JS读写COOKIE的方法

本文介绍了一种使用JavaScript实现的Cookies操作方法,包括设置、获取和清除Cookies的功能。该方法支持自定义过期时间、路径、域名及安全属性。
var Cookies = {};
/**//**
 * 设置Cookies
 */
Cookies.set = function(name, value){
     var argv = arguments;
     var argc = arguments.length;
     var expires = (argc > 2) ? argv[2] : null;
     var path = (argc > 3) ? argv[3] : '/';
     var domain = (argc > 4) ? argv[4] : null;
     var secure = (argc > 5) ? argv[5] : false;
     document.cookie = name + "=" + escape (value) +
       ((expires == null) ? "" : ("; expires=" + expires.toGMTString())) +
       ((path == null) ? "" : ("; path=" + path)) +
       ((domain == null) ? "" : ("; domain=" + domain)) +
       ((secure == true) ? "; secure" : "");
};
/**//**
 * 读取Cookies
 */
Cookies.get = function(name){
    var arg = name + "=";
    var alen = arg.length;
    var clen = document.cookie.length;
    var i = 0;
    var j = 0;
    while(i < clen){
        j = i + alen;
        if (document.cookie.substring(i, j) == arg)
            return Cookies.getCookieVal(j);
        i = document.cookie.indexOf(" ", i) + 1;
        if(i == 0)
            break;
    }
    return null;
};
/**//**
 * 清除Cookies
 */
Cookies.clear = function(name) {
  if(Cookies.get(name)){
    var expdate = new Date(); 
    expdate.setTime(expdate.getTime() - (86400 * 1000 * 1)); 
    Cookies.set(name, "", expdate); 
  }
};

Cookies.getCookieVal = function(offset){
   var endstr = document.cookie.indexOf(";", offset);
   if(endstr == -1){
       endstr = document.cookie.length;
   }
   return unescape(document.cookie.substring(offset, endstr));
};

 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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