esn't pass access control check: Redirect is not allowed for a preflight request.

时间: 2023-10-27 21:23:09 浏览: 41
这个问题通常是由于浏览器的跨域请求安全策略导致的。在进行跨域请求时,浏览器会先发送一个 OPTIONS 请求,获取服务器是否允许该跨域请求。如果服务器没有正确处理这个 OPTIONS 请求,就会出现上述错误。 解决这个问题的方法是在服务器端进行相应的配置,允许跨域请求。具体的方法可以参考一些跨域请求的解决方案,例如使用 CORS(跨域资源共享)等技术。
相关问题

esn't pass access control check: No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource.

这个错误信息是跨域问题导致的。当你在一个网站上请求另一个网站的资源时,浏览器会根据同源策略来判断是否允许这个请求。如果请求的资源与当前网页的协议、域名或端口不同,就会触发跨域问题。而这个错误提示就是因为请求的资源没有设置Access-Control-Allow-Origin头部信息,导致浏览器拒绝了这个请求。解决这个问题的方法有两种,一种是在后端接口controller中添加@CrossOrigin注解,另一种是使用网关来解决。同时,还需要仔细检查前端连接拼接是否正确,需要调用的方法名是否与后端中一致。

你现在是一个 Clean Code 专家,我有以下的程式码,请用更干净简洁的方式改写,让我的同事们可以更容易维护程式码。另外,也解释为什么你要这样重构,让我能把重构的方式的说明加到 Pull Request 当中。cur.execute("ROLLBACK;") cur.execute("BEGIN;") cur.execute(f"DELETE FROM public.engineinfo WHERE esn={i};") conn.commit() cur.execute("ROLLBACK;") cur.execute("BEGIN;") cur.execute(f"INSERT INTO engineinfo (esn, info) VALUES ({i}, %s::json)", (json.dumps(data),)) conn.commit()

以下是我建议的重构方式: ``` with conn.cursor() as cur: try: cur.execute(f"DELETE FROM public.engineinfo WHERE esn={i};") cur.execute(f"INSERT INTO engineinfo (esn, info) VALUES ({i}, %s::json)", (json.dumps(data),)) conn.commit() except: conn.rollback() ``` 这里主要做了两个改进: 1. 使用 try/except 块来处理异常和回滚事务,避免了多次写相同的代码。 2. 将所有的 SQL 操作放在一个 with 块中,这样可以自动释放资源,并且提高了代码的可读性。 同时,我还将 DELETE 和 INSERT 操作合并成一个块,这样可以减少对数据库的访问次数。

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优化代码def batch_analysis(base_info): """ 算法模块调用函数 :param base_info: :return: """ # set uni-result output headers with open('../../utils/outputs.yaml', 'r') as f: out_headers = yaml.load(f, Loader=yaml.Loader)['algo_module_output'] result_to_classification = {} sns.set_theme(style="white", palette=None) switches = base_info['switches'] solarPV = LfpData(base_info['FileName'], base_info['paths'][0], base_info['paths'][1], base_info['BattMaker'], base_info['BattType']) vin, equipment_result_path, report_path, abnormal_path, stat_path = solarPV.initialization() temp, SOC, OCV, paths = solarPV.get_data(equipment_result_path, base_info['date_assign'][0], base_info['date_assign'][1]) cluster_name = temp['cluster'] print(f"\033[0;31;42m cluster {cluster_name} data imported. \033[0m") # 重点信息【数据已经导入完成】:红色字体绿色背景 # analysis on module data for m_esn in tqdm(temp['modules'].keys()): data_module = {'mod_esn': m_esn, 'data': temp['modules'][m_esn], 'n_volt_probe': temp['n_volt_probe'], 'n_temp_probe': temp['n_temp_probe']} print(f"module_id: {m_esn}, total rows: {len(data_module['data'])}") print(f'\033[0;31;42m module {m_esn} start process... \033[0m') # module全生命周期可视化 lifecycle_visual(m_esn, data_module, paths, switches) # 一致性算法模块 ica_analysis(m_esn, data_module, paths, base_info, out_headers) # 阈值告警算法 threshold_warning(m_esn, data_module, paths, base_info, out_headers) # 采样异常检测算法 # 内/外短路算法 # 故障分类分级算法 del data_module print(f"\033[0;31;42m Module {m_esn}: Cloud BMS Analysis completed. \033[0m") del temp return

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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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