Mushroom卡片在HA实验性分段视图中的间距问题分析
2025-06-15 23:37:27作者:尤辰城Agatha
问题现象描述
在Home Assistant的Lovelace界面中使用Mushroom卡片时,用户发现当切换到实验性的"分段视图"(sections view)布局时,芯片(chips)类型的卡片会显示异常大的间距。相比之下,传统的"砖石布局"(masonry view)则显示正常。
从用户提供的截图可以明显看出:
- 分段视图中,芯片卡片下方出现了明显过大的空白区域
- 砖石布局中,卡片间距紧凑合理
技术原因分析
经过项目维护者的确认,这个问题源于Home Assistant分段视图布局本身的实现机制。分段视图对每一行设置了最小高度(minimal height)限制,这个限制导致了卡片下方出现额外的空白空间。
由于这个限制是由Home Assistant核心功能实现的,Mushroom卡片作为前端自定义卡片无法直接覆盖或修改这个行为。这与Mushroom卡片本身的样式或实现无关,而是底层布局引擎的限制。
临时解决方案
虽然无法从根本上解决这个问题,但用户可以采用以下临时方案来改善显示效果:
-
使用垂直堆叠布局:将芯片卡片放入垂直堆叠(vertical stack)容器中,这样可以绕过分段视图的行高限制。
-
继续使用砖石布局:如果垂直堆叠方案不满足需求,可以考虑暂时不使用实验性的分段视图,继续使用传统的砖石布局。
深入理解
这个问题实际上反映了前端布局引擎的一些基本原理:
-
分段视图的设计理念:分段视图旨在创建整齐划一的卡片区块,因此会强制每行保持相同高度,确保视觉一致性。
-
响应式设计的挑战:不同卡片类型(如芯片卡片)可能有不同的高度需求,与固定行高布局产生冲突。
-
自定义卡片的限制:虽然Mushroom等自定义卡片可以控制自身样式,但无法覆盖HA核心的布局规则。
最佳实践建议
对于使用Mushroom卡片的用户,建议:
- 根据实际需求选择合适的视图模式
- 对于包含多种卡片类型的仪表盘,砖石布局可能更为灵活
- 关注Home Assistant的更新日志,未来版本可能会优化分段视图的布局行为
这个问题虽然影响美观,但不会影响卡片的功能性使用。用户可以根据自己的审美偏好和实际需求选择合适的布局方式或临时解决方案。
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
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
8
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++
654
278
暂无简介
Dart
639
145
Ascend Extension for PyTorch
Python
202
219
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
130
861
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
246
316
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
213
🎉 (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
1.12 K
630
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
77
100