function(e) { if ( // no bubbling, should always fire. // this is just a safety net in case event.timeStamp is unreliable in // certain weird environments... e.target === e.currentTarget || // event is fired after handler attachment e.timeStamp >= attachedTimestamp || // bail for environments that have buggy event.timeStamp implementations // #9462 iOS 9 bug: event.timeStamp is 0 after history.pushState // #9681 QtWebEngine event.timeStamp is negative value e.timeStamp <= 0 || // #9448 bail if event is fired in another document in a multi-page // electron/nw.js app, since event.timeStamp will be using a different // starting reference e.target.ownerDocument !== document ) { return original.apply(this, arguments) } }

这段代码是Vue.js框架中用于处理事件冒泡的代码片段，其作用是确保事件处理程序在特定条件下执行。具体来说，它会判断以下几个条件：

1. `e.target === e.currentTarget`：判断事件的目标元素是否与当前元素相同，如果是，则说明事件没有冒泡，应该立即执行事件处理程序。

2. `e.timeStamp >= attachedTimestamp`：判断事件的时间戳是否大于等于事件处理程序绑定的时间戳，如果是，则说明事件是在事件处理程序绑定之后触发的，应该立即执行事件处理程序。

3. `e.timeStamp <= 0`：判断事件的时间戳是否小于等于0，如果是，则说明浏览器没有正确地记录事件的时间戳，应该立即执行事件处理程序。

4. `e.target.ownerDocument !== document`：判断事件的目标元素是否在当前文档中，如果不是，则说明事件是在另一个文档中触发的，应该立即执行事件处理程序。

如果以上四个条件都不满足，则说明事件是在事件处理程序之前触发的，此时应该忽略该事件，等待它向上冒泡到事件处理程序再处理。

相关问题

e.target和e.currenttarget

在JavaScript中，e.target和e.currentTarget都是事件对象（Event Object）中的属性。

e.target表示的是事件的目标元素，即触发事件的元素，通常是用户在页面中进行操作时所点击的元素。而e.currentTarget表示的是当前事件处理程序所绑定的元素，即事件正在处理的元素。

在事件处理程序中，可以使用这两个属性来获取事件相关的元素信息。例如，可以通过e.target来获取用户点击的具体元素，或者通过e.currentTarget来获取当前正在处理事件的元素。

需要注意的是，e.target和e.currentTarget的取值可能会有所不同，特别是在事件冒泡（Event Bubbling）的情况下。当事件冒泡时，事件会从目标元素开始向上冒泡到其父级元素，依次触发每个元素的事件处理程序。此时，e.target表示的是触发事件的具体元素，而e.currentTarget则表示的是当前正在处理事件的元素，可能是父级元素或者其他祖先元素。

bubbling pytorch centernet

Bubbli pytorch centerenet是一种基于PyTorch框架的Centernet模型，用于目标检测和关键点检测任务。Centernet模型采用了一种新颖的设计思想，将目标检测和关键点检测统一到一个网络中进行处理，从而提高了检测的准确性和效率。而bubbli pytorch centerenet则是在这个基础上进行了改进和优化，使得模型在PyTorch框架下更加高效和稳定。

bubbli pytorch centerenet模型具有很强的鲁棒性，能够在不同场景下准确地检测目标并标出其关键点位置。这对于许多计算机视觉领域的应用，比如人体姿势识别、行人检测、医学影像识别等都具有重要意义。而且由于采用了PyTorch框架，这个模型还具有较高的灵活性，可以方便地与其他深度学习模型进行集成和组合，从而实现更加复杂的任务。

总的来说，bubbli pytorch centerenet是一种功能强大的深度学习模型，它不仅具有高效的目标检测和关键点检测能力，还拥有良好的可扩展性和灵活性，能够为各种计算机视觉应用带来巨大的帮助和推动。希望未来可以进一步优化和完善这个模型，使其在各个领域发挥更大的作用。