html5学习笔记之七(独立数据存储)

【制作100个unity游戏之28】花半天时间用unity复刻童年4399经典小游戏《黄金矿工》(附带项目源码) 在游戏发展史上,有些游戏以其简单而耐玩的特性,深深地烙印在了玩家的记忆中。《黄金矿工》就是其中之一,它曾经在4399等游戏平台上掀起了一股游戏热潮。这款游戏不仅给无数玩家带来了欢乐,还让他们体验到了挖掘金矿的刺激与乐趣。在这个项目中,我们将花费半天的时间,利用Unity引擎,重新打造这款经典小游戏。通过复刻《黄金矿工》,我们不仅是在向童年的回忆致敬,更是在挖掘游戏设计的精髓。在这个过程中,我们将学习如何实现游戏的核心玩法,设计简洁而有效的游戏机制。 阅读详情

看视频,学笔记:

cookie不支持加密,易造成信息泄露,且存储空间只有8k。

flash应用有lso存储,默认存储为100k,最大为10MB。

silverlight3开始,提供存储功能,默认为1MB。

1.storage接口

storage是一个哈希表,提供两种存储方式,有sessionstorage和localstorage,都有以下的属性:

length:包含对象数目,为只读属性,返回值为integer类型

key(n):为数字对象返回值

getItem(key):获得某个对象值

setItem(key.data):设置某对象,默认是在后面添加

removeItem(key):移除某对象

clear:清空

注意:变量支持UTF-16,即使空字符也可以当变量名

访问变量的方式有三种:setItem()、getItem()、localStorage.currentTemp = 18

2.遍历所有存储变量

for(var i = 0; i < localStorage.length; i++){

var item = getItem(localStorage.key(i));

alert("Found item " + item);

}

目前只支持字符类型,要使用其他字符的话,要使用JSON.stringify(itemsObject)来转换

因为目前还没有统一的标准,故建议空间为5MB

3.sessionStorage和localStorage

针对cookie的不足实现的,因为cookies对站点绑定,多个浏览器实例共享一个,所以安全性不是很好,而sessionStorage对浏览器绑定(无论是新窗口或新tab)

localStorage使用方法差不多,但它针对于协议、域名、端口的使用,类似于全局应用

4.离线应用

使用.appcache存储web应用的副本,使用标签进行标记哪些要联网使用,哪些不用联网使用。缓存文件使用UTF-8编码,以CACHE MANIFEST开头,有三个基本部分:

例子:

CACHE MANIFEST

menu.html

menu.js

cnnection

NETWORK:  //此文件必须要从网络访问

login.php

FALLBACK:  //缓存找不到时要跳转的地方

//ment.html

CACHE:  //真正需要缓存的内容

style/innbar.css

5.如何判断状态是否离线:

window.applicationCache的全局变量会有标记,window.applicationCache.status的取值可以查看:

取值为0,UNCACHED,表示页面完全没有缓存,可能是未被设定或尚未被下载

取值为1,IDLE,表示已经被下载并可访问

取值为2,CHECKING,表示正在检查缓存是否需要更新

取值为3,DOWNLOADING,发现新版本正在更新

取值为4,UPDATEREADY,已经下载完成,下次离线访问就可用

取值为5,OBSOLETE,缓存清单文件访问失败,此页面会被从缓存中清除

6.离线事件

window.applicationCache.addEventListener("progress", function(e){

alert("New file downloaded");

}, false);

有以下事件:

checking:检查在manifest里面的文件是否有更新

noupdate:没有找到新文件

downloading:下载中

progress:任何文件被下载这一事件都会被唤醒

cached:所有缓存都被下载完

updateready:由于manifest,所有文件都被重新下载完毕

obsolete:由于manifest清空,文件找不到

error:各种错误,比如manifest文件格式错误

7.更新缓存方法

提供update()和swapCache()直接更新缓存,例如:

window.applicationCache.addEventListener("updateready", function(e) {window.applicationCache.swapCache();}, false);

也可以使用SetInterval()定期唤醒更新,但因为会耗费大量时间,故应慎重使用.

8.检测是否在线

使用window.navigator.onLine:

window.addEventListener("online", function() { alert(" Your are now online"); }, false);

window.addEventListener("offline", function(){alert("Your are now OFFLINE");},false);

因为不测路由,只测连接,所以不一定能连上网,服务器正常,只能证明有网络。

9.调试工具

对IE而言,按F12可以调出调试工具,工作方式默认为在线工作方式。

ZYNQ microblaze boot.bin固化步骤 一,ZYNQ移植软核的原理FPGA规模巨大而且功能复杂,因此设计的每一个部分都从头开始是不切实际的。一种解决的办法是:对于较为通用的部分可以重用现有的功能模块,而把主要的时间和资源用在设计中的那些全新的、独特的部分。这就像是你在开发应用程序的时候就不用直接去写驱动物理硬件的代码,而是直接调用Windows提供的API就行了。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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索然索藉
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