Chrome浏览器不能显示缩略图并且报 Not allowed to load local resource: 的错误

youyiyang 2018-09-29 05:53:35
我在一个Spring MVC的网站前台显示后台上传到服务器空间的图片的缩略图时候,碰到Chrome浏览器不能显示缩略图并且报
Not allowed to load local resource: 的错误。



我查了下百度,这是因为Chrome浏览器的安全限制的原因,这个 链接是对的,如下所示:
file:///E:/HTML/SpringMVC/wtpwebapps/Upload/fileupload/monkeyking123/1392865579575.jpg
如果它直接放到Chrome浏览器的地址栏上面是 可以在下面显示整张图片的。

请问应该怎么写这个链接能够在前台看到图片缩略图?


<img src="file://${baseUploadFolder}/${attr}" width="30" height="30">


查下下百度,可以通过修改Tomcat的server.xml文件,

<Host name="localhost" appBase="webapps"
unpackWARs="true" autoDeploy="true">

<!-- SingleSignOn valve, share authentication between web applications
Documentation at: /docs/config/valve.html -->
<!--
<Valve className="org.apache.catalina.authenticator.SingleSignOn" />
-->

<!-- Access log processes all example.
Documentation at: /docs/config/valve.html
Note: The pattern used is equivalent to using pattern="common" -->
<Valve className="org.apache.catalina.valves.AccessLogValve" directory="logs"
prefix="localhost_access_log." suffix=".txt"
pattern="%h %l %u %t "%r" %s %b" />


<Context path="/files" docBase="E:\HTML\SpringMVC\wtpwebapps\Upload\fileupload\monkeyking123\" debug="0" reloadable="true"/>
</Host>

在<Host></Host>里面加上了Context path, 然后jsp页面写成这样:

<img src="/files/${attr}" width="30" height="30">

但是这样写前台Chrome还是报这个错:
GET http://localhost:8080/files/1392865629364.jpg 404 (Not Found)

请问这个问题怎么解决?
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qq_42269145 2021-03-29
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请问您怎么解决的?我遇到了相同的问题,试了上面的解决方法,但是问题依然存在
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请问您是怎么解决的???我遇见了相同的问题
youyiyang 2019-06-28
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@Lw0908好的,再试试
Lw0908 2019-06-26
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兄嘚,修改过service.xml文件后,重新启动tomcat,在运行试试
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并没用啊 第一种方法 40
licky_yo 2018-09-29
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方案一:可以考虑后台拿到图片文件后,使用base64加密成字符串,前端直接拿到字符串放到src属性上即可。 https://blog.csdn.net/u013274055/article/details/52946668/ 方案二:如果放在资源文件夹下,想通过url直接获取的话,需要在mvc里设置资源访问路径。 https://blog.csdn.net/zhou920786312/article/details/70148424 鉴于要做成缩略图,推荐使用第一中方法。
内容概要:本文系统研究了基于CNN-SVM的卷积神经网络与支持向量机融合的数据分类预测方法,聚焦其在工业故障识别中的应用,提供了完整的Matlab代码实现。通过CNN提取输入数据的深层空间特征,再由SVM进行高精度分类,充分发挥两者优势,有效提升了故障识别的准确性、鲁棒性与泛化能力。该方法特别适用于处理电力系统、机械设备等领域的高维、非线性、强噪声监测数据,在变压器故障诊断、轴承缺陷识别等场景中具有重要应用价值。文档还整合了机器学习、深度学习、图像处理、路径规划、电力系统优化等多个前沿科研方向的技术资源,配套大量Matlab/Simulink仿真案例与Python代码,全面支持科研复现与工程实践。; 适合人群:具备一定编程基础,熟练掌握Matlab或Python语言,从事电气工程、自动化、人工智能、机械故障诊断等相关领域研究的研发人员及高校研究生; 使用场景及目标:① 实现工业设备的状态监测与多类别故障分类;② 深入理解CNN与SVM融合模型的设计原理与工程实现细节;③ 借助所提供的丰富算法案例开展科研复现、模型优化与系统仿真验证; 阅读建议:建议按照文档目录结构系统化学习,结合百度网盘提供的完整代码资源进行动手实践,重点关注CNN特征提取层与SVM分类器之间的数据接口设计与参数调优策略,同时可延伸学习文中涉及的其他智能算法及其在电力系统、信号处理等领域的交叉应用,全面提升科研创新能力。

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