跨域泛化第20页

iframe跨域问题

大多数是因为使用window.parent或top.xxxx在子页面，想使用父页面的参数，但是原因两个的域名不一样，所以会出现跨域问题解决方法：在子页面window.postMessage("message

m0_67390379·2024-01-10 14:39

js解决pdf使用iframe打印报跨域错误问题

报错如下：UncaughtDOMException:Failedtoreadanamedproperty‘print’from‘Window’:Blockedaframewithorigin“https://xxxx.com”fromaccessingacross-originframe.atiframe.onload(:10:26)解决方法：把pdf转blob二进制数据，通过createObje

舜岳·2024-01-10 14:37

SpringBoot解决跨域问题的方法

转载于：https://mp.weixin.qq.com/s/wu6MyPLXgCUsqMpmuVdNYQ1引言前后端分离大势所趋，跨域问题更是老生常谈，随便用标题去google或百度一下，能搜出一大片解决方案

上善若泪·2024-01-10 13:05

计算机视觉下的数据增强

这有助于提升模型的泛化能力，减轻过拟合，增强模型对各种变化和噪声的鲁棒性。

Algorithm_Engineer_·2024-01-10 13:45

new mars3d.graphic.ModelEntity({clampToGround:true,模型不贴地处理办法

避免跨域的方案：（温馨提示：二选一）1.模型url允许跨域.2.下载示例gitclonehttps://gitee.com/marsgis/mars3d

mianmianwu·2024-01-10 11:40

【机器学习】集成学习基础概念介绍

……通过将多个学习器进行结合，常可获得比单一学习器显著优越的泛化性能。个体

Avasla·2024-01-10 10:54

JavaScript音视频，JavaScript简单获取电脑摄像头画面并播放

此外，你还需要考虑一些额外的因素，如浏览器的兼容性、跨域问题以及视频处理等。如果需要在Web应用程序中大规模使用视频流，可能需要考虑使

eguid_1·2024-01-10 10:20

Vue入门三（表单控制｜购物车案例｜v-model进阶｜与后端交互）

文章目录一、表单控制二、购物车案例三、v-model进阶四、与后端交互跨域问题解决，三种交互方法跨域问题详解1-CORS：后端代码控制，上面案例采用的方式1)方式一：后端添加请求头2)方式二：编写中间件

0Jchen·2024-01-10 09:47

c++的迭代器

迭代器（Iterator）是指针（pointer）的泛化，它允许程序员用相同的方式处理不同的数据结构（容器）。每个容器定义了一种名为iterator的类型，这种类型支持迭代器的各种行为。

wade_f193·2024-01-10 08:13

springboot 跨域处理

config包下增加如下内容packagecom.imooc.esspringboot.config;importorg.springframework.context.annotation.Bean;importorg.springframework.context.annotation.Configuration;importorg.springframework.web.cors.CorsC

shenmou·2024-01-10 07:07

机器学习：数据处理与特征工程

机器学习中的数据处理和特征工程是非常关键的步骤，它们直接影响模型的性能和泛化能力。

rubyw·2024-01-10 06:53

C2-3.3.2 机器学习/深度学习——数据增强

※总结最经典的一句话：希望模型学习的更稳健当数据量不足时候：人工智能三要素之一为数据，但获取大量数据成本高，但数据又是提高模型精度和泛化效果的重要因素。

帅翰GG·2024-01-10 06:43

【Python机器学习】决策树的优缺点

决策树的缺点是，即使做了预剪枝，它也经常过拟合，泛化性能很差，所以大多数应用中，往往使用集成方法来替代单颗决策树。

zhangbin_237·2024-01-10 06:40

【Machine Learning】Generalization Theory

本笔记基于清华大学《机器学习》的课程讲义中泛化理论相关部分，基本为笔者在考试前一两天所作的CheatSheet。内容较多，并不详细，主要作为复习和记忆的资料。

YiPeng_Deng·2024-01-10 06:33

ChatGPT 论文：Enhancing Few-shot Text-to-SQL Capabilities of Large Language Models (二)

Spider-DK：在Spider示例中添加领域知识，评估跨领域泛化能力。Spider-

数大招疯·2024-01-10 05:25

前端跨域解决方案简述

跨域是指一个域下的文档或脚本试图去请求另一个域下的资源。

EricaRui·2024-01-10 04:58

前端nginx配置指南

前端项目发布后，有些接口需要在服务器配置反向代理，资源配置gzip压缩，配置跨域允许访问等配置文件模块概览配置示例反向代理反向代理是Nginx的核心功能之一，是指客户端发送请求到代理服务器，代理服务器再将请求转发给后端的多个服务器中的一个或多个

weixin_42254016·2024-01-10 02:04

Vue如何解决跨域？原理是什么？

1.cors跨域(配置服务器)：原理：它允许浏览器向跨源服务器，发出XMLHttpRequest请求2.jsonp跨域：原理：动态生成script标签，通过src引入接口地址(因为src不存在跨域的)3

四时之雨·2024-01-09 21:35

网上这些日赚百元的项目，各个值得学习

第一个，自媒体项目自媒体是指私人化、平民化、普泛化、自主化的传播者，以现代化、电子化的手段，向不特定的大多数或者特定的单个人传递规范性及非规范性信息的新媒体的总称。通俗

黑鲨阁软件·2024-01-09 21:58

跨域问题的三种解决方法（vue）

1.CROS服务端设置请求头//设置响应头设置允许跨域response.setHeader('Access-Control-Allow-Origin','*')2.利用script标签支持跨域的属性此方法需要服务端配合指定回调

小全upup·2024-01-09 20:28

迁移学习的简要介绍

根据心理学家C.H.Judd提出的经验泛化理论：学习迁移是经验泛化的结果。只要⼀个⼈概括他的经验，可以实现从⼀种情境到另⼀种情境的转移。根据这⼀理论，迁移的前提是两个学习活动之间需要有联系。

夏日、荷花&你·2024-01-09 15:46

当你不再逃避，不再任性

是人的一种自我防御系统的一种不论是故意逃避还是无意逃避，在无重大事件发生的情况下，人们往往会忘记自己逃避了什么，为什么逃避需要注意的是如果幼儿期发生了什么事情，被潜意识出于保护开启了自我防御系统，可能会在青少年甚至成年后对一些事表现出敏感，回避、甚至会泛化也可以理解为生物学的并发症从而引发一些心理障碍

小橙子爱你哟·2024-01-09 14:14

3.3 设计模式基础

正是这些问题之间的共性催生了设计模式的概念：将对类似问题解决方案的理解泛化和形式化。模式孵化与挖掘:模式孵化：模式孵化涉及识别问题的本质并在模式库中寻找最佳匹配的解决方案。

Let's Chat Coding·2024-01-09 12:49

前后端分离后，遇到的坑

第一个问题：遇到的第一个常见问题，跨域请求。

生产队队长·2024-01-09 11:19

2-3. Maven依赖加载不进来？依赖加载失败？你值得掌握如何排查的方法

前言在上文2-2.SpringBootAPI开发详解--SpringMVC注解+封装结果+支持跨域+打包，有位粉丝在跟着实战中遇到了问题，反应@SpringBootApplication和SpringApplication

天罡gg·2024-01-09 09:41

欠拟合与过拟合

在模型训练中，我们总是希望最终的模型在训练集上有很好的拟合即训练误差小，同时在测试集上也要有较好的拟合效果即泛化误差小，但往往不尽人意。

缘起性空、·2024-01-09 05:01

SpringBoot允许跨域访问

该文章转至SpringBoot官网http://spring.io/blog/2015/06/08/cors-support-in-spring-framework现在开发的项目一般都是前后端分离的项目，所以跨域访问会经常使用

MasterXiao·2024-01-09 05:12

05 第六章

SVM给出的答案是:找到在两类样本正中间的超平面.很容易想出,此时该划分的泛化能力比较强.我们用下式来表示划分的超平面:wTx+b=0其中w为法向

罐罐儿111·2024-01-09 05:18

一篇文章（三种方案）搞定 NestJS 项目中的跨域问题

前言当我们的NestJs后端服务需要被不同源的前端项目访问时，就可能遇到“跨域问题”。

乐闻x·2024-01-09 01:09

模型评估与选择

学习器在训练集上的误差称为“训练误差”或“经验误差”，在新样本上的误差称为“泛化误差”。过拟合（overfitting）：学习器把训练样本学得太好了，很可能已经把·训练样本自身的一些特点当作了所有

c839e88a53e3·2024-01-08 21:11

HTML页面跨域请求图片资源报错：Failed to load resource: the server responded with a status of 403 (Forbidden)

笔者近日刚刚完成了一个Springboot项目，首页index.html页面元素引用了第三方服务器的图片链接，在本地测试环境输入http://localhost或者http://127.0.0.1打开首页，图片显示正常，直接在浏览器输入图片路径也是正常显示的。但是项目打包发布到服务端后，在浏览器输入站点首页路径后，这个页面图片显示区域出现一个大大的空白框，于是查看浏览器控制台，发现报错：Faile

思涛的博客·2024-01-08 21:05

笨蛋学设计模式【1】

.UML图3.1基本概念3.2UML分类(9种)4.类之间的关系(8种)4.1关联关系(3种)4.1.1单向关联4.1.2双向关联4.1.3自关联4.2聚合关系4.3组合关系4.4依赖关系4.5继承(泛化

Today-Saturday·2024-01-08 20:23

iframe跨域通信传递数据笔记 postMessage

文章目录前言一、iframe的window二、上级向iframe传值1.用postMessage2.XX三、postMessage("发送的消息","域名*代表全部");1.postMessage是window下的方法2.语法从被传值目标的window对象调用postMessage(参数1,参数2,参3一般省略)参数1:messageData参数2:targetOrigin目标域名,"*"代表所有

kfepiza·2024-01-08 20:53

Excel数据分析项目实战

你给我分析最近店铺的销售情况，以及如何提升.然后发给我一份销售表此时就需要数据分析师来完成boss提出的需求了.根据数据分析流程：数据分析流程-CSDN博客逐步完成即可.1.分析目的很明显，boss所提的需求太泛化

材哥儿·2024-01-08 19:31

PyTorch 中的批量规范化

批量规范化（BatchNormalization）是深度学习中一种常用的技术，用于加速训练过程并提高模型的稳定性和泛化能力。

不做梵高417·2024-01-08 19:24

(Matlab)基于CNN-Bi_LSTM的多输入分类(卷积神经网络-双向长短期记忆网络)

将卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆神经网络(Bi-LSTM)结合，进行数据回归预测输入训练的数据包含12个特征，1个响应值，即通过12个输入值预测1个输出值（多变量、多输入分类预测）归一化训练数据，提升网络泛化性通过

神经网络与数学建模·2024-01-08 18:20

(Matlab)基于CNN-Bi_LSTM的多维回归预测(卷积神经网络-双向长短期记忆网络)

将卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆神经网络(Bi-LSTM)结合，进行数据回归预测输入训练的数据包含18个特征，1个响应值，即通过18个输入值预测1个输出值（多变量、多输入回归预测）归一化训练数据，提升网络泛化性通过

神经网络与数学建模·2024-01-08 18:50

(Matlab)基于CNN-Bi_LSTM的多维时序回归预测(卷积神经网络-双向长短期记忆网络)

将卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆神经网络(Bi-LSTM)结合，进行数据回归预测输入训练的数据包含8个特征，1个响应值，即通过8个输入值预测1个输出值（多变量、多输入时序回归预测）归一化训练数据，提升网络泛化性通过

神经网络与数学建模·2024-01-08 18:39

UML 建模

UnifiedModeingLanguage分类1静态图:用例图类图对象图包图部署图动态图:顺序图状态图通信图活动图分类2用例模型：用例图对象模型：类图对象图动态模型：顺序图状态图UML中有4种关系：依赖、关联、泛化和实现目录简介静态图用例图类图对象图动态图顺序图状态图静态图静态模型描述了系统的静态结构

Pan10.25·2024-01-08 17:15

Nginx常用功能

文章目录一、静态资源服务二、反向代理三、负载均衡四、SSL证书五、TCP/UDP数据流代理六、开启WebSocket代理（一）配置解析（二）简介（三）原理（四）配置解析（五）问题七、跨域（一）解析（二）

real向往·2024-01-08 17:41

java.io.IOException: Broken pipe

做1个接口，处理前端请求图片跨域的问题。由于前端拿图片的时候，有跨域问题，所以让后台先拿到图片，然后再写给前台。

ps酷教程·2024-01-08 17:13

gin框架解决cors跨域

使用github.com/gin-contrib/cors三方包,git地址:https://github.com/gin-contrib/cors安装gogetgithub.com/gin-contrib/cors目录models文件下封装一个Cors函数cors.gopackagemodelsimport("time""github.com/gin-contrib/cors""github.c

追逐梦想之路_随笔·2024-01-08 17:05

多模态推荐系统综述：三、多模态特征增强

如果能够区分独特特征和共同特征，那么MRS的推荐性能和泛化能力可以得到显着提高。解耦表征学习（DRL）和对比学习（CL）被用来进行基于交互的特征增强。

南宫凝忆·2024-01-08 16:50

跨域请求

上一篇写的学习原生Ajax和简易搭建nodejs服务器中所写到的例子都是把程序放到本地服务器去运行的，主要就是因为本地打开程序去请求服务器的内容就会产生跨域请求，这是浏览器所不允许的，如打开浏览器按F12

大数据阶梯之路·2024-01-08 14:56

记录 vue-element登录请求遇到cors跨域错误及解决方法

如下图发生了CORS错误，再看看服务端，是一个简单的flask应用可以看出前端的预请求，options是成功的，但是post请求的时候是失败的，AccesstoXMLHttpRequestat‘http://127.0.0.1:5000/user/login’fromorigin‘http://localhost:9527’hasbeenblockedbyCORSpolicy…解决方法：在服务端增

bianlidou·2024-01-08 14:58

字节跳动机器人研究团队：用大规模视频数据训练GR-1，机器人轻松应对复杂任务

大规模的预训练能够帮助模型学习可泛化的特征，进而让其轻松迁移到下游的任务上。但相比自然语言数据，机器人数据是十分稀缺的。而且机器人数据包括了图片、语言、机器人状态和机器人动作等多种模态。

xwz小王子·2024-01-08 12:03

小白学习深度学习之（三）——多层感知机

mlp隐藏层从线性到非线性通用近似定理多层感知机的简洁实现模型K折交叉验证泛化误差、训练误差、欠拟合、过拟合权重衰减暂退法(Dropout)在学习完线性回归和softmax回归后，我们开始对深度神经网络的的探索

维斯德尔·2024-01-08 12:10

设计一个二分类器都需要那些步骤？

这有助于确保模型在各个数据集上都能很好地泛化。对于人脸二分类器，正类别可能是包含人脸的图像，负类别可能是不包含人脸的图像。确保数据集的标签正确。

一只发呆的猪·2024-01-08 11:55

解决神经网络过拟合的策略有哪些？

过拟合发生在模型对训练数据学得太好，以至于失去了泛化到新数据的能力。以下是一些常用的策略来减轻或避免过拟合：1.增加数据量：使用更多的训练数据可以提高模型的泛化能力。

CA&AI-drugdesign·2024-01-08 11:24

深度学习中的正则化指的是什么？

在深度学习中，正则化是一种技术，旨在减少模型的过拟合，提高其在未见数据上的泛化能力。过拟合是指模型在训练数据上表现得非常好，但在新数据上表现不佳的情况。