Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Предоставленное целевое происхождение не соответствует происхождению окна получателя: идет звук, но не видео.

Полная ошибка: «Не удалось выполнить« postMessage »в« DOMWindow »: указан целевой источник («https://www.youtube.com') не соответствует происхождению окна получателя ('http://localhost:8100'). ", это то, что я делаю в файле index.html, звук идет, а видео нет.

  <script>
  var tag = document.createElement('script');
  tag.src = "https://www.youtube.com/iframe_api";
  var firstScriptTag = document.getElementsByTagName('script')[0];
  firstScriptTag.parentNode.insertBefore(tag, firstScriptTag);

  // Replace the 'ytplayer' element with an <iframe> and
  // YouTube player after the API code downloads.
  var player;
  function onYouTubePlayerAPIReady() {
  player = new YT.Player('ytplayer', {
  height: '390',
  width: '640',
  videoId: 'jdqsiFw74Jk'
  });
  }
  </script>

Также я хочу отправить идентификатор видео со страницы на index.html


  • проверьте этот SO вопрос, если он могу помочь тебе:) 11.05.2016
  • Ошибка остается, но видео воспроизводится 11.05.2016

Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..