[k]H5存储-慕课笔记(2)

$2  H5的几种存储 (1).本地存储(localStorage & sessionStorage) (2).离线缓存(application cache) (3).IndexdDB和Web SQL 三:离线缓存(application cache) 1.H5离线缓存 可以让web应用在离线下继续使用,通过manifest文件指明需要缓存的资源. 是否在线或离线:navigator.onLine==true 则在线:反之离线. 2.离线缓存缺陷 1.更新后,第二次访问(需要刷新)才能得到最新数

$2-1  H5的几种存储 (1).本地存储(localstorage & sessionstorage) (2).离线缓存(application cache) (3).IndexdDB和Web SQL 一:H5本地存储 1.基本概念: (0)API--localstorage && sessionstorage (1)存储形式: key-->value (2)过期策略: localstorage可以永久存储,除非手动delete. sessionstorage关闭浏览器或

整理自慕课笔记 基础表单 表单主要功能是用来与用户做交流的一个网页控件,良好的表单设计能够让网页与用户更好的沟通.表单中常见的元素主要包括:文本输入框.下拉选择框.单选按钮.复选按钮.文本域和按钮等.其中每个控件所起的作用都各不相同,而且不同的浏览器对表单控件渲染的风格都各有不同. 对于基础表单,Bootstrap并未对其做太多的定制性效果设计,仅仅对表单内的fieldset.legend.label标签进行了定制.主要将这些元素的margin.padding和border等进行了细化设置. 当

consul 配置-K/V存储及ACL 标签(空格分隔): consul Consul简介 安装及运行 K/V存储 Java案例(基于Spring boot) ACL配置 小结 1.Consul简介 1.1 consul的作用 服务发现 Consul clients提供服务(例如API) 其他的client发现服务的提供者(通过DNS或http,应用可以轻松的发现他们所依赖的服务) 健康检查 Key-Value存储操作 动态配置 leader选举 feature flagging coordin

iOS原生App与H5页面交互笔记 字数390 阅读2204 评论1 喜欢25 最近在做一个项目用到了原生App与H5交互,之前有做过简单的H5页面直接调用原生方法的例子,就是利用UIWebView中的代理方法 //webview每次加载之前都会调用这个方法,利用该代理方法截取JS的href来调用原生的方法 - (BOOL)webView:(UIWebView*)webView shouldStartLoadWithRequest:(NSURLRequest*)request navigatio

MySql存储引擎 MySql数据库有很多种存储引擎,不同的引擎特点不同,有各自的优点.最近在看MySQL技术内幕,刚好做下笔记. InnoDB存储引擎 这个是自从MySQL 5.5.8版本后的默认存储引擎,也是我平时使用的搜索引擎.支持事务操作,主要面向联机事务处理的应用,特点是行锁设计,支持外键,也支持类似Oracle的非锁定读这种默认读取操作不会产生锁. 通过使用版本控制来获得高并发并且实现了SQL标准的四种隔离级别,默认是REPEATABLE级别(可以防止脏读和非重复读).同时使用一种n

持久化数据存储这个话题,无论在iOS.安卓都会经常见到的,更何况是跨平台的Unity. 首先我们说说最简单数据存储的方式吧. 1.PlayerPrefs类 在iOS 里面我们常用一种简单的方式存储读取简单的数据,就是通过 NSUserDefaults类来获取数据.读取数据. 而安卓处也有类似的方式进行存储.获取数据. 当然我们要学习的Unity 也有类似的方式进行存储.获取数据. 下面我就用iOS 来讲解一下. iOS 的数据存储是: [[NSUserDefaults standardUserD

最近一直在做移动端的页面,发现很多的坑,这里做一下总结,填填坑…… css常见的问题(一) 一.iOS键盘首字母自动大写 IOS的机子,默认英文输入法状态下,首字母是自动大写的,有时候挺烦人的. 在iOS中,默认情况下键盘是开启首字母大写的功能的,如果业务不想出现首字母大写,可以这样: <input type="text" autocapitalize="off" /> 二.iOS输入框默认内阴影和样式问题 在iOS上,输入框默认有内部阴影,但无法使用

第3章 K近邻法 k近邻算法简单.直观:给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的k个实例,这k个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分为这个类.当K=1时,又称为最近邻算法,这时候就是将训练数据集中与x最邻近点作为x的类. 3.1 k近邻模型 模型由三个基本要素--距离度量.k值得选择.和分类决策规则决定. 3.1.1 距离度量 p=2时,称为欧式距离,p=1时,称为曼哈顿距离. 3.1.2 k值的选择 k 值的选择会对k 近邻法的结果产生重大影响.如果选择较小的k