memocahce,localstorage哪个可以应用程序关了还有?

eehinjor2 2020-12-01 10:01:31
在做企业微信相关的开发,从企业微信返回的TOKEN有2个小时的有效期,现在想存起来,以减少获取的次数。

最早是想用COOKIE存的,但最终未能实现。后来用了RUNTIME的CACHE,但是应用程序一关闭,这个数值就没有了。

哪种方法可以简单的存放这个TOKEN呢?应用程序关闭,甚至存放好了,其他应用程序也可以访问(单独读写TXT文件、数据库方式除外)


想法是几个应用程序,只要有一个获得了这个TOKEN,就更新,只要不过期,其他的应用程序也可以直接用这个TOKEN。


是WINFOMR的应用软件。
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lorimoon 2020-12-02
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建个web服务。所有与微信通信都通过该web 间接返回。
文末附数据集可视化效果图。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[护栏(bollard)] · 训练集:2239 张 · 验证集:640 张 · 测试集:320 张 · 总计:3199 张 城市街道护栏目标检测数据集... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 94 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.7341** mAP50-95 | 0.3921 Precision | 0.7873 Recall | 0.6713 train/box_loss | 1.5260 train/cls_loss | 0.8206 val/box_loss | 1.7977 val/cls_loss | 1.1156 【训练过程分析】 94 轮训练后 mAP50 为 0.7341,模型基本收敛但还有提升余地。Loss 曲线下降正常,后期趋于平缓。mAP50-95 为 0.3921,和 mAP50 差距 0.34,定位精度是主要短板。 【模型性能评估】 Precision 0.7873、Recall 0.6713,精度高于召回,存在一定漏检。 【预测效果展示】 验证集预测效果一般,大部分目标能被检出,但存在部分漏检或框边缘贴合度不足的情况。 【改进建议】 1. 增强难例挖掘:在大规模数据中筛选误检、漏检样本做针对性增强。 2. 提升输入分辨率:640 对定位精度支撑不足,尝试 800 或 1024 改善 mAP50-95。 3. 调优 NMS 和置信度阈值:当前精召偏低,适当调整过滤阈值平衡输出质量。 【预测效果展示】

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