style="text-indent:2em;">大家好,今天来为大家解答js严格模式 不能用const吗这个问题的一些问题点,包括不建议用eval也一样很多人还不知道,因此呢,今天就来为大家分析分析,现在让我们一起来看看吧!如果解决了您的问题,还望您关注下本站哦,谢谢~
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液体包装膜用哪种好
用聚乙烯(PE)好,它必须符合包装印刷、加工、贮运和卫生等方面的要求。
从膜的外观和性能看,可分三大类:软质乳白PE膜、黑白共挤PE膜、硬质高温蒸煮PE膜。一种类,软质乳白PE膜保质期比较短。软质乳白PE膜,主要应用于牛奶、酱油、醋等简易液体包装,共挤吹膜母料由LDPE、LLDPE和乳白色料组成。该膜在性能上,阻隔性能比较差,杀菌温度不过90℃,保质期比较短;一般用在手工或低速的灌装设备上。
二种类,黑白共挤pe膜拥有不同类型的,但是其印刷适应性比较差。黑白共挤pe膜多为三层,多为五层,吹膜时,增加的中间层为阻隔性的母料共挤而成,热封内层的黑色母料起到阻光、隔绝紫外线作用。由于中间阻隔层的存在,以E-VA、EVAL等母料组成,内装物的保质期较长,可以维持在三十天以上。
三种类,硬质的高温蒸煮PE膜耐高温性强,适合高温杀菌。
js严格模式 不能用const吗
不正确。在严格模式下,可以使用const关键字来定义常量。严格模式与非严格模式的主要区别在于如何处理不安全的行为和错误,以及如何处理作用域。
在严格模式下,变量未声明就使用、函数参数重名、eval等会被视为错误,同时为了避免一些不利的行为,还禁止了一些使用不当的语法。
但const关键字并不会造成任何不利影响,使用它可以更好地实现常量,并能够确保代码的可读性和可维护性。因此,在严格模式下,仍然可以使用const关键字。
家用除湿机管用吗
空调除湿效果其实非常勉强
在中国,了解除湿机的人算是见多识广了,而有除湿机使用体验的人,更是少之又少了!中国家庭,大多装有分体式空调,高潮湿时段,用空调的低风制冷功能(称除湿模式)将就除湿比较普遍。空调的这种除湿功能,一定程度上讲,误导了用户不再购买节能、实用除湿机的消费观念。
用空调除湿效果如何呢?空调制冷时把房间空气冷却可以去水,但除湿功效不佳,费电而且低效,水抽走了一些,但房间温度也踉着降下来了,相对湿度则并没有明显的下降,感觉阴冷!,干爽效果是几乎没有的。如果直接开门引入户外潮湿暖空气,因房间温度已经较低,房间又会重新回到高湿状态。由于空调主要作用是制冷或制热调温,“除湿”其实是空调制冷产生的附带辅助作用,它的除湿效果实际上是非常的勉强。
除湿机是将房间的空气一遍遍的循环冷却除水,升温,一般一台22升/天的除湿机,每小时的排风量约150立方,按正常房间20㎡,3米层高来算。除湿机一小时能将你房间的所有空气循环3到4遍。一天下来能抽出来40多斤水,且可以在操作键盘上设定你喜欢的湿度。
空调除湿耗电量高于除湿机
再来比较下耗电,一台房间的空调功率大约是1500瓦,每小时费1.5度电,开一天是36度电。22升/天的除湿机,功率是330瓦左右,一天不停是8度电。耗电相差4倍左右,而除湿的效果更是天差地别,房间开启除湿机,一般1小时见“干",舒适又省电。
近年来随着人民的生活水平不断提高,人们的消费观念的更新,除湿机也逐步走入家庭,成为许多家庭中不可或缺的一员。特别在梅雨季节,它们成了高档服装皮具、高档家用电器的保护神,成了风湿、呼吸系统等疾病的病人以及老人、产妇及婴幼儿的保健员,为所有需要适宜湿度的用户创造一个良好的环境。
针对人们日益增长的选购除湿机的行为,艾媒金榜(iiMediaRanking)发布了《2019春季·中国除湿机品牌排行榜TOP20》榜单,此次榜单是采用艾媒独有的iiMeval大数据评价模型,结合品牌实力评价、产品市场认可度、媒体热度指数、用户口碑指数、分析师评价指数等多个维度针对品牌进行综合评价与排名。美的、格力、松下、飞利浦、德业、TCL、欧井、海尔、百奥、JHS等二十个除湿机品牌凭借综合实力成功上榜。
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1.数据类型不同:Redis支持更多的数据类型,包括字符串、列表、集合、有序集合、哈希表、位图和地理空间索引等,而lua只支持字符串类型。
2.数据持久化方式不同:Redis可以将数据持久化到磁盘中,支持两种持久化方式,即RDB快照和AOF日志;而lua则不支持数据持久化,数据只存在于内存中,如果重启或者服务崩溃,数据将会丢失。
3.内存管理方式不同:Redis使用内存淘汰算法来管理内存,当内存使用达到一定限制时,会根据算法淘汰一部分数据;则使用LRU(最近最少使用)算法来管理内存,当内存不足时,会优先淘汰最近最少使用的数据。
4.分布式方式不同:Redis支持主从复制和哨兵模式,可以实现高可用和读写分离;而lua则不支持分布式,只能通过客户端来实现分布式。
5.应用场景不同:由于Redis支持更多的数据类型和数据持久化方式,适合用于数据量不大但访问频繁的场景,比如社交网络、实时消息推送等;而lua则适合用于数据量较大但访问频率低的场景,比如网站访问量大但数据变化不频繁的情况下,可以通过lua来缓存大量的数据,减轻数据库的压力。
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