ERR_CERT_COMMON_NAME_INVALID

时间: 2023-11-21 13:57:42 浏览: 38
ERR_CERT_COMMON_NAME_INVALID错误通常是由于HTTPS证书的问题引起的。这个错误的原因是证书的通用名称与正在访问的域名不匹配。这可能是由于以下原因引起的: 1.证书的通用名称与正在访问的域名不匹配。 2.证书已过期。 3.证书未被系统信任。 要解决这个问题,可以尝试以下几种方法: 1.确保证书的通用名称与正在访问的域名匹配。 2.确保证书在有效期内。 3.确保证书被系统信任。 如果您是网站管理员,可以尝试重新颁发证书或更新证书。如果您是终端用户,可以尝试清除浏览器缓存或使用其他浏览器访问网站。
相关问题

err_cert_common_name_invalid

这个错误提示意味着 SSL 证书的通用名称与正在尝试访问的域名不匹配。SSL 证书是一种用于确保网站安全的数字证书,它通常与域名相关联。 可能的原因包括: 1. 证书中包含的域名与正在访问的域名不匹配。 2. 您尝试访问的网站使用的是自签名证书,而不是由受信任的证书颁发机构颁发的证书。 3. 您的计算机系统的日期和时间设置不正确,导致证书的有效期被认为是过期的。 要解决这个问题,可以尝试以下方法: 1. 检查您访问的网站是否使用了正确的 SSL 证书,并且证书中包含的域名与您访问的域名匹配。 2. 确认您正在访问的网站使用的证书是由受信任的证书颁发机构颁发的,而不是自签名证书。 3. 检查您的计算机系统的日期和时间设置是否正确,并且与当前的实际时间相符。如果不正确,请将其更正。 4. 如果您使用的是代理服务器,请尝试直接连接到网站,而不是通过代理服务器连接。 5. 如果您是网站管理员,请考虑更新 SSL 证书或将网站重定向到使用正确的域名。 希望这些建议能够帮助您解决问题。

net::ERR_CERT_COMMON_NAME_INVALID

回答: 当出现net::ERR_CERT_COMMON_NAME_INVALID错误时,通常是因为证书中缺少SubjectAltName字段。这个字段可以通过在生成证书时添加备用名称(subjectAltName)扩展字段来解决。你可以使用openssl命令来添加subjectAltName扩展。首先创建一个名为ext.ini的文件,然后在文件中填入以下内容: ``` basicConstraints = CA:FALSE keyUsage = nonRepudiation, digitalSignature, keyEncipherment subjectAltName = @alt_names \[alt_names\] DNS.1 = *.dyxmq.cn DNS.2 = *.maqian.xin DNS.3 = *.maqian.io DNS.4 = *.maqian.co DNS.5 = *.maqian.cn ``` 在生成证书时,使用这个ext.ini文件来添加subjectAltName扩展字段。这样就可以解决net::ERR_CERT_COMMON_NAME_INVALID错误了。\[1\]\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* [HTTPS调试中自签名证书错误ERR_CERT_COMMON_NAME_INVALID的解决方法](https://blog.csdn.net/jiuaiwo1314/article/details/114241152)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [Chrome NET::ERR_CERT_COMMON_NAME_INVALID问题解决方案](https://blog.csdn.net/Allocator/article/details/122054311)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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