Я хочу просто дать людям возможность перейти по ссылке на файл mhtml, размещенный на сервере, и иметь возможность видеть полностью отформатированную веб-страницу, которую вы увидите, когда сохраните файл и откроете его в Google Chrome (очевидно, IE работает также не работают Firefox и Microsoft Edge). Как мне это сделать?
Как разместить файл mhtml на веб-сервере?
18.11.2018
- Браузеры не отображают файлы mhtml, так как они в основном представляют собой архивы, содержащие содержимое веб-страницы (то есть именно то, что происходит, когда вы пытаетесь сохранить страницу в Google Chrome). Если вы хотите, чтобы ваш файл нормально просматривался, вам следует извлечь файлы из файл mhtml, а затем размещать их отдельно. 19.11.2018
- Спасибо, что указали мне правильное направление! 19.11.2018
Ответы:
1
С таким же успехом можно опубликовать это как ответ для тех, у кого еще возникнет эта проблема.
После переименования файла mhtml в файл mht и Extractmht можно использовать для преобразования файла в HTML-файл, который затем можно разместить.
13.03.2020
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..