10、利用 AJAX 和 JSON 丰富 Web 应用程序

利用 AJAX 和 JSON 丰富 Web 应用程序

1. 持久存储的安全性

持久存储是一把双刃剑。它虽然能为 Web 应用程序实现离线场景,但也带来了与数据完整性相关的新安全问题。

存储对象是按访问它们的域名和子域名进行隔离的。即使使用相同的键存储值,一个域名存储的数据也无法从另一个域名访问。例如,从 proiedev.com 保存的键值对无法从 ie - examples.com 访问。域名及其子域名共享一个 10MB 的数据存储块,但它们之间不能共享数据。这些域名限制也适用于存储对象的配额,只有有权访问特定存储对象的域名才能向该对象保存数据。

Internet Explorer 基于上下文和来源策略为存储对象提供基本的数据安全保护。然而,开发者不应完全依赖这些机制来保障数据安全,因为一些攻击(如跨站脚本攻击)可以绕过同源策略。敏感数据(如个人身份信息)通常不应保存在 DOM 存储中;如果没有其他选择,应使用强加密。可以使用 removeItem() 方法选择性地移除数据,或者在不需要持久化数据时使用 clear() 方法完全删除数据。终端用户可以通过 Internet Explorer 的“删除浏览历史记录”功能清除这些数据。

2. 向 HTML 5 存储过渡

HTML 5 DOM 存储为 Web 开发者提供了一个出色的持久化、跨浏览器存储选项。不幸的是,旧版本的 IE 和其他主流浏览器尚未支持此模型。在这些旧版本浏览器最终被淘汰之前,开发者需要使用旧方法来持久化数据。

有许多库为 HTML 5 存储和旧

【电能质量扰动】基于MLDWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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