解决embed标签设置z-index无效

今天在网页上面,有视频框,还有一个弹出层,当弹出层出来的时候,视频总会在最上面,设置z-index,也不管用。

发现在IE8中,顶部浮动导航的div在移动到embed视频上时,总是被embed的flash文件盖住。分别修改导航div和embed的z-index值仍然无法解决,很是郁闷。

结合之前有过此类遭遇的经验,意识到并非z-index的问题,问题应该是出在embed上,最后Google、百度齐飞,终于找到embed的一个属性“wmode”。给embed标签添加个 wmode="transparent" 这个属性,文件就解决了。​

### 不同文本嵌入模型的特点与性能比较 #### 1. **mxbai-embed-large** 该模型在多个任务上表现出较高的准确性,特别是在文本分类任务中的表现尤为突出。它在MTEB AmazonPolarityClassification数据集上的效果优于传统的BERT和XGBoost方法[^2]。此外,在检索任务方面,尽管其`map_at_1`和`mrr_at_1`指标略高于BERT,但仍不及更高级别的模型如GPT-3的表现。 资源消耗方面,mxbai-embed-large-v1相较于一些大型预训练模型(如GPT系列),具有较低的计算需求,适合中小型应用场景下的部署。 ```python import ollama as ol model = ol.get_model('mxbai-embed-large') embedding = model.embed("This is a test sentence.") print(embedding.shape) ``` --- #### 2. **nomic-embed-text** 此模型专注于高效生成高质量向量表示的能力,尤其适用于大规模语料库的数据降维以及可视化分析工作流。相比其他通用型嵌入方案,它的优势在于能够快速处理大量文档并保持良好的聚类特性[^1]。 不过需要注意的是,由于设计目标的不同,nomic-embed-text可能并不总是能够在特定领域内的细粒度区分任务中达到最佳精度水平;但对于探索性和初步筛选用途来说已经非常理想。 --- #### 3. **BGE-M3 (BigScience General Embeddings Model M3)** 作为一款专为跨语言环境打造的强大工具,BGE-M3支持多种自然语言之间的无缝转换操作,并且通过引入额外的知识图谱增强机制进一步提升了关联推理能力。这使得它非常适合用于国际化项目或者涉及复杂关系网络建模的任务场景之中。 另外值得一提的是,当面对高度专业化的内容时——比如医学术语或者是法律条文等领域资料——可以考虑将其与其他针对性更强的小规模定制化子模块结合起来使用以获得更加精确的结果。 --- ### 综合评价表 | 特点 vs 性能 | 模型名称 | 主要特点 | 应用强项 | 计算成本 | |---------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------------------|----------------| | mxbai-embed-large | 高效完成文本分类任务, 较低硬件依赖 | 文本分类、情感分析 | 中等 | | nomic-embed-text | 快速构建高维度空间映射 | 数据挖掘前准备阶段 | 小 | | BGE-M3 | 支持多国文字交互理解 | 多语言翻译、国际业务合作 | 偏大 | 以上表格总结了各模型的核心竞争力及其适用范围,帮助开发者依据实际需求做出明智的选择。 ---
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