Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Semantic-UI - Как очистить выпадающий кеш

Как я могу очистить кеш раскрывающегося списка Semantic-UI, который настроен на получение своего содержимого с удаленного URL-адреса? Вот мой код до сих пор. Он не отправляет новый запрос на api.php всякий раз, когда я нажимаю на него, т. е. показывает старые данные. Однако, когда я что-то ищу, он отправляет запрос.

$('#dd').dropdown({
        apiSettings: {
            url: '/api.php?q={query}',
            data: {query: ''},
            method: 'POST'
        }
});

  • Вы пробовали cache: false? 09.06.2017

Ответы:


1

Вы можете добавить cache: false, чтобы предотвратить кеширование раскрывающегося списка.

$('#dd').dropdown({
    apiSettings: {
        url: '/api.php?q={query}',
        data: {query: ''},
        method: 'POST',
        cache: false
    }
});

А вот очистка кеша в localStorage

09.06.2017
  • Хорошо, это работает, но вам нужно обновить ответ и указать cache:false внутри apiSettings. 10.06.2017
  • Новые материалы

    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..