跨域问题

本文详细介绍了在Spring框架中如何通过CorsFilter实现跨域请求的处理,包括配置CorsConfiguration以允许特定源、方法和头信息,同时设置凭证支持和最大年龄。

预期结果:

  • Option请求能够快速处理,不经过拦截器,直接返回结果
  • 其他请求如果不符合跨域规则,直接返回结果

解决方案:

spring中提供了CorsFilter类,已经为我们写好了跨域处理逻辑,只需要进行对应的跨域配置即可,推荐使用

@Configuration
public class CorsConfig {

    @Value("${service.corsOrigin}")
    private String corsOrigins;

    private CorsConfiguration buildConfig() {
        CorsConfiguration corsConfiguration = new CorsConfiguration();
        for (String corsOrigin : corsOrigins.split(",")) {
            corsConfiguration.addAllowedOrigin(corsOrigin);
        }
        // "Origin, X-Requested-With, Content-Type, Accept"
        corsConfiguration.addAllowedHeader("*");
        // "POST, GET"
        corsConfiguration.addAllowedMethod("*");
        corsConfiguration.setMaxAge(3600L);
        corsConfiguration.setAllowCredentials(true);
        return corsConfiguration;
    }

    @Bean
    public CorsFilter corsFilter() {
        UrlBasedCorsConfigurationSource source = new UrlBasedCorsConfigurationSource();
        source.registerCorsConfiguration("/**", buildConfig());
        return new CorsFilter(source);
    }
}

还有如下一种方法,该方法会在拦截器执行之后执行,不符合我的需求,不推荐使用

@Component
public class MvcConfig extends WebMvcConfigurationSupport {

    @Override
    public void addCorsMappings(CorsRegistry registry) {
        registry.addMapping("/**")
                .allowedOrigins("*")
                .allowedMethods("POST", "GET", "PUT", "OPTIONS", "DELETE")// 允许请求方法
                .maxAge(3600L)
                .allowedHeaders("*")// 允许头部设置
                .allowCredentials(true);
    }
}

 

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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