iframe框架高度自适应的实现

本文提供了两种实现iframe页面自适应高度的方法。方案一通过在iframe引用页面中加入特定JavaScript代码来调整高度;方案二则是在主页面加入JavaScript代码,通过遍历指定ID的iframe元素并动态调整其高度。
解决iframe框架页面自适应高度问题代码如下,需要注意的是框架引用页面一定要设置name属性,否则会不生效

方案一:

<iframe src="test.asp" width="100%" frameborder="0" scrolling="no" name="hj" id="hj"></iframe>

test.asp页面head间增加如下JS代码

<SCRIPT LANGUAGE="JavaScript">

function f_frameStyleResize(targObj){

var targWin = targObj.parent.document.all[targObj.name];

if(targWin != null) {

var HeightValue = targObj.document.body.scrollHeight

if(HeightValue < 600){HeightValue = 600}

targWin.style.pixelHeight = HeightValue;

}

}

function f_iframeResize(){

bLoadComplete = true; f_frameStyleResize(self);

}

var bLoadComplete = false;

window.onload = f_iframeResize;

</SCRIPT> 



--------------------------------------------------------------------------------


方案二:备用

在主页面增加如下JS代码

<script type="text/javascript">
var iframeids=["myblog"]
var iframehide="yes"
function dyniframesize()
{
var dyniframe=new Array()
for (i=0; i<iframeids.length; i++)
{
if (document.getElementById)
{
dyniframe[dyniframe.length] = document.getElementById(iframeids[i]);
if (dyniframe[i] && !window.opera)
{
dyniframe[i].style.display="block"
if (dyniframe[i].contentDocument && dyniframe[i].contentDocument.body.offsetHeight)
dyniframe[i].height = dyniframe[i].contentDocument.body.offsetHeight;
else if (dyniframe[i].Document && dyniframe[i].Document.body.scrollHeight)
dyniframe[i].height = dyniframe[i].Document.body.scrollHeight;
}
}
if ((document.all || document.getElementById) && iframehide=="no")
{
var tempobj=document.all? document.all[iframeids[i]] : document.getElementById(iframeids[i])
tempobj.style.display="block"
}
}
}

if (window.addEventListener)
window.addEventListener("load", dyniframesize, false)
else if (window.attachEvent)
window.attachEvent("onload", dyniframesize)
else
window.onload=dyniframesize

</script>
### 测试 Milvus 向量检索性能的方法 测试 Milvus 向量检索性能需要从多个维度进行考量,包括查询延迟、吞吐量、资源利用率和准确性等。以下内容将详细介绍如何设计测试方案以及执行具体的测试步骤。 #### 1. 准备测试环境 在开始测试之前,确保已经搭建好 Milvus 的运行环境,并且配置了适当的硬件资源。根据实际需求选择本地部署或云端部署[^3]。此外,还需要准备测试数据集,通常建议使用公开的向量数据集(如 SIFT 或 GloVe)或者自定义生成的数据集来模拟真实场景。 #### 2. 配置搜索管道 Milvus 的搜索功能依赖于搜索管道的设计。用户可以通过搜索管道输入查询文本并将其转换为 Embedding 向量。系统会比较查询向量与数据库中存储的向量,从而返回最相关的文档切片。为了测试性能,可以预先定义一组查询向量,并记录每次查询的结果。 #### 3. 测试指标 以下是常见的 Milvus 性能测试指标: - **查询延迟**:衡量单次查询所需的时间。 - **吞吐量**:单位时间内能够处理的查询数量。 - **资源利用率**:CPU、内存和磁盘 I/O 的消耗情况。 - **准确性**:检索结果的相关性或召回率。 #### 4. 测试工具 可以使用以下工具来进行性能测试: - **Python SDK**:通过 Milvus 提供的 Python 客户端接口编写脚本,模拟并发查询场景。 - **Locust**:一种分布式负载测试工具,支持动态整并发用户数。 - **Benchmark 工具**:例如 pymilvus-benchmark,专门用于评估 Milvus性能表现。 以下是一个基于 Python 的简单测试代码示例: ```python from pymilvus import connections, Collection, utility # 连接到 Milvus 服务 connections.connect("default", host="localhost", port="19530") # 加载集合 collection_name = "test_collection" if not utility.has_collection(collection_name): raise ValueError(f"Collection {collection_name} does not exist") collection = Collection(collection_name) collection.load() # 执行向量检索 search_params = {"metric_type": "L2", "params": {"nprobe": 16}} vectors_to_search = [[0.1] * 128] # 示例查询向量 results = collection.search(vectors_to_search, "embedding_field", search_params, limit=10) # 输出检索结果 for result in results: print(result) ``` #### 5. 数据分析 收集测试结果后,可以通过绘制图表或统计分析来评估 Milvus性能表现。重点关注不同参数设置(如索引类型、维度大小、查询数量)对性能的影响。 ---
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