web存储

  1.web存储:
                cookie   早期
                本地存储: 
                localStorage    永久存储
                sessionStorage  临时存储(当页面关闭时,清除,只在当前页面有效)


            两个存储对象除了存储时间不同,用法类似,均拥有如下方法:
                setItem(key,value)       设置存储内容
                getItem(key)             获取存储内容
                removeItem(key)          删除指定的存储内容
                clear()                  清除(清空)
                key(index)               通过索引获取 key


                注意:key和value需为字符串类型

            2.JSON对象
                  stringify       将对象转换为字符串格式
                  parse           将字符串格式对象转换成对象类型

<script type="text/javascript">
		var userName='小花';
		var pwd='123456';

		//将用户名和密码保存到本地
		localStorage.setItem('uName',userName);
		localStorage.setItem('pwds',pwd);
		// localStorage.setItem('uName','小明');
		// localStorage.removeItem('uName');//删除数据

		sessionStorage.setItem('uuName',userName);
		sessionStorage.setItem('ppwd',pwd);

		// sessionStorage.removeItem('uuName');
		sessionStorage.clear();//清除数据
		localStorage.clear();
		console.log(sessionStorage.getItem('uuName'));
		console.log(sessionStorage.getItem('ppwd'));


	</script>

 

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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