js对Cookie读写


function ShowTop(){
var Mc = ['第一名','第二名','第三名','第四名','第五名','第六名','第七名','第八名','第九名','第十名'];
var cookie = ReadCookie("Top10");
var varr = cookie.split('|');
for (var i=0; i<varr.length; i++){
varr[i] = varr[i].split(',');
}
//topUser.replace(/\|/g,'\n')
var vstr = '';
for (var i=0; i < 10; i++){
vstr += Mc[i] + ' : ' + varr[i][0] + ' 金钱:' + varr[i][1] + ' 健康:' + varr[i][2] + ' 名声:' + varr[i][3] + ' \n\n';
}
alert(vstr);
}

//读取 cookies 信息
function ReadCookie(name){
var cookieValue='';
var search=name+'=';
if(document.cookie.length>0){
offset=document.cookie.indexOf(search);
if (offset!=-1){
offset+=search.length;
end=document.cookie.indexOf(';', offset);
if (end == -1) end=document.cookie.length;
cookieValue = unescape(document.cookie.substring(offset,end))
}
}
return cookieValue;
}

//写入 cookies 信息
function SetCookie(name,value,hours){
var expire = "";
hours=1;
path="/";
if(hours != null){
expire = new Date((new Date()).getTime() + hours * 3600000);
expire = "; expires=" + expire.toGMTString();
}
//alert(name + "=" + escape(value) + expire + ((path == null) ? "" : ("; path=" + path)));
document.cookie = name + "=" + escape(value) + expire + ((path == null) ? "" : ("; path=" + path));
}
【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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