ForesightJS 配置详解:全局与元素级参数指南
2025-06-01 13:51:44作者:裘旻烁
前言
ForesightJS 是一个智能预测用户交互行为的 JavaScript 库,通过分析鼠标移动轨迹来预判用户意图。本文将深入解析其配置系统,帮助开发者根据实际需求进行精细调整。
配置体系概述
ForesightJS 采用双层配置架构:
- 全局配置:影响整个预测系统的行为
- 元素级配置:针对单个交互元素的个性化设置
这种设计既保证了系统的一致性,又提供了足够的灵活性。
全局配置详解
全局配置在应用启动时通过 ForesightManager.initialize() 方法设置,建议在主入口文件中完成初始化。
初始化示例
import { ForesightManager } from "foresightjs"
ForesightManager.initialize({
enableMousePrediction: true,
positionHistorySize: 8,
trajectoryPredictionTime: 80,
defaultHitSlop: 10,
resizeScrollThrottleDelay: 50,
debug: false,
debuggerSettings: {
isControlPanelDefaultMinimized: false,
},
})
核心参数解析
| 参数名称 | 类型 | 默认值 | 技术说明 |
|---|---|---|---|
enableMousePrediction |
boolean | true | 启用鼠标轨迹预测功能,关闭后系统将仅响应实际触发的交互事件 |
positionHistorySize |
number | 8 | 历史位置记录数量,影响速度计算的平滑度,值越大抗抖动能力越强但响应延迟越高 |
trajectoryPredictionTime |
number | 80(ms) | 预测时间窗口,决定提前多少毫秒预判用户行为 |
defaultHitSlop |
number | Rect | 0 | 默认的隐形热区扩展范围,可统一增大所有元素的感应区域 |
resizeScrollThrottleDelay |
number | 50(ms) | 窗口变化/滚动时的重计算节流延迟,优化性能 |
调试模式配置
开启 debug: true 后将显示可视化调试层:
- 实时轨迹预测线
- 元素热区边界
- 交互控制面板
调试面板行为可通过 debuggerSettings 调整:
| 参数名称 | 类型 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|---|
isControlPanelDefaultMinimized |
boolean | false | 控制面板初始是否最小化 |
元素级配置指南
注册具体元素时可覆盖全局设置,实现精细控制。
注册示例
const { unregister, isTouchDevice } = ForesightManager.instance.register({
element: document.getElementById('cta-button'),
callback: () => prefetchCheckoutData(),
hitSlop: { top: 15, left: 15, right: 15, bottom: 15 },
name: '主按钮',
unregisterOnCallback: false
});
参数说明
| 参数 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|
element |
是 | 需要监控的DOM元素 |
callback |
是 | 预测命中或实际交互时触发的回调函数 |
hitSlop |
否 | 元素热区扩展范围,可接受数字(统一扩展)或Rect对象(各边独立设置) |
name |
否 | 调试模式下显示的标识名称 |
unregisterOnCallback |
否 | 控制回调触发后是否自动注销监控,设为false可支持重复触发 |
返回值解析
注册方法返回两个关键值:
isTouchDevice:布尔值,标识当前是否为触摸设备。移动端开发时可用此标志实现备选方案unregister:注销函数,用于手动解除监控(当unregisterOnCallback=false时必须调用)
最佳实践建议
- 性能调优:在频繁resize/scroll的页面中,适当增大
resizeScrollThrottleDelay - 移动端适配:结合
isTouchDevice实现备选预加载策略 - 热区设计:关键按钮可适当扩大
hitSlop提升预测准确率 - 内存管理:不使用的元素应及时调用
unregister() - 调试技巧:开发阶段开启debug模式观察预测轨迹与实际热区
通过合理配置这些参数,开发者可以在预测准确性和系统性能之间取得最佳平衡。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.69 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
136
165
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
233
309
暂无简介
Dart
596
130
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
630
228
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
664
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.06 K
615
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
195
72
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
665