浏览器兼容console对象的简要解决方案

本文提供了一种方法,在不破坏代码的情况下,为老版本浏览器手动构造一个与现代浏览器一致的console对象,确保包含console.xxxxx的代码在各种浏览器中都能正常运行。

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不同浏览器或者版本之间对于console对象的支持不尽相同,而console方法在开发调试过程中都是不错的工具。难道要在上线前把所有console.xxxx去掉以保证某些浏览器不报错么。其实可以变通解决。 

浏览器报找不到console对象,那我们就手动构造一个接口完全一致的console对象 置于window中。这里采用了空方法和空对象。如此一来即使在很old的浏览器中,含有console.xxxxx的代码依然不会报错,完美运行。 

下面附上修复兼容代码,要置于置于第一句console.xxxx调用之前,否则没有意义。 

(function (){  
  
//创建空console对象,避免JS报错  
  
if(!window.console)  
    window.console = {};  
var console = window.console;  
  
var funcs = ['assert', 'clear', 'count', 'debug', 'dir', 'dirxml',  
             'error', 'exception', 'group', 'groupCollapsed', 'groupEnd',  
             'info', 'log', 'markTimeline', 'profile', 'profileEnd',  
             'table', 'time', 'timeEnd', 'timeStamp', 'trace', 'warn'];  
for(var i=0,l=funcs.length;i<l;i++) {  
    var func = funcs[i];  
    if(!console[func])  
        console[func] = function(){};  
}  
if(!console.memory)  
    console.memory = {};  
  
})();  

 

转载于:https://www.cnblogs.com/DajiangDev/p/3384557.html

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
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