禁止苹果浏览器Safari将数字识别成电话号码的方法

偶然发现用ipad访问我的网站时,发现网站上的一串数字变颜色了(原来是红色的),现在变成了蓝色。一开始以为网站出了什么问题,后来在PC端查看,发现颜色依旧是红色。在ipad上点击还会弹出菜单呼叫的选项,基本可以断定是Safari搞的鬼了。Safari识别电话号码功能会自动将数字识别成电话号码。

别的地方倒也罢了,如果在用户名中出现数字(手机注册新浪微博的话用户名就是“手机用户xxxxxxxx”),那效果会很不好。

为了这个问题,到Safari的官网翻找,发现Safari有个私有meta属性可以解决这个问题。在<head>...</head>之间添加以下代码即可解决。

<meta name="format-detection" content="telephone=no" />

  

时间: 2024-10-25 21:28:28

禁止苹果浏览器Safari将数字识别成电话号码的方法的相关文章

防止在iOS设备中的Safari将数字识别为电话号码

转:防止在iOS设备中的Safari将数字识别为电话号码 在测试中发现iPad上的Safari总会把长串数字识别为电话号码,文字变成蓝色,点击还会弹出菜单添加到通讯录. 别的地方倒也罢了,如果在用户名中出现数字(手机注册新浪微博的话用户名就是“手机用户xxxxxxxx”),版式会很恶心. 经过测试在a标签中的长串数字不会识别为电话,于是给出现用户名但没有链接的地方嵌套一个无动作的a标签,临时解决了这个问题. 但是这样增加了额外的标签,代码的语义性变得很差,而且对大段文字不能用这个方法. 今天无意

苹果浏览器Safari对JS函数库中newDate()函数中的参数的解析中不支持形如“2020-01-01”形式

苹果浏览器safari对new Date('1937-01-01')不支持,用.replace(/-/g, "/")函数替换掉中划线即可 如果不做处理,会报错:invalid date 本解决方案参考:http://stackoverflow.com/questions/4310953/invalid-date-in-safari

苹果浏览器(safari)应用实战(五)

自己动手打造windows版的ibook 前几篇我们很少涉及网页中"锚"标签,现在该<a>标签登场了.输入以下代码并保存为html文件(如:bookrack.html): <html> <head> <title></title> <meta charset="gb2312" /> <style type="text/css"> .page {position:a

iphone 浏览器自动解析数字为号码解决方法

iphone 浏览器自动解析数字为号码解决方法 www.MyException.Cn  网友分享于:2015-10-09  浏览:0次 iphone 浏览器自动解析数字为号码解决办法 在工作中遇到了这么一个问题 —— 在HTML代码中有一部分数字,设定的样式为“白色”,在android 浏览器 和 PC web中显示都是正常的,但是在iphone浏览器中先显示为白色,之后有变为“黑色”,在点击这串数字的时候,显示为拨打电话界面. 分析: 根据上图展现的方式说明“1234-5678-9999”添加

Tensorflow实战 手写数字识别(Tensorboard可视化)

一.前言 为了更好的理解Neural Network,本文使用Tensorflow实现一个最简单的神经网络,然后使用MNIST数据集进行测试.同时使用Tensorboard对训练过程进行可视化,算是打响学习Tensorflow的第一枪啦. 看本文之前,希望你已经具备机器学习和深度学习基础. 机器学习基础可以看我的系列博文: https://cuijiahua.com/blog/ml/ 深度学习基础可以看吴恩达老师的公开课: http://mooc.study.163.com/smartSpec/

【转】机器学习教程 十四-利用tensorflow做手写数字识别

模式识别领域应用机器学习的场景非常多,手写识别就是其中一种,最简单的数字识别是一个多类分类问题,我们借这个多类分类问题来介绍一下google最新开源的tensorflow框架,后面深度学习的内容都会基于tensorflow来介绍和演示 请尊重原创,转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址 什么是tensorflow tensor意思是张量,flow是流. 张量原本是力学里的术语,表示弹性介质中各点应力状态.在数学中,张量表示的是一种广义的"数量",0阶张量

BP神经网络(手写数字识别)

1实验环境 实验环境:CPU [email protected],内存8G,windows10 64位操作系统 实现语言:python 实验数据:Mnist数据集 程序使用的数据库是mnist手写数字数据库,数据库有两个版本,一个是别人做好的.mat格式,训练数据有60000条,每条是一个784维的向量,是一张28*28图片按从上到下从左到右向量化后的结果,60000条数据是随机的.测试数据有10000条.另一个版本是图片版的,按0~9把训练集和测试集分为10个文件夹.这里选取.mat格式的数据

C#中调用Matlab人工神经网络算法实现手写数字识别

手写数字识别实现 设计技术参数:通过由数字构成的图像,自动实现几个不同数字的识别,设计识别方法,有较高的识别率 关键字:二值化  投影  矩阵  目标定位  Matlab 手写数字图像识别简介: 手写阿拉伯数字识别是图像内容识别中较为简单的一个应用领域,原因有被识别的模式数较少(只有0到9,10个阿拉伯数字).阿拉伯数字笔画少并且简单等.手写阿拉伯数字的识别采用的方法相对于人脸识别.汉字识别等应用领域来说可以采用更为灵活的方法,例如基于规则的方法.基于有限状态自动机的方法.基于统计的方法和基于神

C++使用matlab卷积神经网络库MatConvNet来进行手写数字识别

环境:WIN10(64 bit)+VS2010(64 bit)+Matlab2015b(64 bit) 关于MatConvNet的介绍参考:http://www.vlfeat.org/matconvnet/ Github下载地址为:https://github.com/vlfeat/matconvnet/ 我们的目的是将MatConvNet自带的手写数字识别DEMO移植到一个简单的WIN32 DEMO中使用,主要过程有以下几个步骤: (1)配置MatConvNet,然后将手写数字识别DEMO编译