cookie,localstorage,sessionstorage是否还傻傻分不清?

本文详细比较了Cookie、LocalStorage和SessionStorage三种浏览器储存方式的特性,包括数据生命周期、储存大小及与服务端通信能力,帮助读者理解各自的优缺点。

cookie,localstorage,sessionstorage都是一种储存方式,都是储存在浏览器本地上。但是我们主要看他们之间有何缺点。

cookie:一般由服务器生成,可以设置过期时间,不管窗口是否关闭,只要没过期就都一直存在,cookie的数据会在http头请求中携带,在浏览器和服务器中来回传递,与服务器端通信(重点),主要用于保存密码,下次自动登录,会加密保存。数据储存较小,只有4-10k。

localstorage:数据储存笔cookie大的多,但也有限制,可以达到5M或更大,但不能与服务器端通信,仅在本地保存。可以持久储存数据,除非手动删除,否则会一直存在。

sessionstorage:和localstorage类似储存大小也为5M,同样不能与服务器端通信,只在本地保存。但是数据会在浏览器窗口关闭后自动删除。

为了让读者更加明了,易于对比,可以看表格!

                                                                    对照表

特性cookielocalstorgesessionstorage
数据生命周期一般由服务器生成,可以设置过期时间持久储存数据,除非手动删除浏览器窗口关闭后自动删除
数据储存大小4k5M5M
与服务端通信每次都会携带在header中,对于请求性能影响不参与不参与

 

【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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