JavaScript工具overflowing:检测并处理页面元素溢出

需积分: 10 0 下载量 189 浏览量 更新于2024-11-07 收藏 88KB ZIP 举报
资源摘要信息:"overflowing:查找溢出的页面元素" 在Web开发领域,检测页面元素是否发生溢出是一个常见的问题,因为溢出可能导致布局上的问题,影响用户体验。标题中提到的"overflowing"是一个JavaScript工具,它被设计用来帮助开发者查找和处理页面元素溢出的问题。 描述中提到使用"bower install overflowing"命令来安装这个工具,并且可以将其包含在页面中,或者直接通过函数调用的方式来使用。通过传递不同的参数给"overflowing"函数,可以实现不同类型的元素查找和处理。例如,调用"overflowing('td', true);"会查找所有使用了`td`作为选择器的元素,如果这些元素发生溢出,该函数会高亮这些元素并且抛出一个错误。而调用"overflowing('.foo');"则会查找所有带有`.foo`类的元素,并在发生溢出时抛出错误。这些功能对于前端开发者在调试和优化页面布局时非常有用。 关于软件的版权信息,描述中明确指出该软件遵循麻省理工学院许可证,这意味着软件是开源的,任何人都可以免费获得该软件副本和相关文档文件,并且在不受限制的情况下处理该软件。这意味着开发者不仅可以免费使用该工具,还可以根据许可证规定,修改、发布、分发或出售该软件的副本,以及其他合法的使用方式。 从标签"JavaScript"可以推断出,这个"overflowing"工具是用JavaScript编写的,这使得它可以在多种浏览器环境下运行,因为JavaScript是几乎所有现代浏览器都支持的一种脚本语言。它的使用可以不依赖于任何特定的框架或库,这为项目兼容性提供了便利。 文件名称列表中的"overflowing-master"表明这是一个版本控制系统中的主分支或主版本,通常在如Git这样的版本控制系统中,"master"(现在推荐使用"main")分支代表了项目的稳定版本或者是当前开发的主线。通过这样的命名方式,我们可以知道这个压缩包子文件包含了overflowing工具的所有源代码文件。 总结来说,这个工具的推出和使用,对于前端开发人员来说是一个非常实用的解决方案,可以在开发过程中快速识别和处理溢出问题,提高开发效率和页面质量。此外,由于其开源特性,开发者可以自由地使用和定制该工具,以满足自己项目的特定需求。

这是一个crossattention模块:class CrossAttention(nn.Module): def __init__(self, query_dim, context_dim=None, heads=8, dim_head=64, dropout=0.): super().__init__() inner_dim = dim_head * heads context_dim = default(context_dim, query_dim) self.scale = dim_head ** -0.5 self.heads = heads self.to_q = nn.Linear(query_dim, inner_dim, bias=False) self.to_k = nn.Linear(context_dim, inner_dim, bias=False) self.to_v = nn.Linear(context_dim, inner_dim, bias=False) self.to_out = nn.Sequential( nn.Linear(inner_dim, query_dim), nn.Dropout(dropout) ) def forward(self, x, context=None, mask=None): h = self.heads q = self.to_q(x) context = default(context, x) k = self.to_k(context) v = self.to_v(context) q, k, v = map(lambda t: rearrange(t, 'b n (h d) -> (b h) n d', h=h), (q, k, v)) # force cast to fp32 to avoid overflowing if _ATTN_PRECISION =="fp32": with torch.autocast(enabled=False, device_type = 'cuda'): q, k = q.float(), k.float() sim = einsum('b i d, b j d -> b i j', q, k) * self.scale else: sim = einsum('b i d, b j d -> b i j', q, k) * self.scale del q, k if exists(mask): mask = rearrange(mask, 'b ... -> b (...)') max_neg_value = -torch.finfo(sim.dtype).max mask = repeat(mask, 'b j -> (b h) () j', h=h) sim.masked_fill_(~mask, max_neg_value) # attention, what we cannot get enough of sim = sim.softmax(dim=-1) out = einsum('b i j, b j d -> b i d', sim, v) out = rearrange(out, '(b h) n d -> b n (h d)', h=h) return self.to_out(out) 我如何从中提取各个提示词的注意力热力图并用Gradio可视化?

2023-07-15 上传