javascript操作cookie笔记

本文介绍了一个用于处理浏览器Cookie的JavaScript函数。该函数包括保存、获取、删除Cookie及设置过期时间等功能,适用于需要管理和操作Cookie的Web应用开发场景。
	function Cookie(){
		// 保存数据到cookie
		this.put = function (name,value){
			if((""+value).indexOf(";")!=-1){
				document.cookie = name+"="+escape(value.substring(0,value.indexOf(";")))+value.substring(value.indexOf(";"));
			}else{
				document.cookie = name+"="+escape(value);
			}
		};
		// 获取指定名称的cookie值
		this.get = function(name){
			return unescape(this.getAll()[name]);
		};
		// 获取本机所有cookie的集合
		this.getAll = function(){
			var _cache = {};
			var _cs = document.cookie;
			if(_cs){
				var _a = _cs.split("; ");// TODO 未验证各浏览器版本的规则是否一致
				for(var i=0; i<_a.length; i++){
					_cache[_a[i].substring(0,_a[i].indexOf("="))]=unescape(_a[i].substring(_a[i].indexOf("=")+1));
				}
			}
			return _cache;
		};
		// 删除指定名称的cookie
		this.remove = function(name){
			this.setTimeout(name,-1);
		};
		//设置超时时间,单位毫秒
		this.setTimeout = function(name,ms){
			var reg = /(-)?\d*/;
			if(reg.test(ms)){
				var exp = new Date();
				exp.setTime(exp.getTime() + ms);
				this.put(name,this.get(name)+";expires="+exp.toGMTString());
			}
		}
	}
 
【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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