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本文章來為各位介紹一篇關(guān)于HTML5 - 瀏覽器的數(shù)據(jù)庫(kù)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(xué)可以進(jìn)來看看吧。 1，IndexedDB介紹 IndexedDB標(biāo)準(zhǔn)是HTML5官方認(rèn)可的本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù)解決方案。其目的不是取代服務(wù)器端數(shù)據(jù)庫(kù)，它…

indexDB 本地?cái)?shù)據(jù)庫(kù) IndexedDB是一種使用瀏覽器存儲(chǔ)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(diǎn)：空間大小，大于250M；支持二進(jìn)制：IndexedDB不但可以存儲(chǔ)對(duì)象，字符串等&#…

前面說過html5對(duì)于離線應(yīng)用的支持是很好的，不禁支持localstorage這樣在客戶端存儲(chǔ)一個(gè)鍵值對(duì)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(shí)html5中還可以使用indexdb，又稱索引數(shù)據(jù)庫(kù)，該數(shù)據(jù)庫(kù)可以…

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(wù)器無法識(shí)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(gè)請(qǐng)求到服務(wù)器服務(wù)器發(fā)送一個(gè)HttpResponse響應(yīng)到客戶端，其中包含Set-Cookie的頭部客戶端保存cookie&#xf…

概述 什么是數(shù)據(jù)庫(kù) 數(shù)據(jù)庫(kù)是“按照數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來組織、存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)的倉(cāng)庫(kù)”。是一個(gè)長(zhǎng)期存儲(chǔ)在計(jì)算機(jī)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(kù)，傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)采用表格的儲(chǔ)存方式， 數(shù)據(jù)以行和列的方式進(jìn)行存儲(chǔ)&#x…

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

什么是indexDB 學(xué)習(xí)文檔： 阮一峰老師的分享文檔：瀏覽器數(shù)據(jù)庫(kù) 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…

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

一 MNIST簡(jiǎn)介 MNIST是一個(gè)入門級(jí)的計(jì)算機(jī)視覺數(shù)據(jù)集。當(dāng)我們開始學(xué)習(xí)編程時(shí)，第一件事往往是學(xué)習(xí)打印Hello World。在機(jī)器學(xué)習(xí)入門的領(lǐng)域里，我們會(huì)用MNIST數(shù)據(jù)集來實(shí)驗(yàn)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(duì)應(yīng)的標(biāo)簽，告訴我們這個(gè)數(shù)字幾。 MNIST數(shù)據(jù)集合…

MNIST 手寫數(shù)字識(shí)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(gè)基礎(chǔ)的識(shí)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(gè)很有名的手寫數(shù)字識(shí)別數(shù)據(jù)集（基本可以算是“Hello World”級(jí)別的了吧），我們要了解的情…

MNIST數(shù)據(jù)集是人工智能學(xué)習(xí)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(jiǎn)單，Tensorflow集成了載入數(shù)據(jù)集的方法 首先導(dǎo)入tensorflow模塊和matplotlib.pyplot模塊，pyplot是為了在顯示載入的圖片 import tensorflow …

mnist （手寫字符識(shí)別） 的數(shù)據(jù)集下載地： http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ MNIST是在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一個(gè)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(shí)別為相應(yīng)的數(shù)字，其中數(shù)字的范圍從0到9.下載后得到四個(gè)文件&…

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(jiǎn)單了。所以現(xiàn)在準(zhǔn)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 1、數(shù)據(jù)集介紹 MNIST數(shù)據(jù)集是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中非常經(jīng)典的一個(gè)數(shù)據(jù)集，最簡(jiǎn)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…

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…

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(gè)數(shù)字手寫體圖片庫(kù)，但它的存儲(chǔ)格式并非常見的圖片格式，所有的圖片都集中保存在四個(gè)擴(kuò)展名為idx*-ubyte.gz的二進(jìn)制文件。 可以直接從官網(wǎng)進(jìn)行下載 http://yann.le…

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(gè)被”嚼爛”了的數(shù)據(jù)集, 很多教程都會(huì)對(duì)它”下手”, 幾乎成為一個(gè) “典范”. 不過有些人可能對(duì)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…

首先，必須向各位強(qiáng)調(diào)的是：該數(shù)據(jù)集名字叫MNIST，而非MINIST～ 我之前就一直弄錯(cuò)了！ 哈哈～ 網(wǎng)上有很多使用MNIST數(shù)據(jù)集的教程，要么太麻煩，要么需要翻墻下載，很慢。 在這里分享一下我找到的最方便的方法 1 下載數(shù)據(jù)集并解壓。 法1 從這個(gè)百度云鏈接下載 沒有網(wǎng)絡(luò)限制會(huì)比…

在Nvidia Digits上用tensorflow框架直接拿來使用的mnist數(shù)據(jù)集十分方便，現(xiàn)在為了究竟，使用Python直接實(shí)現(xiàn)加載mnist數(shù)據(jù)集。 from tensorflow.example.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf #加載數(shù)據(jù)集 mnist input_data.read_…

轉(zhuǎn)自：https://blog.csdn.net/simple_the_best/article/details/75267863 MNIST 數(shù)據(jù)集已經(jīng)是一個(gè)被”嚼爛”了的數(shù)據(jù)集, 很多教程都會(huì)對(duì)它”下手”, 幾乎成為一個(gè) “典范”. 不過有些人可能對(duì)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…