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created () {
var sessionState = sessionStorage.getItem('sessionState')
console.log(sessionState)
if (sessionState) {
Object.assign(this.$store.state, JSON.parse(sessionState))
}
window.addEventListener('beforeunload', () => {
sessionStorage.setItem('sessionState', JSON.stringify(this.$store.state))
})
}
【020】基于51单片机智能路灯系统Proteus仿真与实物设计
【020】基于51单片机智能路灯系统Proteus仿真与实物设计
sessionstorage中存储JSON数据
在web开发时，可能经常会用到sessionstorage存储数据，存储单个字符串数据变量时并不困难 var str = 'This is a string'; sessionstorage.setItem('param',str); 获取sessionstorage var item = sessionstorage.getItem('param'); console.log(...
SAP生产版本导入避坑大全：从‘黄灯’到‘绿灯’，详解CM_FV_MKAL_CONSISTENCY_CHECK检查函数
本文深入解析SAP生产版本导入过程中的常见问题，特别是通过`CM_FV_MKAL_CONSISTENCY_CHECK`检查函数从‘黄灯’异常到‘绿灯’正常的修复方法。涵盖静态与动态校验机制、典型异常场景诊断及批量导入最佳实践，帮助SAP运维人员高效解决生产版本管理难题。
通过window.sessionStorage.getItem获取的值，一定要 通过JSON.parse()转成对象
错误示例： var noticeId= window.sessionStorage.getItem('noticeId') window.sessionStorage.setItem("noticeId", null) if (noticeId) { } 不管noticeId是null还是有值，都会执行if里面的语句，原来noticeId的null被当成“null”字符串了。 正确代码如...
机械臂学习：视觉引导——绪论
视觉引导 = 定位 + 引导定位：视觉系统定位到待引导的物体引导：视觉系统引导机械臂按需要的轨迹实现一定的工艺流程（过度点：人为指定机械臂的轨迹防止碰撞）（点云匹配：解决位姿估计姿态估计的问题）无序抓取的三个核心技术：3d识别(图中的点云匹配) 抓取方法路径规划(防止机械臂的碰撞，如自身碰撞等)如果只有同一高度的平移和旋转，其实并不需要点云，用单目就可以做，但是如果涉及到物体的倾斜以及高度的变换，那就是单目力所不能及，所以就是第三种情况：平移旋转加垫高。
AI 测试工程师 — 6 个月学习计划表
AI 转型测试工程师 —— 6 个月学习计划表
vue项目 三种解决vuex页面刷新数据丢失的方法【2021-08-19】
1、问题描述： 一般在登录成功的时候需要把用户信息，菜单信息放置vuex中，作为全局的共享数据。但是在页面刷新的时候vuex里的数据会重新初始化，导致数据丢失。因为vuex里的数据是保存在运行内存中的，当页面刷新时，页面会重新加载vue实例，vuex里面的数据就会被重新赋值。 2、解决办法： （1）、分析： 定义刷新前把store存入本地localStorage、sessionStorage、cookie中。 localStorage是永久储存，重新打开页面时会读取上一次打开的页面数据，不断触发l
十二种嵌入式通信协议
嵌入式通信协议选型核心要点解析 在嵌入式系统开发中，通信协议选型直接影响项目成败。本文系统梳理了12种主流协议，从三个维度提供选型指南： 板级通信协议： I²C：双线制，适合传感器连接（温湿度、RTC等） SPI：高速全双工，适用于Flash存储、TFT屏等 UART：异步串行，常用于调试日志输出 总线通信协议： CAN：汽车电子首选，支持多主节点和硬件仲裁 LIN：低成本单线方案，适用于车窗控制等场景 RS485：工业自动化主力，最长传输距离1200米 Modbus：工业领域通用协议，支持RTU/TCP格
JSON被存入/取出sessionStorage方法时，遇到的坑
1.将后台返回的JSON数据存入浏览器sessionStorage: sessionStorage.setItem(‘key’,JSON.stringify(value)); 2.从sessionStorage中取出数据 var data = JSON.parse(sessionStorage.getItem(‘key’)); 如果直接存，后台console.log(json)出来的会变成[object，object]， JSON.stringify() //把对象变为字符串 JSON.parse()
YOLOv11涨点改进 | 全网独家首发、特征融合创新篇 | ACM 2025顶会 | 引入DAAttn差异感知注意力融合模块，通过动态调整注意力，使模型更准确地识别关键内容，提高精度、并减少冗余计算
本文提出了一种基于DAAttn（差异感知注意力融合）模块改进的YOLOv11模型，用于提升变化检测任务的性能。DAAttn模块通过动态加权特征差异，有效区分有意义变化与噪声（如光照、天气变化），显著提高了模型在复杂场景下的检测精度。该模块采用反转注意力机制，重点关注显著差异区域，同时减少计算冗余。实验表明，改进后的模型在保持计算效率的同时，能够更准确地识别小目标和细节变化。文章详细介绍了DAAttn的原理、优势、实现代码及其在YOLOv11中的集成方法，并提供了两种改进配置方案。
WCK Operation (WCK 操作)
LPDDR6 SDRAM采用双时钟系统（WCK和CK），其中WCK频率是CK的两倍。为确保数据正确传输，需通过WCK2CK同步操作使两种时钟对齐。LPDDR6支持两种同步模式：Auto-sync off模式和WCK Always on模式，可通过MR22寄存器选择。同步操作由特定命令（Read/Write/MRR等）触发，需在满足特定时序参数（如tWCKENL、tWCKPRE等）后完成。同步前必须完成WCK2CK训练，且不同操作（读取/写入/CAS）有各自的时序要求。该机制确保数据在正确时钟相位下传输，是L
vuex页面刷新数据丢失问题的四种解决方式
为什么说刷新页面vuex的数据会丢失 刷新页面vuex的数据会丢失属于正常现象，因为JS的数据都是保存在浏览器的堆栈内存里面的，刷新浏览器页面，以前堆栈申请的内存被释放，这就是浏览器的运行机制，那么堆栈里的数据自然就清空了。 第一种方法用sessionStorage 将接口返回的数据保存在vuex的store里，也将这些信息也保存在sessionStorage里。注意的是vuex中的变量是响应式的，而sessionStorage不是，当你改变vuex中的状态，组件会检测到改变，而sessionStorage
uniapp+coze制作app智能体
使用 UniApp 配合 Coze 平台来开发一个具备 AI 智能体的 App，是一个高效且实用的选择。其核心思路主要有两种：一种是通过，另一种则是通过实现更自主的集成。下面的流程图可以帮你快速了解这两种方案的全貌。下面，我们来详细看看这两种方案分别如何操作。
Vuex数据持久化实战：页面刷新不丢失的终极方案
今天想和大家聊聊一个Vue项目中经常遇到的坑：用Vuex存储的数据，一刷新页面就没了！ 相信很多用Vuex做状态管理的同学都遇到过这个问题——明明登录成功了，一刷新页面又跳回登录页；购物车里的商品，刷新后全空了。今天我就来分享几种解决方案，帮你彻底搞定这个烦人的问题。
ET2012新版免狗免安装绿色软件
ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。，新界面，新视觉，
IDEA的使用指南
IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.
Vuex页面刷新数据丢失的问题
Vuex只是在内存保存状态，刷新之后就会丢失，如果要持久化就要存起来。localStorage就很适合,提交mutation的时候同时存入localStorage,store中把值取出作为state的初始值即可。这里有两个问题，不是所有状态都需要持久化；如果需要保存的状态很多，编写的代码就不够优雅，每个提交的地方都要单独做保存处理。这里就可以利用vuex提供的subscribe方法做一个统一的处理。甚至可以封装一个vuex插件以便复用。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
解决Vuex刷新页面数据丢失的问题
vuex持久化或者页面刷新数据丢失
老版QQ原生表情gif动态
这是老版的QQ表情，不过全是动态的的，Windows照片查看器是不会动的，可以右击用浏览器打开查看，再说一遍是老版的，只是分享给宁愿用老版也要动态的人。
如何解决vuex页面刷新数据丢失问题？
1、问题描述： 一般在登录成功的时候需要把用户信息，菜单信息放置vuex中，作为全局的共享数据。但是在页面刷新的时候vuex里的数据会重新初始化，导致数据丢失。因为vuex里的数据是保存在运行内存中的，当页面刷新时，页面会重新加载vue实例，vuex里面的数据就会被重新赋值。 2、解决思路： 办法一：将vuex中的数据直接保存到浏览器缓存中（sessionStorage、localStorage、...
解决 Vuex 页面刷新数据丢失问题
Vuex 是 Vue.js 的官方状态管理库，用于在 Vue 应用中集中管理应用的状态。然而，当用户刷新页面时，Vuex 中的状态会丢失，这可能会导致用户体验不佳。本文将探讨如何解决 Vuex 页面刷新数据丢失的问题，并提供一些实用的解决方案。
vuex数据存储到了哪里？vuex刷新数据丢失如何处理？或者有几种方案呢？
VUEX刷新数据丢失问题出在哪里? 其实答案很简单，因为js代码运行在内存中，代码运行时所有的变量和函数都是保存在 内存 中的，但我们 按下F5的时候以前申请的内存将会被释放，并会被重新加载js脚本，变量重新赋值。所以在我们使用vuex的时候只要一刷新数据就没了。如果我们想要持久化保存可以使用 localStorage 或者 sessionStorage 存储本地数据保证刷新后数据不会丢失。 使用本地存储 import Vue from 'vue' import Vuex from 'vuex' Vue.u
【Vuex】解决 vuex 刷新后数据丢失问题
问题描述 vuex 作为内存来存储，一般在登录成功时需要把用户信息，菜单信息等放置 vuex 中，作为全局 的共享数据 但是我们存放在 vuex 中的数据在页面刷新的时候 vuex 里的数据会重新初始化，导致数据丢失。因为 vuex 里的数据是保存在运行内存中的，当页面刷新时，页面会重新加载 vue 实例，vuex 里的数据就会被重新赋值。 那么如何解决这个问题呢？这里可以使用一个持久化插件 vuex-persistedstate。 解决方法 1，安装 vuex-persistedstate npm ins
vuex刷新数据丢失的解决办法
通常在vue项目中使用vuex做全局的状态管理，但是刷新之后，vuex中的数据会丢失 因为store是存储在运行内存中，当浏览器刷新时，会重新加载vue实例，store也会重新赋值 通常将一些数据保存在localstorage、sessionstorage或cookie中，可以保证页面刷新数据不丢失且易于读取。 vue项目一般操作都在同一个页面跳转路由，所以使用sessionstorage进行存储 思路：1.vue项目刷新，app.vue会重新加载，在created中获取之前保存过的数据，使用.
如何让Vuex刷新页面数据不丢失？实现方法和原理 vuex-persistedstate 和 vuex-persist的使用
如题：由于vue自身特性的原因，vuex中的数据在页面刷新之后其中的数据会初始化，这就导致组件之间通过vuex传递的数据在用户f5刷新页面之后会丢失 页面刷新后，想保存页面未保存的数据。我们总是习惯于放在浏览器的sessionStorage和localStorage中。但是用了vue后，vuex便可以被应用了。 vuex的优劣势： 优势：相比sessionStorage，存储数据更...
vuex刷新后丢失原因和解决办法
vuex刷新后丢失原因和解决办法
Vuex刷新数据丢失问题深度解析：从数据持久化到状态管理架构
本文深入解析了Vuex在页面刷新时数据丢失的根本原因——基于内存的状态存储机制，并提出多层次的解决方案。首先通过手动localStorage持久化和Vuex插件实现自动状态保存/恢复，展示了基础解决思路。文章对比了不同存储类型的特性，并提供了完整的工具类实现，包括状态指定路径保存、错误处理等细节。核心解决方案采用插件化设计，通过订阅mutation实现状态自动持久化，同时支持部分状态保存以优化性能。这些方法为构建可靠的前端状态管理体系提供了实用参考。
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