解决浏览器不能播放视频的故障

简介:

 

今天更新了Adobe flash player,发现原先正常的视频无法在浏览器中播放了,浏览器播放出的视频有声音,但是画面却是呈现绿色。这无疑严重影响了观看和使用。

本来以为是由于操作系统浏览器中进行了限制或者是安全策略在起作用,经过研究之后才发现原来是Adobe flash player的设置中对文件在本地计算机上的存储空间的大小进行了限制。

只要在绿色的视频上右键单击选择设置,将存储文件设置的多于100kb就可以了,设置的过多没有什么用,反而加重浏览器和Adobe flash player的负担。

设置完成后将此网页关闭或者刷新即可。


本文转自 urey_pp 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/dgd2010/767337,如需转载请自行联系原作者


相关文章
|
Web App开发 开发框架 Kubernetes
临近年关,修复ASP.NET Core因浏览器内核版本引发的单点登录故障
经过测试, 出现单点登陆故障的是搜狗、360等双核浏览器(默认使用Chrome内核), 较新式的Edge、Chrome、Firefox均未出现此障碍。
临近年关,修复ASP.NET Core因浏览器内核版本引发的单点登录故障
|
Web App开发 内存技术
|
15天前
|
JSON 移动开发 JavaScript
在浏览器执行js脚本的两种方式
【10月更文挑战第20天】本文介绍了在浏览器中执行HTTP请求的两种方式:`fetch`和`XMLHttpRequest`。`fetch`支持GET和POST请求,返回Promise对象,可以方便地处理异步操作。`XMLHttpRequest`则通过回调函数处理请求结果,适用于需要兼容旧浏览器的场景。文中还提供了具体的代码示例。
在浏览器执行js脚本的两种方式
|
13天前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 前端开发
前端神经网络入门:Brain.js - 详细介绍和对比不同的实现 - CNN、RNN、DNN、FFNN -无需准备环境打开浏览器即可测试运行-支持WebGPU加速
本文介绍了如何使用 JavaScript 神经网络库 **Brain.js** 实现不同类型的神经网络,包括前馈神经网络(FFNN)、深度神经网络(DNN)和循环神经网络(RNN)。通过简单的示例和代码,帮助前端开发者快速入门并理解神经网络的基本概念。文章还对比了各类神经网络的特点和适用场景,并简要介绍了卷积神经网络(CNN)的替代方案。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 前端开发
前端大模型入门:Transformer.js 和 Xenova-引领浏览器端的机器学习变革
除了调用API接口使用Transformer技术,你是否想过在浏览器中运行大模型?Xenova团队推出的Transformer.js,基于JavaScript,让开发者能在浏览器中本地加载和执行预训练模型,无需依赖服务器。该库利用WebAssembly和WebGPU技术,大幅提升性能,尤其适合隐私保护、离线应用和低延迟交互场景。无论是NLP任务还是实时文本生成,Transformer.js都提供了强大支持,成为构建浏览器AI应用的核心工具。
434 1
|
1月前
|
JavaScript API
深入解析JS中的visibilitychange事件:监听浏览器标签间切换的利器
深入解析JS中的visibilitychange事件:监听浏览器标签间切换的利器
97 0
|
2月前
|
JavaScript 前端开发
js之浏览器对象|28
js之浏览器对象|28
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 前端开发
【人工智能】利用TensorFlow.js在浏览器中实现一个基本的情感分析系统
使用TensorFlow.js在浏览器中进行情感分析是一个非常实用的应用场景。TensorFlow.js 是一个用于在JavaScript环境中训练和部署机器学习模型的库,使得开发者能够在客户端直接运行复杂的机器学习任务。对于情感分析,我们可以使用预先训练好的模型来识别文本中的积极、消极或中性情感。
107 4
【人工智能】利用TensorFlow.js在浏览器中实现一个基本的情感分析系统
|
3月前
|
机器学习/深度学习 存储 前端开发
实战揭秘:如何借助TensorFlow.js的强大力量,轻松将高效能的机器学习模型无缝集成到Web浏览器中,从而打造智能化的前端应用并优化用户体验
【8月更文挑战第31天】将机器学习模型集成到Web应用中,可让用户在浏览器内体验智能化功能。TensorFlow.js作为在客户端浏览器中运行的库,提供了强大支持。本文通过问答形式详细介绍如何使用TensorFlow.js将机器学习模型带入Web浏览器,并通过具体示例代码展示最佳实践。首先,需在HTML文件中引入TensorFlow.js库;接着,可通过加载预训练模型如MobileNet实现图像分类;然后,编写代码处理图像识别并显示结果;此外,还介绍了如何训练自定义模型及优化模型性能的方法,包括模型量化、剪枝和压缩等。
51 1