JS中对Cookie的操作

本文详细介绍了如何在JavaScript中使用setCookie、getCookie和deleteCookie函数来操作浏览器的Cookies,包括设置过期时间、指定路径和域等常用功能。
/* This function is used to set cookies */
function setCookie(name,value,expires,path,domain,secure) {
document.cookie = name + "=" + escape (value) +
((expires) ? "; expires=" + expires.toGMTString() : "") +
((path) ? "; path=" + path : "") +
((domain) ? "; domain=" + domain : "") + ((secure) ? "; secure" : "");
}

/* This function is used to get cookies */
function getCookie(name) {
var prefix = name + "="
var start = document.cookie.indexOf(prefix)

if (start==-1) {
return null;
}

var end = document.cookie.indexOf(";", start+prefix.length)
if (end==-1) {
end=document.cookie.length;
}

var value=document.cookie.substring(start+prefix.length, end)
return unescape(value);
}

/* This function is used to delete cookies */
function deleteCookie(name,path,domain) {
if (getCookie(name)) {
document.cookie = name + "=" +
((path) ? "; path=" + path : "") +
((domain) ? "; domain=" + domain : "") +
"; expires=Thu, 01-Jan-70 00:00:01 GMT";
}
}
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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