isURLSameOrigin.js:57 Uncaught (in promise) TypeError: Cannot read properties of undefined (reading 'protocol') at isURLSameOrigin.js:57:22 at xhr.js:186:52 at new Promise (<anonymous>) at xhr (xhr.js:49:10) at e.Ae (dispatchRequest.js:51:10) at e.value (Axios.js:148:33) at bind.js:5:15 at (索引):12:9
时间: 2024-04-01 16:36:24 浏览: 366
JQuery报错Uncaught TypeError: Illegal invocation的处理方法
这个错误通常表示您正在尝试跨域请求，但是您的请求被浏览器阻止了。在默认情况下，浏览器不允许跨域请求来保护用户的安全。您可以通过以下方式解决这个问题：
1. 如果您有访问目标网站的权限，请确保目标网站已经启用了CORS（跨域资源共享）。
2. 如果您没有访问目标网站的权限，请考虑使用 JSONP 或代理来解决跨域请求的问题。
3. 另外，您可以使用一些浏览器插件来禁用浏览器的同源策略，但这并不是一个好的解决方案，因为它会降低浏览器的安全性。
如果以上解决方案都不能解决您的问题，请提供更多上下文和代码，以便我能够更好地帮助您解决问题。
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知识点详细说明：
1. MATLAB环境使用：本代码要求用户在MATLAB环境下运行。MATLAB是一种高性能的数值计算和可视化环境，广泛应用于工程计算、算法开发和数据分析等领域。
2. 小波阈值去噪：小波去噪是信号处理中的一个技术，用于从信号中去除噪声。该技术利用小波变换将信号分解到不同尺度的子带，然后根据信号与噪声在小波域中的特性差异，通过设置阈值来消除或减少噪声成分。
3. Visushrink算法：Visushrink算法是一种小波阈值去噪方法，由Donoho和Johnstone提出。该算法的硬阈值和软阈值是两种不同的阈值处理策略，硬阈值会将小波系数小于阈值的部分置零，而软阈值则会将这部分系数缩减到零。硬阈值去噪后的信号可能有更多震荡，而软阈值去噪后的信号更为平滑。
4. AWGN（加性高斯白噪声）添加：在模拟真实信号处理场景时，通常需要对原始信号添加噪声。AWGN是一种常见且广泛使用的噪声模型，它假设噪声是均值为零、方差为N0/2的高斯分布，并且与信号不相关。
5. 图像处理：该实现包含了图像处理的相关知识，包括图像的读取、显示和噪声添加。此外，还涉及了图像去噪前后视觉效果的对比展示。
6. 信噪比（SNR）计算：信噪比是衡量信号质量的一个重要指标，反映了信号中有效信息与噪声的比例。在图像去噪的过程中，通常会计算并比较去噪前后图像的SNR值，以评估去噪效果。
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管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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3. 大模型推荐系统的应用领域：
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6. 推荐系统的实际部署和维护：
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7. 本资源的结构和内容：
本资源名为“大模型推荐系统large-model-master.zip”，它可能包含一个或多个深度学习推荐模型的代码库和相关文档。该压缩包可能包含了模型的源代码、训练脚本、评估工具以及必要的配置文件。由于文件名称列表仅提供了“large-model-master”，我们可以推测这是一个包含多个子模块或组件的项目结构，可能还包含了数据集、模型训练的示例、使用说明和API文档等。
综合以上知识点，这份资源为感兴趣的开发者提供了一个大模型推荐系统的参考实现，从理论到实践，包含了从模型构建到系统部署的全过程，可作为进一步学习和研究的起点。