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) } }
时间: 2024-04-26 12:25:28 浏览: 174
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
chattr +i /run/systemd/resolve/stub-resolv.conf chattr: Operation not supported while reading flags on /run/systemd/resolve/stub-resolv.conf
<think>好的,我现在需要帮用户解决他们遇到的关于chattr命令的问题。用户在执行命令时遇到了错误:“chattr: Operation not supported while reading flags on /run/systemd/resolve/stub-resolv.conf”。首先,我要理解这个问题的原因,然后给出解决方案。
首先,我应该回忆一下chattr命令的作用。chattr用于修改文件系统中的文件属性,例如设置不可变(immutable)属性,防止文件被修改或删除。常见的属性包括+i(不可变)和+a(仅追加)。当用户尝试对这些文件设置属性时,可能会遇到权限问题或者文件系统不支持的情况。
接下来,用户的具体错误信息是“Operation not supported”。这可能意味着目标文件所在的文件系统不支持chattr所尝试设置的属性。例如,/run目录通常是一个临时文件系统(tmpfs),在内存中,而不是磁盘上的文件系统如ext4、xfs等。tmpfs可能不支持某些扩展属性,因此当用户尝试在tmpfs中的文件上使用chattr时,就会遇到不支持的操作错误。
我需要确认这一点。查看/run目录的挂载情况,可以使用mount命令或者查看/etc/fstab。通常,/run是tmpfs,挂载参数可能包括noatime、nodev、nosuid等。tmpfs本身不支持像ext4那样的文件属性,所以chattr在这里不起作用。
接下来,用户的目标文件是/run/systemd/resolve/stub-resolv.conf。这个文件由systemd-resolved服务管理,通常是一个符号链接,指向/run/systemd/resolve/resolv.conf。而systemd-resolved服务会动态生成这个文件,因此即使成功设置属性,也可能在服务重启时被覆盖,导致设置无效。
所以,根本问题在于用户试图在tmpfs文件系统上使用chattr,而该文件系统不支持该操作。用户可能需要寻找其他方法来保护这个文件,比如修改systemd-resolved的配置,或者使用其他机制来防止文件被修改。
另外,还需要检查用户是否有足够的权限执行chattr命令。通常需要root权限,但用户可能已经是root,或者使用了sudo,所以权限问题可能不是主要原因,但也不能完全排除。
可能的解决方案包括:
1. 确认文件系统类型,如果是tmpfs,那么chattr不可用。
2. 建议用户不要修改该文件的属性,因为它由systemd管理,动态生成。
3. 如果用户需要保护DNS配置,可以修改/etc/resolv.conf的指向,或者配置systemd-resolved服务。
4. 如果确实需要设置不可变属性,可能需要将文件放在支持chattr的文件系统上,但在这里不适用,因为该文件由系统服务管理。
最后,需要将这些信息以清晰的中文步骤呈现给用户,解释原因并提供可行的替代方案。</think>遇到 `chattr` 命令报错 **`Operation not supported`** 时,通常是由于文件所在的文件系统不支持该操作或文件本身由系统动态管理导致。以下是逐步分析及解决方案:
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### **1. 错误原因分析**
#### **关键点:文件系统类型限制**
- **/run 目录的特性**
`/run` 是临时文件系统(`tmpfs`),完全驻留在内存中,而非磁盘。
`tmpfs` 不支持 `chattr` 的扩展属性(如 `+i` 不可变属性),因此操作会被拒绝。
#### **文件来源与动态性**
- **`stub-resolv.conf` 的作用**
该文件由 `systemd-resolved` 服务自动生成,用于提供 DNS 解析配置(通常是 `/etc/resolv.conf` 的符号链接)。
系统或服务重启时会**动态覆盖**此文件,即使修改属性也会失效。
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### **2. 验证文件系统类型**
通过以下命令确认 `/run` 的挂载类型:
```bash
mount | grep /run
```
输出示例:
```bash
tmpfs on /run type tmpfs (rw,nosuid,nodev,relatime)
```
若显示 `tmpfs`,则确认无法使用 `chattr` 修改属性。
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### **3. 解决方案**
#### **方案 1:放弃使用 `chattr`**
- **原因**
文件由系统服务动态管理,修改属性无意义且不可行。
- **替代方法**
若需自定义 DNS 配置,直接修改 `/etc/resolv.conf` 或调整 `systemd-resolved` 的配置:
```bash
sudo ln -sf /run/systemd/resolve/resolv.conf /etc/resolv.conf # 确保符号链接正确
sudo systemctl restart systemd-resolved # 重启服务生效
```
#### **方案 2:更换支持 `chattr` 的文件系统(不推荐)**
- **原理**
将文件移动到磁盘上的文件系统(如 `ext4`、`xfs`)。
- **风险**
破坏 `systemd-resolved` 服务功能,可能导致 DNS 解析异常。
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### **4. 总结**
- **根本原因**
`tmpfs` 文件系统不支持 `chattr` 的扩展属性操作。
- **推荐操作**
无需干预系统自动管理的文件。若需固定 DNS 配置,应通过修改服务配置或直接编辑 `/etc/resolv.conf` 实现。
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。
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