IndexedDB学习一:概念

IndexedDB是一种用于浏览器中的本地数据存储解决方案,允许开发者保存大型数据集并在离线和在线状态下都能访问。本文详细介绍了IndexedDB的基本概念、核心组件及限制,帮助开发者更好地理解和利用这一技术。
[b]基本概念:[/b]
IndexedDB可以使用户在其浏览器中保存大型数据, 并在在线和下线情况下都可以随时随地查询。

[b]基本定义:[/b]
[i][b]Database(数据库)[/b][/i]
[u]database(数据库)[/u]
Name:名称,String值.
Current version:当前版本号(默认最小值是1, interger值) .

[u]object store(对象存储)[/u]
保存的对象以key-value形式存在, 并以key的升序形式保存,因此,对象的key必须是唯一值。

[u]version(版本)[/u]
数据库创建后,默认版本号为1.

[u]database connection(数据连接)[/u]
一个数据库可以同时有多个连接

[u]transaction(事物)[/u]
一个数据库连接可以同时有几个活跃的事物。 事物的数量范围在数据库创建的时候定义。 事物有3种方式:读写,只读,提升版本号。

[u]request(请求)[/u]
每一个请求代表读或写操作。

[u]index(索引)[/u]
当数据发生变化时,其所有的索引自动更新。

[i][b]Key-Value 键-值[/b][/i]

[u]key(键)[/u]
对象是通过键来获取它的值。 一般对象通过3种途径获得键:键生成器,键路径和具体的值。对象的每个键都是唯一的。 键可以是以下类型:string, date, float, and array.

[u]key generator(键生成器)[/u]
一种产生新键,并可用于排序的方法。

[u]in-line key(内嵌键)[/u]
通过键路径来查找。

[u]out-of-line key[/u]
A key that is stored separately from the value being stored.

备注: in-line key, out-of-line key我不能理解, 正在查阅资料。

[u]key path(键路径)[/u]
有效的路径:an empty string, a JavaScript identifier, or multiple JavaScript identifiers separated by periods. It cannot include spaces.

[u]value(值)[/u]
JavaScript的任何类型: boolean, number, string, date, object, array, regexp, undefined, and null.

[i][b]Range and scope(范围)[/b][/i]

[u]scope(范围)[/u]
只读的事物可以同时多个进行, 但是写的事物必须单独进行。

[u]cursor(光标)[/u]
一段键的范围内可以使用光标来解析范围内的每条数据。

[u]key range(键的范围)[/u]
通过一段键的范围,可以获取其中范围内的值。

[b]局限[/b]
1. 对于某些地区的文字,不能进行正确的排序。
2. 不支持实时交互
3. 不支持全文搜索, 无法支持LIKE操作。
4. 用户可随时删除浏览器保存的数据库。
5. 磁盘存储空间不够,数据会丢失。
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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