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本地存储cookie,localStorage,sessionStorage

常见的前端存储有老朋友 cookie,短暂的 sessionStorage,和简单强大的localStorage 他们之间的区别有以下几点 1.. cookie在浏览器和服务器间来回传递。而sessionStorage和localStorage不会自动把数据发给服务器,仅在本地保存。 2. cookie数据还有路径(path)的概念,可以限制cookie只属于某个路径下。存储大小限制也不同,cookie数据不能超过4k,同时因为每次http请求都会携带cookie,所以cookie只适合保存很小的数据,如会话标识。sessionStorage和localStorage 虽然也有存储大小的限制,但比cookie大得多,可以达到5M或更大。 3. 数据有效期不同,sessionStorage:仅在当前浏览器窗口关闭前有效,自然也就不可能持久保持;localStorage:始终有效,窗口或浏览器关闭也一直保存,因此用作持久数据;cookie只在设置的cookie过期时间之前一直有效,即使窗口或浏览器关闭。 4. 作用域不同,sessionStorage不在不同的浏览器窗口中共享,即使是同一个...

BP网络算法-预测配餐模型(附源码)

误差逆传播算法(error back propagation)简称BP网络算法。而一般在说BP网络算法时,默认BP神经网络是一种多层前馈神经网络,该网络的主要特点是信号向前传递,误差反向传播。在向前传递中,输入信号是从输入层经隐含逐层处理,直至输出层。每一层的神经状态只影响下一层神经元状态。如果输出层不到期望输出,则转入反向传播,根据预测误差调整网络权值和阈值,从而使BP神经网络预测输出不断逼近期望输出。 由于神经网络的训练需要将数据集分为训练集,验证集和测试集,因此如果某变量严重程度的样本数过少,神经网络将无法学习其中的特征。 在构建神经网络的过程中,隐层节点数目的确定非常重要。虽然目前没有一个确切的公式来确定具体的隐层数目,但是为确保模型的有效性,有以下两条经验原则需要遵守. 1.输入节点个数小于样本数 2.样本数不大于连接权数 当输入节点数由主成分分析决定后,隐层节点的个数也大致确定。 在神经网络中,神经元接收到来自来自其他神经元的输入信号,这些信号乘以权重累加到神经元接收的总输入值上,随后与当前神经元的阈值进行比较,然后通过激活函数处理,产生神经元的输出。 神经网络模型建立 我...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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