跨域知识片段

浏览器对于浏览器的限制,跨域,xhr请求(xmlhttprequest)会产生跨域请求;

跨域请求会导致在controller中两个session不一样;

 

跨域的解决思路?

1.采用jsonp(不常用):前端采用jsonp方式请求,后台要配置一个类继承AbstractJsonpResponseBodyAdvice这个类,构造方法有“callback”让前后端约定形成;

 

请求参数会有callback。但是只支持get方法,同时也只能支持调用自己的,如果是第三方不能改被调用者时不能用;

 


 2.修改被调用方,让它支持跨域请求,逃过浏览器的拦截。

跨域请求的请求头会有:Origin这个信息

通过Filter来修改被调用方的请求头信息,

 

3.修改调用方,隐藏自己的域名,让浏览器认为自己的域名和被调用者是相同的域。4.配置浏览器不做跨域验证;

采用Nginx的反向代理,让代理将用户用访问的地址映射为后台的地址,这样浏览器就默认这是本域之间的访问,不会出现跨域问题

 

在前端的ajax请求方式中,配置多一个参数    xhrFields:{withCredentials:true}

比如一个  $.ajax({

           url:’xxxxxx’,

           data:{‘xxx’:xxx,……},

           success:function(e){

},

   Error:function(e){

},

xhrFields:{withCredentials:true},

type:’json’

})

 

在后台,你本来的域名是kys.yd.com的静态页面访问另外的域名:itheima.kays.com中的一个controller,那么就在这个controller上面加上一个注解@CrossOrigin,就可以实现前端跨域请求到不同域名的一个后端的controller了

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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