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ajax返回url,window.open(url)错误

功能场景:是一个文件预览功能,前端调用接口之后,后端返回一个url,前端打开这个url 就可以看到文件的预览内容 image.png 问题: window.open(url)打开的新窗口显示报错 image.png...但是通过直接点击打印出来的url,或者把url字符串放到浏览器窗口,再或者把url字符串放到window.open()里面,都是可以正常打开的 网上找了很多方法,试过了以下几种 1、发请求前先打开一个空白的窗口...,在ajax回调函数里拿到url之后再 把url 赋值给 window.location.href 2、试过加一个定时器 3、试过a标签 4、试过在watch监听url的变化,再赋值给 window.location.href...console.log(window.name)') image.png image.png 加上window.name,再执行下面的代码,会发现 name 是一个容器,装了写的整个js...替换成目标url image.png

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    源码解析-url状态检测神器ping-url

    前言 ping-url是我最近开源的一个小工具,这篇文章也是专门写它设计理念的科普文。 为什么会做这个ping-url开源工具呢?...正常发起url请求 ?监听请求状态 有了思路,就开始撸起袖子加油干! 一、判断url是否可访问 由于浏览器的安全机制——同源策略的存在,要实现任意这个要求确实有点难。...而要检测url,通常都是html。 所以onerror事件可以用于监听发起请求,到接收到反馈error所花费的时间。这样,就可以直接算出网络访问的延时。 但是,很遗憾,准确率并不是100%。...如果url对应的资源是可自执行的js函数,则完全有可能被利用干坏事。 标签因为只能触发onerror,所以也被排除。 1.4 解析代码 最后只有标签可以使用。...因此,计算网络延时这块,ping-url还是用最保守的。

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    用机器学习玩转恶意URL检测

    先说重点,这篇文章使用逻辑回归的方式建立检测模型,对未知的 URL 进行恶意检测。 模型建立的整体思路如下: 1. 分别拿到正常请求和恶意请求的数据集。 2. 对无规律的数据集进行处理得到特征矩阵。...使用机器逻辑回归方式使用特征矩阵训练检测模型。 4. 最后计算模型的准确度,并使用检测模型判断未知 URL 请求是恶意的还是正常的。...URL 进行预测,判断的结果如下: ?...5、总结 本文的目的是希望从代码的角度上分析如何机器学习算法来训练URL恶意检测模型,当然训练检测模型的方式有许多种,比如 SVM 或是其他机器学习算法,想了解 SVM 的可以看兜哥先前发的文章。...基于逻辑回归的恶意 URL 检测很依赖于训练数据集,有必要保证原始数据集尽可能的减少噪点(异常数据),以及每条数据之间尽可能的减少关联性。

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