


Impossible de sauvegarder les données sur le stockage local, pourquoi ?
Pourquoi mes données ne peuvent-elles pas être enregistrées sur le stockage local ?
Cet article expliquera en détail pourquoi, dans certains cas, les données ne peuvent pas être enregistrées sur le stockage local (localstorage). En attendant, je vais vous fournir quelques exemples de code concrets pour vous aider à comprendre cela.
Tout d’abord, comprenons ce qu’est le stockage local. Localstorage est une API de stockage Web introduite dans HTML5 qui permet aux développeurs de stocker et de récupérer des données sur le navigateur client. C'est similaire au stockage de session. Cependant, les données stockées dans le stockage local n'ont pas de limite de temps d'expiration et seront toujours enregistrées dans le navigateur de l'utilisateur à moins que l'utilisateur ne supprime ou efface manuellement les données du navigateur.
Alors, lorsque nous utilisons le stockage local, pourquoi les données ne parviennent-elles pas à être enregistrées ? Voici quelques raisons possibles :
- Problèmes de compatibilité : le stockage local est une nouvelle fonctionnalité introduite par HTML5, et différents navigateurs peuvent la prendre en charge différemment. Ainsi, si la version de votre navigateur est plus ancienne ou ne prend pas en charge le stockage local, vous ne pourrez pas l'utiliser. Vérifiez toujours la compatibilité du navigateur avant d’écrire du code.
- Limite d'espace de stockage : chaque navigateur a certaines limites sur l'espace de stockage local. Généralement, l'espace de stockage est limité à 5 Mo par nom de domaine. Si vos données dépassent cette limite, le navigateur ne pourra pas les sauvegarder.
- Mode confidentialité : dans certains navigateurs, le stockage local est désactivé en mode confidentialité. Si un utilisateur ouvre votre page Web en mode privé, vous ne pourrez pas utiliser le stockage local pour enregistrer des données.
Exemple de code spécifique
Ce qui suit est un exemple de code simple pour enregistrer et obtenir des données sur le stockage local :
// 保存数据到localstorage中 localStorage.setItem('name', 'John'); localStorage.setItem('age', 30); // 从localstorage中获取数据 var name = localStorage.getItem('name'); var age = localStorage.getItem('age'); console.log(name); // 输出:John console.log(age); // 输出:30
Selon l'exemple de code ci-dessus, nous utilisons la méthode setItem
方法来保存数据,使用getItem
pour obtenir les données. En affichant la sortie de la console, nous pouvons nous assurer que les données ont été enregistrées et récupérées avec succès.
Cependant, si vous constatez toujours dans votre code que les données ne peuvent pas être enregistrées sur le stockage local, vous pouvez essayer les solutions de contournement suivantes :
- Vérifiez la compatibilité du navigateur : assurez-vous que la version du navigateur que vous utilisez prend en charge le stockage local. Vous pouvez consulter la documentation de votre navigateur ou rechercher des informations en ligne.
- Vérifiez les limites de stockage : si vos données dépassent la limite de stockage du stockage local, envisagez de compresser ou de réduire les données pour réduire leur taille.
- Vérifiez le mode de confidentialité : vous pouvez essayer de désactiver le mode de confidentialité pour voir si les données peuvent être enregistrées avec succès. Si les données ne peuvent pas être enregistrées en mode privé, vous pouvez envisager d'utiliser d'autres méthodes pour stocker les données, telles que les cookies ou le stockage côté serveur.
Résumé :
Lors de l'utilisation du stockage local, l'échec de l'enregistrement des données sur le stockage local peut être dû à la compatibilité du navigateur, aux limitations de l'espace de stockage ou au mode de confidentialité. Avant d'écrire du code, assurez-vous de revérifier ces facteurs et de les traiter au cas par cas.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator
Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1
Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

DDREASE est un outil permettant de récupérer des données à partir de périphériques de fichiers ou de blocs tels que des disques durs, des SSD, des disques RAM, des CD, des DVD et des périphériques de stockage USB. Il copie les données d'un périphérique bloc à un autre, laissant derrière lui les blocs corrompus et ne déplaçant que les bons blocs. ddreasue est un puissant outil de récupération entièrement automatisé car il ne nécessite aucune interruption pendant les opérations de récupération. De plus, grâce au fichier map ddasue, il peut être arrêté et repris à tout moment. Les autres fonctionnalités clés de DDREASE sont les suivantes : Il n'écrase pas les données récupérées mais comble les lacunes en cas de récupération itérative. Cependant, il peut être tronqué si l'outil est invité à le faire explicitement. Récupérer les données de plusieurs fichiers ou blocs en un seul

0. À quoi sert cet article ? Nous proposons DepthFM : un modèle d'estimation de profondeur monoculaire génératif de pointe, polyvalent et rapide. En plus des tâches traditionnelles d'estimation de la profondeur, DepthFM démontre également des capacités de pointe dans les tâches en aval telles que l'inpainting en profondeur. DepthFM est efficace et peut synthétiser des cartes de profondeur en quelques étapes d'inférence. Lisons ce travail ensemble ~ 1. Titre des informations sur l'article : DepthFM : FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching Auteur : MingGui, JohannesS.Fischer, UlrichPrestel, PingchuanMa, Dmytr

Si vous avez besoin de savoir comment utiliser le filtrage avec plusieurs critères dans Excel, le didacticiel suivant vous guidera à travers les étapes pour vous assurer que vous pouvez filtrer et trier efficacement vos données. La fonction de filtrage d'Excel est très puissante et peut vous aider à extraire les informations dont vous avez besoin à partir de grandes quantités de données. Cette fonction peut filtrer les données en fonction des conditions que vous définissez et afficher uniquement les pièces qui remplissent les conditions, rendant la gestion des données plus efficace. En utilisant la fonction de filtre, vous pouvez trouver rapidement des données cibles, ce qui vous fait gagner du temps dans la recherche et l'organisation des données. Cette fonction peut non seulement être appliquée à de simples listes de données, mais peut également être filtrée en fonction de plusieurs conditions pour vous aider à localiser plus précisément les informations dont vous avez besoin. Dans l’ensemble, la fonction de filtrage d’Excel est très utile

Xiaohongshu a un contenu riche que tout le monde peut consulter librement ici, afin que vous puissiez utiliser ce logiciel pour soulager l'ennui tous les jours et vous aider vous-même. En utilisant ce logiciel, vous verrez parfois diverses belles choses. mais les images enregistrées ont des filigranes, ce qui est très important. Tout le monde veut savoir comment enregistrer des images sans filigrane ici. Je vais vous fournir une méthode pour ceux qui en ont besoin. Tout le monde peut la comprendre et l'utiliser immédiatement ! 1. Cliquez sur "..." dans le coin supérieur droit de l'image pour copier le lien 2. Ouvrez l'applet WeChat 3. Recherchez la bibliothèque de patates douces dans l'applet WeChat 4. Entrez dans la bibliothèque de patates douces et confirmez pour obtenir le lien 5. Obtenez la photo et enregistrez-la dans l'album du téléphone portable

Les performances de JAX, promu par Google, ont dépassé celles de Pytorch et TensorFlow lors de récents tests de référence, se classant au premier rang sur 7 indicateurs. Et le test n’a pas été fait sur le TPU présentant les meilleures performances JAX. Bien que parmi les développeurs, Pytorch soit toujours plus populaire que Tensorflow. Mais à l’avenir, des modèles plus volumineux seront peut-être formés et exécutés sur la base de la plate-forme JAX. Modèles Récemment, l'équipe Keras a comparé trois backends (TensorFlow, JAX, PyTorch) avec l'implémentation native de PyTorch et Keras2 avec TensorFlow. Premièrement, ils sélectionnent un ensemble de

Vous êtes confronté à un décalage et à une connexion de données mobile lente sur iPhone ? En règle générale, la puissance de l'Internet cellulaire sur votre téléphone dépend de plusieurs facteurs tels que la région, le type de réseau cellulaire, le type d'itinérance, etc. Vous pouvez prendre certaines mesures pour obtenir une connexion Internet cellulaire plus rapide et plus fiable. Correctif 1 – Forcer le redémarrage de l'iPhone Parfois, le redémarrage forcé de votre appareil réinitialise simplement beaucoup de choses, y compris la connexion cellulaire. Étape 1 – Appuyez simplement une fois sur la touche d’augmentation du volume et relâchez-la. Ensuite, appuyez sur la touche de réduction du volume et relâchez-la à nouveau. Étape 2 – La partie suivante du processus consiste à maintenir le bouton sur le côté droit. Laissez l'iPhone finir de redémarrer. Activez les données cellulaires et vérifiez la vitesse du réseau. Vérifiez à nouveau Correctif 2 – Changer le mode de données Bien que la 5G offre de meilleures vitesses de réseau, elle fonctionne mieux lorsque le signal est plus faible

1. Ouvrez l'application Douyin, recherchez la vidéo que vous souhaitez télécharger et enregistrer, puis cliquez sur le bouton [Partager] dans le coin inférieur droit. 2. Dans la fenêtre contextuelle qui apparaît, faites glisser les boutons de fonction de la deuxième rangée vers la droite, recherchez et cliquez sur [Enregistrer localement]. 3. Une nouvelle fenêtre contextuelle apparaîtra à ce moment-là et l'utilisateur pourra voir la progression du téléchargement de la vidéo et attendre la fin du téléchargement. 4. Une fois le téléchargement terminé, le message [Enregistré, veuillez accéder à l'album pour le visualiser] s'affichera, afin que la vidéo qui vient d'être téléchargée soit enregistrée avec succès dans l'album du téléphone mobile de l'utilisateur.

Je pleure à mort. Le monde construit à la folie de grands modèles. Les données sur Internet ne suffisent pas du tout. Le modèle de formation ressemble à « The Hunger Games », et les chercheurs en IA du monde entier se demandent comment nourrir ces personnes avides de données. Ce problème est particulièrement important dans les tâches multimodales. À une époque où rien ne pouvait être fait, une équipe de start-up du département de l'Université Renmin de Chine a utilisé son propre nouveau modèle pour devenir la première en Chine à faire de « l'auto-alimentation des données générées par le modèle » une réalité. De plus, il s’agit d’une approche à deux volets, du côté compréhension et du côté génération, les deux côtés peuvent générer de nouvelles données multimodales de haute qualité et fournir un retour de données au modèle lui-même. Qu'est-ce qu'un modèle ? Awaker 1.0, un grand modèle multimodal qui vient d'apparaître sur le Forum Zhongguancun. Qui est l'équipe ? Moteur Sophon. Fondé par Gao Yizhao, doctorant à la Hillhouse School of Artificial Intelligence de l’Université Renmin.
