当前位置: 首页 > news >正文

如果在 Mac 上的 Safari 浏览器中无法打开网站

使用网络管理员提供的信息更改代理设置。个人建议DNS解析,设置多个例如114.114.114.114   8.8.8.8   8.8.4.4

如果打不开网站,请尝试这些建议。

  1. 在 Mac 上的 Safari 浏览器 App 

     中,检查页面无法打开时出现的信息。

    这可能会建议解决问题的方法或包括解决问题时需要的信息。

  2. 确定您使用的网页地址正确。

    如果您拷贝并粘贴了地址,请确定其没有多余字符或其开头或结尾没有丢失字符。

  3. 如果网站需要 VPN 连接,请确定其正常运行。

    请参阅将 Mac 接入 VPN。

  4. 尝试在地址的末尾输入 /index.html 或 /index.htm。

  5. 选取“显示”>“重新载入页面”。

    如果页面仍然打不开,请退出并重新打开 Safari 浏览器,然后再试一次。

  6. 请稍后再试。

    网站服务器可能正忙,或者网站可能临时不用。

  7. 请联系网络管理员来寻求帮组。

    如果使用公司或企业网络接入互联网,可能是网络的防火墙阻止您打开网页。

  8. 如果电脑或网络受防火墙保护,则可能需要指定代理服务器才能访问某些互联网站点。

    请参阅使用 Safari 浏览器设置代理服务器。

  9. 请联系网站所有者,了解网页服务器是否有问题或者网站是否与 Safari 浏览器不兼容。

    例如,Safari 浏览器无法打开使用非 http 或 https 的协议的网站。

  10. 选取苹果菜单 

     >“App Store”,然后点按“更新”。

    使用最新版本的 Safari 浏览器。请参阅使您的 Mac 保持最新。

  11. 点按住“重新载入”按钮 

    ,然后选取“关闭内容拦截器并重新载入”。

    页面可能已被您安装的内容拦截器阻止。

在 Mac 上使用 Safari 浏览器设置代理服务器

如果您的 Mac 通过防火墙连接到互联网,您的网络管理员可能会要求您指定代理服务器来访问互联网。您的管理员应该告诉您要指定的代理服务器类型、IP 地址或主机名称以及端口号。

  1. 在 Mac 上的 Safari 浏览器 App 

     中,选取“Safari 浏览器”>“偏好设置”,然后点按“高级”。

  2. 点按“更改设置”(“代理”旁边)以打开“系统偏好设置”的“网络”面板。

  3. 使用网络管理员提供的信息更改代理设置。个人建议DNS解析,设置多个例如114.114.114.114   8.8.8.8   8.8.4.4

  4. 点按“好”。

相关文章:

如果在 Mac 上的 Safari 浏览器中无法打开网站

使用网络管理员提供的信息更改代理设置。个人建议DNS解析,设置多个例如114.114.114.114 8.8.8.8 8.8.4.4 如果打不开网站,请尝试这些建议。 在 Mac 上的 Safari 浏览器 App 中,检查页面无法打开时出现的信息。 这可能会建议解决问题的…...

力扣练习——链表在线OJ

目录 提示: 一、移除链表元素 题目: 解答: 二、反转链表 题目: 解答: 三、找到链表的中间结点 题目: 解答: 四、合并两个有序链表(经典) 题目: 解…...

四、互联网技术——局域网拓扑结构

文章目录 一、局域网拓扑结构二、虚拟局域网VLAN三、交换机VLAN划分四、VLAN的作用五、交换机的端口类型六、经典三层网络架构七、例题:局域网带宽利用分析八、网络安全基础九、恶意软件十、防火墙与入侵检测技术 一、局域网拓扑结构 局域网的主要特征由网络的拓扑结构、所采用…...

Spring Webflux DispatcherHandler源码整理

DispatcherHandler的构造(以RequestMappingHandlerMapping为例) WebFluxAutoConfiguration中EnableWebFluxConfiguration继承WebFluxConfigurationSupportBean public DispatcherHandler webHandler() {return new DispatcherHandler(); }DispatcherHandler#setApplicationCon…...

【Netty】ByteToMessageDecoder源码解析

目录 1.协议说明 2.类的实现 3.Decoder工作流程 4.源码解析 4.1 ByteToMessageDecoder#channelRead 4.2 累加器Cumulator 4.3 解码过程 4.4 Decoder实现举例 5. 如何开发自己的Decoder 1.协议说明 Netty框架是基于Java NIO框架,性能彪悍,支持的协…...

DevEco Studio设置Nodejs提示路径只能包含英文、数字、下划线等

安装DevEco Studio 3.1.1 Release 设置Nodejs路径使用nodejs默认安装路径 (C:\Program Files\nodejs) 提示只能包含英文、数字、下划线等 , 不想在安装nodejs请往下看 nodejs默认路径报错 修改配置文件 1、退出DevEco Studio 2、打开配置文件 cmd控制台…...

大模型 Decoder 的生成策略

本文将介绍以下内容: IntroductionGreedy Searchbeam searchSamplingTop-K SamplingTop-p (nucleus) sampling总结 一、Introduction 1、简介 近年来,由于在数百万个网页数据上训练的大型基于 Transformer 的语言模型的兴起,开放式语言生…...

队列和栈相互实现

相关题目 225. 用队列实现栈:弹出元素时,将对首的元素出列加到队尾,直到只剩下初始队列时队尾一个元素为止,然后弹出这个元素,即可实现LIFO 232. 用栈实现队列:用两个栈实现队列的功能,出栈时&a…...

Node.js 是如何处理请求的

前言:在服务器软件中,如何处理请求是非常核心的问题。不管是底层架构的设计、IO 模型的选择,还是上层的处理都会影响一个服务器的性能,本文介绍 Node.js 在这方面的内容。 TCP 协议的核心概念 要了解服务器的工作原理首先需要了…...

数据结构与算法之堆: Leetcode 215. 数组中的第K个最大元素 (Typescript版)

数组中的第K个最大元素 https://leetcode.cn/problems/kth-largest-element-in-an-array/ 描述 给定整数数组 nums 和整数 k,请返回数组中第 k 个最大的元素。请注意,你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素,而不是第 k 个不同的元素。…...

SpringBoot快速入门

搭建SpringBoot工程,定义hello方法,返回“Hello SpringBoot” ②导入springboot工程需要继承的父工程;以及web开发的起步依赖。 ③编写Controller ④引导类就是SpringBoot项目的一个入口。 写注解写main方法调用run方法 快速构建SpringBoo…...

深度学习笔记_4、CNN卷积神经网络+全连接神经网络解决MNIST数据

1、首先,导入所需的库和模块,包括NumPy、PyTorch、MNIST数据集、数据处理工具、模型层、优化器、损失函数、混淆矩阵、绘图工具以及数据处理工具。 import numpy as np import torch from torchvision.datasets import mnist import torchvision.transf…...

高效的开发流程搭建

目录 1. 搭建 AI codebase 环境kaggle的服务器1. 搭建 AI codebase 环境 python 、torch 以及 cuda版本,对AI的影响最大。不同的版本,可能最终计算出的结果会有区别。 硬盘:PCIE转SSD的卡槽,, GPU: 软件源: Anaconda: 一定要放到固态硬盘上。 VS code 的 debug功能…...

浅谈OV SSL 证书的优势

随着网络威胁日益增多,保护网站和用户安全已成为每个企业和组织的重要任务。在众多SSL证书类型中,OV(Organization Validation)证书以其独特的优势备受关注。让我们深入探究OV证书的优势所在,为网站安全搭建坚实的防线…...

一篇博客学会系列(3) —— 对动态内存管理的深度讲解以及经典笔试题的深度解析

目录 动态内存管理 1、为什么存在动态内存管理 2、动态内存函数的介绍 2.1、malloc和free 2.2、calloc 2.3、realloc 3、常见的动态内存错误 3.1、对NULL指针的解引用操作 3.2、对动态开辟空间的越界访问 3.3、对非动态开辟内存使用free释放 3.4、使用free释放一块动态…...

【C++ techniques】虚化构造函数、虚化非成员函数

constructor的虚化 virtual function:完成“因类型而异”的行为;constructor:明确类型时构造函数;virtual constructor:视其获得的输入,可产生不同的类型对象。 //假如写一个软件,用来处理时事…...

蓝牙核心规范(V5.4)11.6-LE Audio 笔记之初识音频位置和通道分配

专栏汇总网址:蓝牙篇之蓝牙核心规范学习笔记(V5.4)汇总_蓝牙核心规范中文版_心跳包的博客-CSDN博客 爬虫网站无德,任何非CSDN看到的这篇文章都是盗版网站,你也看不全。认准原始网址。!!! 音频位置 在以前的每个蓝牙音频规范中,只有一个蓝牙LE音频源和一个蓝牙LE音频接…...

mysql双主+双从集群连接模式

架构图: 详细内容参考: 结果展示: 178.119.30.14(主) 178.119.30.15(主) 178.119.30.16(从) 178.119.30.17(从)...

嵌入式中如何用C语言操作sqlite3(07)

sqlite3编程接口非常多,对于初学者来说,我们暂时只需要掌握常用的几个函数,其他函数自然就知道如何使用了。 数据库 本篇假设数据库为my.db,有数据表student。 nonamescore4嵌入式开发爱好者89.0 创建表格语句如下: CREATE T…...

RandomForestClassifier 与 GradientBoostingClassifier 的区别

RandomForestClassifier(随机森林分类器)和GradientBoostingClassifier(梯度提升分类器)是两种常用的集成学习方法,它们之间的区别分以下几点。 1、基础算法 RandomForestClassifier:随机森林分类器是基于…...

大型活动交通拥堵治理的视觉算法应用

大型活动下智慧交通的视觉分析应用 一、背景与挑战 大型活动(如演唱会、马拉松赛事、高考中考等)期间,城市交通面临瞬时人流车流激增、传统摄像头模糊、交通拥堵识别滞后等问题。以演唱会为例,暖城商圈曾因观众集中离场导致周边…...

12.找到字符串中所有字母异位词

🧠 题目解析 题目描述: 给定两个字符串 s 和 p,找出 s 中所有 p 的字母异位词的起始索引。 返回的答案以数组形式表示。 字母异位词定义: 若两个字符串包含的字符种类和出现次数完全相同,顺序无所谓,则互为…...

Pinocchio 库详解及其在足式机器人上的应用

Pinocchio 库详解及其在足式机器人上的应用 Pinocchio (Pinocchio is not only a nose) 是一个开源的 C 库,专门用于快速计算机器人模型的正向运动学、逆向运动学、雅可比矩阵、动力学和动力学导数。它主要关注效率和准确性,并提供了一个通用的框架&…...

中医有效性探讨

文章目录 西医是如何发展到以生物化学为药理基础的现代医学?传统医学奠基期(远古 - 17 世纪)近代医学转型期(17 世纪 - 19 世纪末)​现代医学成熟期(20世纪至今) 中医的源远流长和一脉相承远古至…...

Python基于历史模拟方法实现投资组合风险管理的VaR与ES模型项目实战

说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据代码文档),如需数据代码文档可以直接到文章最后关注获取。 1.项目背景 在金融市场日益复杂和波动加剧的背景下,风险管理成为金融机构和个人投资者关注的核心议题之一。VaR&…...

LLMs 系列实操科普(1)

写在前面: 本期内容我们继续 Andrej Karpathy 的《How I use LLMs》讲座内容,原视频时长 ~130 分钟,以实操演示主流的一些 LLMs 的使用,由于涉及到实操,实际上并不适合以文字整理,但还是决定尽量整理一份笔…...

快刀集(1): 一刀斩断视频片头广告

一刀流:用一个简单脚本,秒杀视频片头广告,还你清爽观影体验。 1. 引子 作为一个爱生活、爱学习、爱收藏高清资源的老码农,平时写代码之余看看电影、补补片,是再正常不过的事。 电影嘛,要沉浸,…...

苹果AI眼镜:从“工具”到“社交姿态”的范式革命——重新定义AI交互入口的未来机会

在2025年的AI硬件浪潮中,苹果AI眼镜(Apple Glasses)正在引发一场关于“人机交互形态”的深度思考。它并非简单地替代AirPods或Apple Watch,而是开辟了一个全新的、日常可接受的AI入口。其核心价值不在于功能的堆叠,而在于如何通过形态设计打破社交壁垒,成为用户“全天佩戴…...

深度学习之模型压缩三驾马车:模型剪枝、模型量化、知识蒸馏

一、引言 在深度学习中,我们训练出的神经网络往往非常庞大(比如像 ResNet、YOLOv8、Vision Transformer),虽然精度很高,但“太重”了,运行起来很慢,占用内存大,不适合部署到手机、摄…...

【深度学习新浪潮】什么是credit assignment problem?

Credit Assignment Problem(信用分配问题) 是机器学习,尤其是强化学习(RL)中的核心挑战之一,指的是如何将最终的奖励或惩罚准确地分配给导致该结果的各个中间动作或决策。在序列决策任务中,智能体执行一系列动作后获得一个最终奖励,但每个动作对最终结果的贡献程度往往…...