2022-03-30 函数封装:cookie的存取

本文介绍了如何使用JavaScript设置带有有效期限的Cookie,并提供了一种读取特定名称Cookie值的方法。通过示例代码展示了设置不同有效期的Cookie以及如何从客户端读取这些Cookie。
设置cookie

*需考虑可能存在的有效期

代码
function setCookie(key, val, exp) { //cookie名,cookie值,有效期
    let time = '';
    if (exp) {
        var date = new Date(); //创建事件对象date
        var d = date.getTime(); //令d为当前时间
        date.setTime(d + exp * 60 * 1000); //设置有效期,单位毫秒
        exp = date.toGMTString(); //转换格式
        time = ";expires=" + exp;
    }
    document.cookie = key + "=" + val + time; //若没有设置有效期,time就是一个空字符
}
setCookie("名字", "李四");
setCookie("爱好", "看书", 5);
读取cookie

先读取所有cookies,再对结果进行分割和遍历查找

代码
function getCookie(key) {
    var arr = document.cookie.split(";"); //获取所有的cookie,再获得cookie键值对组成的数组
    var arrTarget = arr.filter(v => {return v.indexOf(key) == 1;}); //只显示含有key的那个键值对
    var val = arrTarget[0].split("=")[1]; //获去一个数组[key,val],再获得这个数组中的val
    console.log(val);
}
getCookie('名字'); //李四

``

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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