vue页面刷新数据丢失问题

本文详细介绍了如何在Vue项目中使用Vuex进行状态管理,并结合SessionStorage实现数据持久化。具体展示了如何在main.js中定义Vuex store,设置state、getters、mutations和actions。同时,在App.vue中实现了页面加载时从SessionStorage读取状态信息,以及页面刷新前将Vuex状态保存至SessionStorage的方法。

参考: https://blog.youkuaiyun.com/aliven1/article/details/80743470
          https://blog.youkuaiyun.com/liang377122210/article/details/78880438
          https://blog.youkuaiyun.com/goodaxuan/article/details/82113123

main.js文件中:

var store = new Vuex.Store({

state: {

userMsg: ' ' //要保存的数据

},

getters: {

},

mutations: {

set_userMsg(state, data) {

state.userMsg = data

}

},

actions: {

},

modules: {}

})

var data = {id:1, name:'王五'};

this.$store.commit('set_userMsg', data); //修改保存数据

 

App.vue中:

created() {

//在页面加载时读取sessionStorage里的状态信息

if(sessionStorage.getItem("userMsg")) {

this.$store.replaceState(Object.assign({}, this.$store.state, JSON.parse(sessionStorage.getItem("userMsg"))))

}

//在页面刷新时将vuex里的信息保存到sessionStorage里

window.addEventListener("beforeunload", () => {

sessionStorage.setItem("userMsg", JSON.stringify(this.$store.state))

})

}

 

调用数据组件中:

data部分         userMsg = ' ';

method部分       let t = sessionStorage.getItem("userMsg");

                let obj = JSON.parse(t);

                this.userMsg = obj.userMsg;

                console.log('userMsg', this.userMsg);     => userMsg   {id:1, name:'王五'}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/linjiangxian/p/11454724.html

本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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