能介绍： A. 安装：无需安装额外软件。 B. 代码结构： - Centrality.m：此脚本基于度中心性、本征中心性（Eigen）、Katz和PageRank等不同的中心度测量方法来计算用户在网络中的重要程度。 - Fact.m：利用矩阵分解技术，将用户与项目映射到一个共同的潜在因子空间中，从而通过这个内部产品模型化用户对项目的评分行为。 - 相似性.m：此文件定义了两种类型的相似度指标用于衡量不同用户之间的关系。包括连接相似性和等级相似度（后者进一步细分为PCC和VSS）。 C. 输入： - input_s.mat 文件包含两个主要矩阵，一个是用户的项目评分数据，另一个是反映用户间信任程度的矩阵。 D. 相关出版物： Anahita Davoudi 和 Mainak Chatterjee 在《在线社交网络与媒体杂志》（OSNEM）上发表了一篇关于社会信任模型在推荐系统中评级预测应用的文章。该论文探讨了相似度、中心性和社会联系对于提高推荐准确性的影响，于2018年7月由Elsevier出版发行。 以上为Matlab环境下用于构建和分析基于Epinions数据集的社会信任模型的代码框架概述与说明。
     
  • Java中的CRC16校验代码
    优质
    本篇文章介绍了在Java编程语言中实现CRC16校验的具体方法和应用，帮助开发者理解和使用此错误检测技术。 CRC校验功能是输入一个数组后返回一个新的数组，在原数组基础上增加了两个字节的校验码。这两个新增的字节分别是低字节和高字节，并且按照低字节在前、高字节在后的顺序排列。