关于跨域

1.关于跨域:
在这里插入图片描述
跨域其实主要是因为浏览器的同源策略的限制,而服务器之间是没有的,请求只需要ip和端口存在正确即可
协议、域名、端口都相同才叫同源,
同源政策的目的,是为了保证用户信息的安全,防止恶意的网站窃取数据。
同源限制:1)无法读取不同源的 Cookie、LocalStorage 和 IndexDB 。
2)无法获得不同源的DOM 。
假设:平时登录银行,用的www.yinhang.com,现在有一个钓鱼网站,www.yinghang.com,钓鱼网站窃取了正常的网站的DOM,网址也是差不多,一般人是看不出来的。一旦输入了,账号密码,对方只需要console.log(XX),那就危险了!还有就是,如果一个网站,跳另一个网站,cookie允许随意携带,那危险也可想而知。
所以浏览器的同源限制还是很有必要的,不说绝对,但能避免很多潜在危险了!
2.那么当处于开发人员,不得不进行跨域,那又如何应对呢!
其实关于跨域的方法,网上案例很多,可以前端客户端处理,也可以后台服务器配置。
前端操作的:,什么jsonp,iframe等等,作为后端dog就不详细说了,网上应该蛮多
后台服务器配置的普通跨域请求: 只服务端设置Access-Control-Allow-Origin即可,前端无须设置。大部分情况,大家都喜欢将Access-Control-Allow-Origin设置为*,即任意外域都能访问该资源。
附带凭证信息的请求:,需要前后端都要配置
CORS预请求会将用户的身份认证凭据排除在外,包括cookie、http-authentication报头等。如果需要支持用户凭证,需要在XHR的withCredentials属性设置为true,同时Access-control-allow-origin不能设置为*。在服务器端会利用响应报头Access-Control-Allow-Credentials来声明是否支持用户凭证。同时,利用withCredentials这个属性,也可以检测浏览器是否支持CORS。
但是在实践过程中,一般我们喜欢让服务器来多做一些处理,从而尽可能让前端简化,所以这里主要讲了一个,究极简单的,后端服务器,处理跨域问题:
只需要将这个代码在服务器端filter中加入:CorsConfig.java文件即可:这里前端也没做操作,只是允许浏览器的跨域请求,带cookie等身份认证凭据,则前后端都还需要配置

import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.web.cors.CorsConfiguration;
import org.springframework.web.cors.UrlBasedCorsConfigurationSource;
import org.springframework.web.filter.CorsFilter;

/**
 * 跨域配置
 * @author zp
 */
@Configuration
public class CorsConfig {
    private CorsConfiguration buildConfig() {
        CorsConfiguration corsConfiguration = new CorsConfiguration();
        // 允许任何域名使用
        corsConfiguration.addAllowedOrigin("*");
        // 允许任何头
        corsConfiguration.addAllowedHeader("*");
        // 允许任何方法(post、get等)
        corsConfiguration.addAllowedMethod("*");
        return corsConfiguration;
    }

    @Bean
    public CorsFilter corsFilter() {
        UrlBasedCorsConfigurationSource source = new UrlBasedCorsConfigurationSource();
        // 对接口配置跨域设置
        source.registerCorsConfiguration("/**", buildConfig());
        return new CorsFilter(source);
    }

}

ojbk,以前只知道有这个问题,解决什么的,都是等大佬们配置好,使用即可,今天渐渐去研究了一番,还是可以的!加油,继续写bug,改bug!挺有意思的呢!

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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