Access to fetch at 'file:///C:/users' from origin 'null' has been blocked by CORS policy: Cross origin requests are only supported for protocol schemes: http, data, isolated-app, chrome-extension, chrome, https, chrome-untrusted.报这个错是什么原因

时间: 2023-07-15 16:14:20 浏览: 56
这个错误是由于浏览器的安全策略导致的。浏览器禁止从一个源加载来自另一个源的资源。在这个特定的错误中,你正在尝试从本地文件系统加载资源而不是通过支持跨域请求的允许的协议之一进行加载。 解决这个问题的方法可以是将你的资源放在支持跨域请求的服务器上,如http、https等协议。或者你可以尝试使用浏览器的插件或扩展程序来绕过浏览器的安全策略,以便从本地文件系统加载资源。但是这种方法不太安全,因此不建议在生产环境中使用。
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网页报错Access to fetch at 'file:///C:/Users/qqyxj/Desktop/Domain_Name_Web_Page/join/password.txt' from origin 'null' has been blocked by CORS policy: Cross origin requests are only supported for protocol schemes: http, data, isolated-app, chrome-extension, chrome-untrusted, https, edge. script.js:13 GET file:///C:/Users/qqyxj/Desktop/Domain_Name_Web_Page/join/password.txt net::ERR_FAILED

这个错误是由于浏览器的CORS(跨源资源共享)策略导致的。浏览器限制通过file协议加载本地文件并从origin为null的源访问其他源的资源。 要解决这个问题,你可以尝试以下几种方法: 1. 使用一个本地服务器:将你的网页部署到一个本地服务器上,可以使用Apache、Nginx等。然后通过http协议访问你的网页,这样就不会触发CORS限制。 2. 修改浏览器的安全设置:某些浏览器(如Chrome)提供了一些开发者工具或插件来绕过CORS限制。你可以尝试搜索并安装这些工具,然后按照工具的文档说明进行配置。 3. 修改文件协议:在某些情况下,你可以通过修改文件协议来解决此问题。在你的网页中使用相对路径或者将文件放置在与网页相同的目录下,这样浏览器就能够正确加载文件,而不会触发CORS限制。 请注意,这些方法可能需要根据你的具体情况进行调整。此外,如果你的网页需要访问其他域的资源,你可能还需要在服务器端配置CORS头来允许跨域访问。

按照你说的操作还是出现Access to XMLHttpRequest at 'file:///C:/Users/A000685/Desktop/0608/cd_catalog.xml' from origin 'null' has been blocked by CORS policy: Cross origin requests are only supported for protocol schemes: http, data, isolated-app, chrome-extension, chrome-untrusted, https, edge. cd_catalog.xml:1 Failed to load resource: net::ERR_FAILED

非常抱歉,我的回答还是有误。在现代的浏览器中,由于安全原因,禁止在本地文件系统中使用XMLHttpRequest或Fetch API来访问本地文件系统中的XML文件。 为了解决这个问题,你需要将XML文件托管在Web服务器上,并使用HTTP协议来访问它。你可以使用一些免费的Web服务器软件,例如Apache或Nginx,来托管XML文件。以下是使用Apache服务器托管XML文件的步骤: 1. 下载并安装Apache服务器软件。 2. 将XML文件放置在Apache服务器的文档根目录中。 3. 启动Apache服务器,并通过浏览器访问XML文件。例如,如果XML文件名为cd_catalog.xml,可以通过访问http://localhost/cd_catalog.xml来访问它。 4. 现在,你可以使用XMLHttpRequest或Fetch API来访问XML文件,而不会遇到CORS错误。 需要注意的是,如果XML文件包含敏感信息,你需要对Apache服务器进行适当的安全配置,以确保它不会被未授权的用户访问。

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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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