Cross-Origin Read Blocking (CORB) 已屏蔽 MIME 类型为 text/html 的跨域响应 http://10.25.199.181:9091/assets/images/bangblack.png

时间: 2023-10-04 17:09:08 浏览: 197
这个错误通常是由于浏览器的安全策略引起的。CORB是一种浏览器安全机制,用于防止网站从跨域资源中读取敏感信息。它会阻止浏览器读取MIME类型为text/html的跨域响应,因为这种响应通常包含HTML代码和其他可能存在安全问题的内容。 解决这个问题的方法是让服务器返回正确的MIME类型,例如image/png而不是text/html。如果你无法更改服务器端的MIME类型,你可以通过在服务器端设置响应头来解决这个问题。具体来说,你需要在响应头中添加"Access-Control-Allow-Origin"字段,允许浏览器跨域访问这个资源。例如,你可以在服务器端的HTTP响应头中添加以下代码: Access-Control-Allow-Origin: * 这将允许所有域名的浏览器访问该资源。如果你只想允许特定的域名访问该资源,你可以将星号替换为特定的域名。
相关问题

cross-origin read blocking (corb) 已屏蔽 mime 类型为 text/html 的跨域响应

### 回答1: cross-origin read blocking (corb) 是一种安全机制,用于阻止恶意网站从跨域响应中读取敏感信息。当浏览器检测到跨域响应的 MIME 类型为 text/html 时,会自动屏蔽该响应,以保护用户的安全。 ### 回答2: Cross-Origin Read Blocking(CORB)是一种浏览器安全机制,用于防止恶意网站利用跨站脚本攻击(XSS)来读取其他网站的数据。其核心原理是当浏览器发现在跨域请求响应中存在恶意代码时,浏览器会自动禁止浏览器访问该响应。 在Corb中,浏览器会检查响应的Content-Type头部中的MIME类型,如果类型为"text/html"且响应中包含了javascript脚本,则浏览器会自动阻止响应。这是因为在这种情况下,响应可能会包含恶意脚本,攻击者可以利用这些脚本读取其他域中的敏感数据。 对于开发者来说,Corb会产生一些挑战,例如在进行跨域请求时需要确保响应的MIME类型正确,避免误将HTML响应标记为text/html。开发者可以采用一些技巧来解决这个问题,比如在API响应中包含一个额外的字段来指示MIME类型。 总之,Cross-Origin Read Blocking(CORB)可以帮助保护用户的隐私和安全,但它也需要开发者的注意和意识,以确保跨域请求的安全性和有效性。 ### 回答3: Cross-Origin Read Blocking (CORB) 是一种针对浏览器的安全机制,旨在防止恶意网站和攻击者利用跨站脚本攻击 (XSS) 来窃取用户的敏感信息。CORB 通过拦截具有特定 MIME 类型的跨域响应,来保护用户的隐私安全。 在CORB中,浏览器会拦截 MIME 类型为 text/html 的跨域响应,防止响应中的恶意代码对当前网页进行攻击。该机制会检查请求的 MIME 类型,并将其与响应的 MIME 类型进行比较。如果两者不匹配,则浏览器会视其为不安全,并拒绝加载响应内容。这样可以有效地防止通过跨站点请求伪造 (CSRF) 攻击等手段进行的 XSS 攻击。 需要注意的是,CORB 并没有完全屏蔽 text/html 类型的响应,而是只拦截那些被认为不安全的响应。如果响应被允许,浏览器会将其加入查看器中,并根据其 MIME 类型执行相应的解析操作。此外,CORB 还可配置为针对特定的 MIME 类型或响应头字段进行拦截,以增强安全性。 总的来说,CORB 是一种能够有效保护用户隐私和安全的浏览器安全机制。它可以防止恶意网站和攻击者利用跨站脚本攻击 (XSS) 来窃取用户的敏感信息。虽然这种机制会对部分跨域响应进行拦截,但它能够有效地提高浏览器的安全性,为用户带来更好的浏览体验。

Cross-Origin Read Blocking (CORB) 已屏蔽 MIME 类型为 text/html 的跨域响应

这是一个浏览器的安全机制,用于防止跨域读取敏感信息。它会阻止在浏览器上运行的脚本读取来自不同域的响应,特别是 MIME 类型为 text/html 的响应。这是因为这些响应可能包含敏感信息,如用户登录凭据等。如果你需要访问跨域响应,可以通过 CORS(跨源资源共享)机制或者 JSONP(JSON with Padding)来解决。
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pytorch代码如下:class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s if weight is not None: weight = torch.FloatTensor(weight).cuda() self.weight = weight self.cls_num_list = cls_num_list def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(1,0)) # 0,1 batch_m = batch_m.view((-1, 1)) # size=(batch_size, 1) (-1,1) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) if self.weight is not None: output = output * self.weight[None, :] logit = output * self.s return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) classes=7, cls_num_list = np.zeros(classes) for , label in train_loader.dataset: cls_num_list[label] += 1 criterion_train = LDAMLoss(cls_num_list=cls_num_list, max_m=0.5, s=30) criterion_val = LDAMLoss(cls_num_list=cls_num_list, max_m=0.5, s=30) for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader): data, target = data.to(device, non_blocking=True), Variable(target).to(device,non_blocking=True) # 3、将数据输入mixup_fn生成mixup数据 samples, targets = mixup_fn(data, target) targets = torch.tensor(targets).to(torch.long) # 4、将上一步生成的数据输入model,输出预测结果,再计算loss output = model(samples) # 5、梯度清零(将loss关于weight的导数变成0) optimizer.zero_grad() # 6、若使用混合精度 if use_amp: with torch.cuda.amp.autocast(): # 开启混合精度 loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss scaler.scale(loss).backward() # 梯度放大 torch.nn.utils.clip_grad_norm(model.parameters(), CLIP_GRAD) # 梯度裁剪,防止梯度爆炸 scaler.step(optimizer) # 更新下一次迭代的scaler scaler.update() 报错:File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/models/losses.py", line 53, in forward return F.cross_entropy(logit, target, weight=self.weight) File "/home/adminis/anaconda3/envs/wln/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/functional.py", line 2824, in cross_entropy return torch._C._nn.cross_entropy_loss(input, target, weight, _Reduction.get_enum(reduction), ignore_index) RuntimeError: multi-target not supported at /pytorch/aten/src/THCUNN/generic/ClassNLLCriterion.cu:15

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