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indexDB在vue項目中的應用

ndexedDB 是一種底層 API,用于在客戶端存儲大量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(也包括文件/二進制大型對象(blobs))。該 API 使用索引實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的高性能搜索。雖然 Web Storage 在存儲較少量的數(shù)據(jù)很有用,但對于存儲更大量的…

indexDB localForage

一、前言 前端本地化存儲算是一個老生常談的話題了,我們對于 cookies、Web Storage(sessionStorage、localStorage)的使用已經(jīng)非常熟悉,在面試與實際操作之中也會經(jīng)常遇到相關(guān)的問題,但這些本地化存儲的方式還存在一些…

indexDB 大圖緩存

背景 最近在項目中遇到了一個問題:由于大屏背景圖加載速度過慢,導致頁面黑屏時間過長,影響了用戶的體驗。從下圖可以看出加載耗時將近一分鐘 IndexDB 主要的想法就是利用indexDB去做緩存,優(yōu)化加載速度;在這之前&am…

php indexdb,HTML5瀏覽器的數(shù)據(jù)庫引擎IndexDB使用例子

本文章來為各位介紹一篇關(guān)于HTML5 - 瀏覽器的數(shù)據(jù)庫引擎IndexDB使用詳解希望這篇文章能夠幫助到各位朋友,有興趣的同學可以進來看看吧。 1,IndexedDB介紹 IndexedDB標準是HTML5官方認可的本地數(shù)據(jù)庫解決方案。其目的不是取代服務器端數(shù)據(jù)庫,它…

indexDB 本地數(shù)據(jù)庫

indexDB 本地數(shù)據(jù)庫 IndexedDB是一種使用瀏覽器存儲大量數(shù)據(jù)的方法,它創(chuàng)造的數(shù)據(jù)可以被查詢,并且可以離線使用。 優(yōu)點:空間大小,大于250M;支持二進制:IndexedDB不但可以存儲對象,字符串等&#…

php indexdb,html5使用indexdb的代碼實例分享(圖文)

前面說過html5對于離線應用的支持是很好的,不禁支持localstorage這樣在客戶端存儲一個鍵值對的方式而且還可以引用manifest文件,將需要緩存的文件在其中定義,其實html5中還可以使用indexdb,又稱索引數(shù)據(jù)庫,該數(shù)據(jù)庫可以…

IndexDB學習

cookie cookie是保存在客戶端本地的純文本文件。其核心目的是為了解決服務器無法識別用戶身份的問題。 HTTP協(xié)議是無狀態(tài)的 cookie工作原理 客戶端發(fā)送一個請求到服務器服務器發(fā)送一個HttpResponse響應到客戶端,其中包含Set-Cookie的頭部客戶端保存cookie&#xf…

indexDB

概述 什么是數(shù)據(jù)庫 數(shù)據(jù)庫是“按照數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來組織、存儲和管理數(shù)據(jù)的倉庫”。是一個長期存儲在計算機內(nèi)的、有組織的、可共享的、統(tǒng)一管理的大量數(shù)據(jù)的集合。 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫,傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫采用表格的儲存方式, 數(shù)據(jù)以行和列的方式進行存儲&#x…

【前端筆記】indexDB使用簡單介紹

什么是indexDB? IndexedDB 是一種底層 API,用于在客戶端存儲大量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(也包括文件/二進制大型對象(blobs))。該 API 使用索引實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的高性能搜索。雖然 Web Storage 在存儲較少量的數(shù)據(jù)很有用&…

前端數(shù)據(jù)庫indexedDB入門

什么是indexDB 學習文檔: 阮一峰老師的分享文檔:瀏覽器數(shù)據(jù)庫 IndexedDB 入門教程 - 阮一峰的網(wǎng)絡(luò)日志官方API文檔,純英文,不過提供的代碼很有用:Indexed Database API 3.0 indexDB是HTML5的新概念,indexe…

indexDB入門到精通,indexdb增刪查改,封裝indexdb類庫,indexdb基本使用

目錄 前言 一、直接上代碼更看結(jié)果更直觀 第一步:準備環(huán)境和基本的html頁面 第二步:打開數(shù)據(jù)庫(如果沒有自動創(chuàng)建) 第三步:存入一個helloWorld 第四步:封裝刪除,查詢,修改方法并分…

MNIST導入圖片數(shù)據(jù)集

一 MNIST簡介 MNIST是一個入門級的計算機視覺數(shù)據(jù)集。當我們開始學習編程時,第一件事往往是學習打印Hello World。在機器學習入門的領(lǐng)域里,我們會用MNIST數(shù)據(jù)集來實驗各種模型。 MNIST里包含各種手寫數(shù)字圖片。 也包含每張圖片對應的標簽,告訴我們這個數(shù)字幾。 MNIST數(shù)據(jù)集合…

MNIST 手寫數(shù)字識別(一)

MNIST 手寫數(shù)字識別模型建立與優(yōu)化 本篇的主要內(nèi)容有: TensorFlow 處理MNIST數(shù)據(jù)集的基本操作建立一個基礎(chǔ)的識別模型介紹 S o f t m a x Softmax Softmax回歸以及交叉熵等MNIST是一個很有名的手寫數(shù)字識別數(shù)據(jù)集(基本可以算是“Hello World”級別的了吧),我們要了解的情…

人工智能學習:載入MNIST數(shù)據(jù)集(1)

MNIST數(shù)據(jù)集是人工智能學習入門的數(shù)據(jù)集,包含了一系列的手寫的數(shù)字圖片 載入MNIST數(shù)據(jù)集的方法很簡單,Tensorflow集成了載入數(shù)據(jù)集的方法 首先導入tensorflow模塊和matplotlib.pyplot模塊,pyplot是為了在顯示載入的圖片 import tensorflow …

通過MATLAB讀取mnist數(shù)據(jù)庫

mnist (手寫字符識別) 的數(shù)據(jù)集下載地: http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ MNIST是在機器學習領(lǐng)域中的一個經(jīng)典問題。該問題解決的是把28x28像素的灰度手寫數(shù)字圖片識別為相應的數(shù)字,其中數(shù)字的范圍從0到9.下載后得到四個文件&…

MNIST及FASHION MNIST 數(shù)據(jù)讀取

概要代碼結(jié)果展示概要 mnist 數(shù)據(jù)集鏈接:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ fashion_mnist:https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist mnist 已經(jīng)被用爛了,也太簡單了。所以現(xiàn)在準備采用fashion_mnist。 兩者的讀取方式完全一致。這里以fashion mnist作為例子?!?

MNIST 手寫數(shù)據(jù)集介紹

MNIST 手寫數(shù)據(jù)集介紹 1、數(shù)據(jù)集介紹 MNIST數(shù)據(jù)集是機器學習領(lǐng)域中非常經(jīng)典的一個數(shù)據(jù)集,最簡單的方法就是使用如下代碼直接加載: import tensorflow as tf (X_train, y_train), (X_test, y_test) tf.keras.datasets.mnist.load_data() print(X_trai…

Python手動讀取MNIST數(shù)據(jù)集

注意,這里讀取的文件都是gz文件解壓后的,不是gz文件 法① import numpy as np import struct import os import matplotlib.pyplot as plt def load_mnist_train(path, kindtrain):labels_path os.path.join(path,%s-labels-idx1-ubyte% kind)images_pa…

基于MNIST數(shù)據(jù)集實現(xiàn)手寫數(shù)字識別

介紹 在TensorFlow的官方入門課程中,多次用到mnist數(shù)據(jù)集。mnist數(shù)據(jù)集是一個數(shù)字手寫體圖片庫,但它的存儲格式并非常見的圖片格式,所有的圖片都集中保存在四個擴展名為idx*-ubyte.gz的二進制文件。 可以直接從官網(wǎng)進行下載 http://yann.le…

詳解 MNIST 數(shù)據(jù)集

原文轉(zhuǎn)載于:https://blog.csdn.net/simple_the_best/article/details/75267863 MNIST 數(shù)據(jù)集已經(jīng)是一個被”嚼爛”了的數(shù)據(jù)集, 很多教程都會對它”下手”, 幾乎成為一個 “典范”. 不過有些人可能對它還不是很了解, 下面來介紹一下. MNIST 數(shù)據(jù)集可在 http://yann.lecun.com/e…