app嵌套h5视频不自动播放

时间: 2023-10-08 11:10:44 浏览: 44
这个问题可能是由于浏览器的自动播放策略导致的。现在大部分浏览器都禁止在未经用户允许的情况下自动播放音频或视频。如果你想要视频自动播放,可以尝试以下方法: 1. 在 video 标签里添加 muted 属性。这样即使自动播放,也不会有声音,符合大部分浏览器的策略。 2. 监听用户操作,例如点击事件,当用户点击后再触发播放。可以使用 JavaScript 监听事件并调用 video 的 play() 方法来实现。 3. 如果你的网站是 HTTPS 的,可以尝试使用 video 标签的 playsinline 属性,这个属性可以在 iOS Safari 中实现自动播放。 4. 如果使用的是 iframe 嵌套的方式,可以尝试在 iframe 的 src 属性中添加 autoplay 参数,例如: `src="http://www.example.com/video.mp4?autoplay=1"` 以上是一些常用的解决方法,你可以根据你的实际情况选择适合你的方法。
相关问题

uni-app 嵌套h5 打包app物理返回

在 uni-app 中嵌套 H5 页面,在打包成 App 后,物理返回键默认是返回上一页,而不是关闭应用程序。如果需要让物理返回键关闭应用程序,可以通过以下方法实现: 1. 在 App.vue 中监听物理返回键的事件: ``` onBackPress() { uni.showModal({ title: '提示', content: '确定要退出应用吗?', success: function (res) { if (res.confirm) { uni.navigateBack({ delta: 1, animationType: 'pop-out' }); } } }); }, created() { uni.onBackPress(this.onBackPress); }, beforeDestroy() { uni.offBackPress(this.onBackPress); } ``` 2. 在 H5 页面中监听浏览器的返回事件: ``` window.onpopstate = function() { uni.postMessage({ data: 'back' }); }; ``` 3. 在 H5 页面中向 uni-app 发送消息: ``` window.parent.postMessage({ data: 'back' }, '*'); ``` 4. 在 uni-app 中接收消息并执行返回操作: ``` onMessage(e) { if (e.data === 'back') { uni.navigateBack({ delta: 1, animationType: 'pop-out' }); } } ```

uni-app 嵌套h5 打包app物理返回键无法返回

问题描述:在uni-app中嵌套H5页面,打包成APP后,物理返回键无法返回上一页。 解决方法: 1. 禁用uni-app的默认返回逻辑 在App.vue中添加以下代码: ``` onBackPress: function (from) { if (this.$children && this.$children.length > 0) { let child = this.$children[0]; if (child.onBackPress) { child.onBackPress(from); return; } } uni.navigateBack({ delta: 1 }); } ``` 2. 在H5页面中监听浏览器的返回事件 在H5页面中添加以下代码: ``` window.addEventListener('popstate', function (e) { // 在这里处理返回事件 // 例如返回上一页 history.go(-1); }, false); ``` 3. 在H5页面中修改浏览器的返回事件 如果第二步中的方法无法解决问题,可以尝试在H5页面中修改浏览器的返回事件,例如: ``` window.addEventListener('popstate', function (e) { // 在这里处理返回事件 // 例如返回上一页 history.go(-1); // 阻止浏览器默认的返回事件 e.preventDefault(); }, false); ``` 注意:以上方法只适用于uni-app的H5页面嵌套场景,如果是单独的H5页面,无法使用第一步方法,需要在单独的H5页面中进行处理。

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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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