H5数据存储

最新推荐文章于 2024-10-04 23:01:50 发布
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1：
H5数据存储有3个功能
1：
本地数据存储
2：
session存储
3：
离线存储
本节需要掌握的两种存储方式
（1）
web Storage的两种存储方式：sessionStorage,localStorage
(2)
sessionStorage/localStorage的对象方法
setItem()
getItem()
removeItem()
clear()
(3)
sessionStorage/localStorage对象的length属性
【HTML5高级第一篇】Web存储 - cookie、localStorage、sessionStorage
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Web存储 - cookie、localStorage、sessionStorage
HTML5 Web应用本地存储技术详解：localStorage、sessionStorage 与 IndexedDB
Allen-
11-28 1991
HTML5本地存储是一种允许Web应用程序在用户浏览器端本地保存数据的技术，无需依赖服务器。它增强了Web应用的离线功能、个性化设置保留以及性能优化。通过本地存储，开发者可以将关键信息、用户偏好、临时状态等数据安全地保留在用户的设备上，实现更快的加载速度、更好的用户体验以及部分离线功能。
H5本地存储
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document.cookie 传统方式我们以document. cookie来进行存储的，但是由于其存储大小只有4k左右，并且解析也相当的复杂， window.localStorage和window.sessionStorage 容量较大：localStorage约20M，sessionStorage约5M localStorage永久生效，除非手动删除；存储在硬盘上；可以多窗口共享，但是不能...
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01-02
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Python数据存储之 h5py详解
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是指在三维重建过程中，多个图像拍摄了同一个场景中的相同部分（即有较多的相同三维点被观测到）。通过这种方式，可以读取任意图像的特征数据并进行操作。接下来，可以根据需求将这些特征用于图像检索、匹配、定位或三维重建等任务。假设第一个图像有 5 个特征点，
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11-18 1797
每天学习一点知识
html-h5本地存储和会话存储区别
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05-28 461
localStorage：用于持久保存数据，除非主动删除数据，否则数据不会消失。sessionStorage：用于临时保存同一窗口(或标签页)的数据，在关闭窗口或标签页之后数据会被清除。sessionStorage的数据在页面会话结束时被删除（即关闭浏览器或标签时数据将被删除，刷新不会）。：sessionStorage和localStorage只能存储字符串。localStorage为数据提供了无限期的存储，清除得自己手动清除浏览器数据。以下是使用sessionStorage和localStorage的。
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weixin_34025386的博客
06-16 460
我知道这个问题在这里和其他地方都被问到,但大多数的答案都很旧,适用于旧版本的iOS.我正在开发一个混合应用程序(仅适用于iOS和Android),使用PhoneGap / Cordova和AngularJS,并希望使用HTML5 localStorage存储内容以进行脱机访问.iOS 7 * webview的情况是什么,localStorage在什么情况下可能会被操作系统或用户清除？对应用程序的更...
HTML5中的数据存储sessionStorage、localStorage
输入知识，消化知识，输出知识，分享知识，教人让我学习更好，业精于勤荒于嬉，行成于思毁于随
09-09 1872
Web Storage API分为会话数据和长期数据，相应的API分为两类：sessionStorage(保存会话数据)localStorage(在客户端长期保存数据)整体优于Cookie方式。
H5的本地存储
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05-24 1795
H5的本地存储 本地存储：通过浏览器访问服务器的时候，一部分数据存在服务器，一部分数据存在浏览器，存在浏览器时，我们就用到了本地存储，也就是客服端数据的存储； 本地存储可以使用在哪里？ 比如用户的临时登录信息，用户页面配置，当前临时信息；一些东西用户想要存起来，方面下次访问时继续使用，但是服务器没有必要浪费空间来存储这些信息，此时就可以应用本地存储，存放在用户本地 本地存储的方式： cookie：最多只能存储4kb大小的数据，每次http请求都会被传回服务器；在其设置的过期时间之前有效；在所有同源窗口可以共
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.h5数据文件
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### .h5 数据文件的处理与使用 #### 使用 h5py 库操作 HDF5 文件 HDF5（Hierarchical Data Format）是一种用于存储大量数据的文件格式，支持复杂的嵌套结构和高效的数据访问。在 Python 中，`h5py` 是一个常用的库，用于创建、读取和操作 `.h5` 文件。 - 创建 HDF5 文件时，可以定义组（Groups）和数据集（Datasets），并使用 `create_dataset()` 方法将数据写入文件[^1]。 ```python import h5py import numpy as np # 创建一个新的 HDF5 文件 with h5py.File('example.h5', 'w') as file: # 创建一个数据集 dataset = file.create_dataset("my_dataset", (100, 200), dtype='f') # 写入数据 dataset[...] = np.random.rand(100, 200) ``` - 打开现有 HDF5 文件时，可以通过 `h5py.File()` 方法以只读模式或读写模式打开文件，并访问其中的组和数据集[^1]。 ```python # 打开一个现有的 HDF5 文件 with h5py.File('example.h5', 'r') as file: # 查看文件中的组和数据集名称 print("Groups and datasets in HDF5 file:") for name in file: print(name) # 访问数据集并读取数据 dataset = file['my_dataset'] print("Shape of dataset:", dataset.shape) print("Type of dataset:", type(dataset)) ``` #### HDF5 文件的层次结构 HDF5 文件通过“组”（Groups）和“数据集”（Datasets）来组织数据。组类似于文件夹，可以包含子组或数据集；数据集是实际存储数据的地方，通常是多维数组。这种树状结构允许用户灵活地组织和管理复杂的数据[^2]。 #### 在机器学习中保存和加载模型 `.h5` 文件常用于保存机器学习模型，尤其是基于 Keras 或 TensorFlow 的模型。通过保存模型的架构、权重和优化器状态，用户可以在需要时重新加载模型进行预测或继续训练[^3]。 - 保存模型到 `.h5` 文件： ```python from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense # 创建一个简单的神经网络模型 model = Sequential([ Dense(64, activation='relu', input_shape=(784,)), Dense(10, activation='softmax') ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 保存模型为 .h5 文件 model.save('my_model.h5') ``` - 加载模型并进行预测： ```python from tensorflow.keras.models import load_model # 加载保存的模型 loaded_model = load_model('my_model.h5') # 使用加载的模型进行预测 predictions = loaded_model.predict(np.random.rand(10, 784)) print(predictions) ``` #### 注意事项 在操作 `.h5` 文件时，需要注意以下几点： 1. 确保正确关闭文件以避免数据丢失或损坏。 2. 对于大型数据集，建议分块读取以节省内存。 3. 在保存模型时，确保所有依赖项（如自定义层或损失函数）均已正确配置。
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