ajax跨域请求

本文介绍了如何通过设置Access-Control-Allow-Origin头部来解决AJAX跨域访问问题,并提供了两种设置方法,一种是允许指定域名访问,另一种是允许所有域名访问。
今天陪老婆学习ajax,遇到一个ajax跨域访问的问题,就是用ajax在一个域名下向另一个域名发起请求,结果返回 

No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource. Origin 'null' is therefore not allowed access.

过程: 

 当我们运行ajax的时候浏览器已经向服务器发送了请求,但是我们没能接受到信息。如果我们想成功接受到信息,需要在服务端的返回头里添加 Access-Control-Allow-Origin ,那接下来我们应该怎么写呢!

header('Access-Control-Allow-Origin: http://sunl360.blog.163.com/');

这里只要跟上我们想要同意的的域名,你就可以请求了 。 

header('Access-Control-Allow-Origin:*');

而当他的值是 “*” 是,表示所有请求下的域名我们都可以访问,也就是不管谁的请求都是可以得。 

注:生产环境中不可使用 “*”

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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