HTML学习笔记之三(localstorage的使用)

本文介绍了 LocalStorage 的基本操作方法,包括如何获取、设置、删除及遍历键值等,并强调了 LocalStorage 不会像 Cookie 一样自动清除的特点。
localstorage的使用

1.获取对象

var localstroage = window.localStorage;

2.存储值

localstroage.setItem('openid','ksjhfkjajkdfjkszdjfksad');
			localstroage.setItem('uid','10001');

3.获取值

var openid = localstroage.getItem('openid');

4.删除某个值

localstroage.removeItem('openid');


5.删除全部值

localstroage.clear();

6.遍历全部键值

localStorage.uid = 1;
localStorage.sex='nan';
localStorage.age = 23;
for ( var i = 0, len = localStorage.length; i < len; ++i ) {
    console.log( localStorage.key( i ) +':' + localStorage.getItem(localStorage.key( i ))  );
}

注意:1.  假设不主动删除 localstorage  是不会自己主动清空的 不会像cookie一样清除

            2.  localstorage 差点儿支持大部分浏览器 不用考虑IE8 的问题 大小为 5M


转载于:https://www.cnblogs.com/zsychanpin/p/7076696.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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