uniapp做小程序的时候 如果form表单未提交 返回再次进入的话上次填的内容还在怎么实现

时间: 2025-01-27 14:09:16 浏览: 43
在uniApp开发小程序时,如果你想要实现在表单(form)未提交的情况下返回,下次再进来仍然显示用户之前填写的内容,可以采取以下几个步骤: 1. **数据持久化**: - 使用uni-app提供的`Storage` API将表单数据存储到本地。当用户离开页面时(如通过返回按钮),将表单数据序列化并保存起来。示例代码如下: ```javascript uni.setStorageSync('formData', formToJSON(formData)); ``` - 当页面重新加载时,从`Storage`中读取数据并设置到表单控件中: ```javascript const savedFormData = uni.getStorageSync('formData'); if (savedFormData) { setFormData(JSON.parse(savedFormData), form); } ``` 2. **表单验证**: - 在用户输入时保持状态,例如通过监听`input`事件,确保之前的错误提示不会丢失。 3. **生命周期钩子**: - 使用`onShow`或`onLoad`等生命周期函数,检查是否有已保存的数据,并相应地初始化表单。 4. **处理表单提交**: - 提交表单时,除了实际的业务逻辑,记得在提交前同步更新`Storage`,以便再次进入时能立即看到最新的数据。 ```javascript form.onsubmit(() => { // 提交数据逻辑 uni.setStorageSync('formData', formData); // ...其他提交操作... }) ```
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内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。

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