elementui embed

ElementUI 中的 `el-embed` 是一个用于嵌入第三方内容的组件。它可以在页面中嵌入视频、音频、地图等第三方内容。

使用 `el-embed` 组件，你需要引入 ElementUI 库，并在你的代码中使用以下代码片段：

<template>
  <el-embed :url="embedUrl" :ratio="ratio" :aspectRatio="aspectRatio"></el-embed>
</template>

<script>
export default {
  data() {
    return {
      embedUrl: 'https://www.example.com/embed', // 嵌入内容的 URL
      ratio: '16by9', // 宽高比
      aspectRatio: '4by3' // 容器的宽高比
    };
  }
};
</script>

你需要将 `:url` 属性设置为你要嵌入内容的 URL，`:ratio` 属性设置为内容的宽高比，`:aspectRatio` 属性设置为容器的宽高比。

请注意，`el-embed` 组件是 ElementUI 的一部分，你需要确保已正确引入 ElementUI 库，并按照文档中的要求使用它。

相关问题

def __init__(self, spacial_dim: int, embed_dim: int, num_heads: int, output_dim: int = None): super().__init__() self.positional_embedding = nn.Parameter(torch.randn(spacial_dim ** 2 + 1, embed_dim) / embed_dim ** 0.5) self.k_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim) self.q_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim) self.v_proj = nn.Linear(embed_dim, embed_dim) self.c_proj = nn.Linear(embed_dim, output_dim or embed_dim) self.num_heads = num_heads

这段代码是一个基于自注意力机制的Transformer模型中的一部分。在这个模型中，输入被表示为一个由多个向量组成的序列，这些向量可以是文本中的单词或图像中的像素。该模型使用自注意力机制来计算每个向量与序列中其他向量之间的关系，从而产生一个新的向量表示。

在这里，`spacial_dim`表示序列中向量的数量（或者说是序列的长度）。`embed_dim`表示每个向量的维度。`num_heads`表示使用的多头注意力机制的数量。`output_dim`表示输出向量的维度，如果没有指定，则默认为`embed_dim`。

在`__init__`方法中，模型定义了四个线性变换（k_proj、q_proj、v_proj和c_proj），用于将输入向量映射到键、查询、值和输出空间中。此外，模型还定义了一个位置嵌入矩阵，用于将序列中每个向量的位置信息编码到向量表示中。最后，模型存储了使用的注意力头的数量。

详细解释以下代码的功能和实例 embed_dims = [2i*base_dim for i in range(half_num)] embed_dims = embed_dims + [2half_numbase_dim] + embed_dims[::-1] embed_dims = [2**ibase_dim for i in range(half_num)] embed_dims = embed_dims + [2**half_num*base_dim] + embed_dims[::-1] 其中half_num=3 base_dim=24 给出最终embed_dims结果

这段代码的功能是生成一个列表embed_dims，其中包含了一系列数字。具体来说，首先定义了两个变量half_num和base_dim，分别为3和24。然后通过列表推导式生成了一个列表embed_dims，其中包含了2i*base_dim这个公式的结果，i的取值范围是从到half_num-1。也就是说，embed_dims中包含了6个数字，分别是、48、96、144、192和240。

接下来，代码对embed_dims进行了一些操作。首先使用了切片操作[2half_numbase_dim]，将embed_dims中的第4个数字（也就是144）到最后一个数字（也就是240）截取出来，生成了一个新的列表。然后使用了[::-1]这个切片操作，将新列表中的数字顺序翻转。最后，将翻转后的新列表赋值给了embed_dims。

最终的embed_dims结果是[240, 192, 144, 96, 48]。