chrome浏览器自带的request headers问题

Squall001 2020-03-01 07:33:19
我在使用xhr访问一个资源的时候,发现被拒绝,但是其他浏览器 如eage 手机上的UC等却能正常访问,
最后研究了下 问题是在 chrome的发送HTTP请求的时候,会自带request Headers 加了几个头
在我本身页面的顶部设置了一条<meta name="referrer" content="never">,浏览器已经开启ccess-Control-Allow-Origin这样的跨域插件


然后下面是chrome的请求头部信息

Request Headers

:authority: meiju9.qfxmj.com
:method: GET
:path: /20190812/UTXLgrot/2000kb/hls/squ1i5091000.js
:scheme: https
accept: */*
accept-encoding: gzip, deflate, br
accept-language: zh-CN,zh;q=0.9
cache-control: no-cache
origin: http://localhost:65246
pragma: no-cache
sec-fetch-dest: empty
sec-fetch-mode: cors
sec-fetch-site: cross-site
user-agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.122 Safari/537.36


下面是请求的返回值General

Request URL: https://meiju9.qfxmj.com/20190812/UTXLgrot/2000kb/hls/squ1i5091000.js
Request Method: GET
Status Code: 403
Remote Address: 183.66.107.155:443
Referrer Policy: no-referrer


请求的返回值Response Headers

Access-Control-Allow-Methods: GET, PUT, POST, DELETE, HEAD, OPTIONS, PATCH
Access-Control-Allow-Origin: *
content-length: 4692
content-type: text/html
date: Sun, 01 Mar 2020 11:25:39 GMT
expires: Sun, 01 Mar 2020 11:25:39 GMT
server: Cdn Cache Server V2.0
status: 403
x-cache-error: ERR_ACCESS_DENIED 0
x-via: 1.0 tudianxin49:0 (Cdn Cache Server V2.0)[0 403 3]


好了 我发现只有谷歌浏览器有这总问题,由于对方服务器我无法设置,故用chrome的“modify headers”插件 把请求头的
sec-fetch-site 和 origin 两个值都设置为空,然后使用谷歌浏览器,开启xhr就正常访问这个资源了

下面问题来了
我能不能在本地页面上或者其他地方 设置什么东西,让chrome在发送http请求的时候,不要发送sec-fetch-site 和 origin 这两个头信息?
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内容概要:本文介绍了一种基于多目标粒子群算法(MOPSO)的微电网优化调度模型,综合考虑风能、光伏、储能系统、柴油发电机、燃气轮机以及与主电网之间的能量交互等多种分布式能源的协同运行。通过构建以运行成本最小化、碳排放最低化和系统可靠性最优化为目标的多目标优化模型,利用Matlab平台实现MOPSO算法求解,完成对微电网在不同运行场景下的能量管理与调度方案优化。该模型能够有效平衡经济性与环保性之间的关系,适用于含多类型分布式电源的复杂微电网系统,具有较强的工程应用价值和科研参考意义; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事微电网、智能电网、综合能源系统、可再生能源集成与优化调度等领域研究的专业人士; 使用场景及目标:①用于多能源耦合微电网系统的协同优化调度研究;②支持多目标智能优化算法在能源系统中的建模与求解实践,帮助用户掌握MOPSO在实际工程问题中的应用方法;③为学术论文复现、毕业设计、科研项目开发提供完整的代码实例与技术支撑; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码与理论文档,深入理解目标函数构建、约束条件处理及Pareto最优解集生成机制,重点关注算法参数设置、多目标权衡分析与结果可视化,并可通过调整能源配置或引入新约束进行二次开发与创新研究。

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