Ist Bootstrap Open Source?
bootstrap ist Open Source. Dabei handelt es sich um eine Reihe von Open-Source-Frontend-Frameworks für die Website- und Webanwendungsentwicklung, einschließlich HTML-, CSS- und JavaScript-Frameworks, die Schriftarten, Formulare, Schaltflächen, Navigation und andere verschiedene Komponenten sowie Javascript-Erweiterungen bereitstellen.
Empfohlen: Bootstrap-Tutorial
Bootstrap ist eine Reihe von Open-Source-Frontends für die Website- und Webanwendungsentwicklung (das sogenannte „Frontend“ bezieht sich auf die dem Endbenutzer angezeigte Schnittstelle. Das entsprechende „Backend“ ist der auf dem Server ausgeführte Code-Framework, einschließlich HTML-, CSS- und JavaScript-Frameworks, der Typografie, Formulare, Schaltflächen, Navigation und andere verschiedene Komponenten sowie Javascript-Erweiterungen bereitstellt und auf die Entwicklung dynamischer Webseiten und Webanwendungen abzielt ist einfacher.
Bootstrap ist das vierthäufigste „Starred“-Projekt auf GitHub. Mehr als 133.000 Mal in der Hauptrolle gespielt und mehr als 65.000 Mal verzweigt.
Bootstrap ist mit den neuesten Versionen der Browser Google Chrome, Firefox, Internet Explorer, Opera und Safari kompatibel, obwohl einige Browser nicht alle Betriebssysteme unterstützen.
Ab Version 2.0 unterstützt Bootstrap Responsive Web Design (RWD). Das Seitenlayout kann dynamisch an das Gerät angepasst werden, auf dem die Webseite angezeigt wird (Desktop, Tablet, Mobiltelefon).
Ab Version 3.0 priorisiert Bootstrap mobile Geräte als Designrichtlinie und legt mehr Wert auf responsives Design.
4.0 Alpha-Version bietet Unterstützung für Sass und Flexbox.
Bootstrap ist Open-Source-Software und kann auf GitHub gefunden werden. Entwickler werden ermutigt, sich am Projekt zu beteiligen und eigene Beiträge zum Projekt zu leisten.
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Führen Sie Bootstrap in Eclipse in fünf Schritten ein: Laden Sie die Bootstrap-Datei herunter und entpacken Sie sie. Importieren Sie den Bootstrap-Ordner in das Projekt. Bootstrap-Abhängigkeit hinzufügen. Laden Sie Bootstrap CSS und JS in HTML-Dateien. Beginnen Sie mit der Verwendung von Bootstrap, um Ihre Benutzeroberfläche zu verbessern.

Interpretationsschritte des Bootstrap-Mediationseffekttests in Stata: Überprüfen Sie das Vorzeichen des Koeffizienten: Bestimmen Sie die positive oder negative Richtung des Mediationseffekts. Test-p-Wert: weniger als 0,05 zeigt an, dass die vermittelnde Wirkung signifikant ist. Überprüfen Sie die Konfidenzintervalle: Wenn sie nicht Null enthalten, bedeutet dies, dass der Mediationseffekt signifikant ist. Ein Vergleich des mittleren p-Werts: weniger als 0,05 untermauert die Bedeutung des Mediationseffekts zusätzlich.

Schritte zur Einführung von Bootstrap in IntelliJ IDEA: Erstellen Sie ein neues Projekt und wählen Sie „Webanwendung“. Fügen Sie die Maven-Abhängigkeit „Bootstrap“ hinzu. Erstellen Sie eine HTML-Datei und fügen Sie Bootstrap-Referenzen hinzu. Ersetzen Sie ihn durch den tatsächlichen Pfad zur Bootstrap-CSS-Datei. Führen Sie die HTML-Datei aus, um Bootstrap-Stile zu verwenden. Tipp: Sie können ein CDN verwenden, um Bootstrap zu importieren oder HTML-Dateivorlagen anzupassen.

Zu Llama3 wurden neue Testergebnisse veröffentlicht – die große Modellbewertungs-Community LMSYS veröffentlichte eine große Modell-Rangliste, die Llama3 auf dem fünften Platz belegte und mit GPT-4 den ersten Platz in der englischen Kategorie belegte. Das Bild unterscheidet sich von anderen Benchmarks. Diese Liste basiert auf Einzelkämpfen zwischen Modellen, und die Bewerter aus dem gesamten Netzwerk machen ihre eigenen Vorschläge und Bewertungen. Am Ende belegte Llama3 den fünften Platz auf der Liste, gefolgt von drei verschiedenen Versionen von GPT-4 und Claude3 Super Cup Opus. In der englischen Einzelliste überholte Llama3 Claude und punktgleich mit GPT-4. Über dieses Ergebnis war Metas Chefwissenschaftler LeCun sehr erfreut und leitete den Tweet weiter

Der Bootstrap-Test verwendet Resampling-Technologie, um die Zuverlässigkeit des statistischen Tests zu bewerten und die Signifikanz des Mediationseffekts zu beweisen: Berechnen Sie zunächst das Konfidenzintervall des direkten Effekts, des indirekten Effekts und des Mediationseffekts Mediationstyp nach der Baron- und Kenny- oder Sobel-Signifikanz und schließlich das Konfidenzintervall für den natürlichen indirekten Effekt schätzen.

Der Bootstrap-Mediationstest bewertet den Mediationseffekt durch mehrfaches erneutes Abtasten der Daten: Konfidenzintervall für indirekte Effekte: Gibt den geschätzten Bereich des Mediationseffekts an. Wenn das Intervall nicht Null enthält, ist der Effekt signifikant. p-Wert: Bewertet die Wahrscheinlichkeit, dass das Konfidenzintervall nicht Null enthält, wobei Werte unter 0,05 auf Signifikanz hinweisen. Stichprobengröße: Die Anzahl der für die Analyse verwendeten Datenproben. Bootstrap-Unterabtastzeiten: die Anzahl der wiederholten Abtastungen (500–2000 Mal). Wenn das Konfidenzintervall nicht Null enthält und der p-Wert kleiner als 0,05 ist, ist der Mediationseffekt signifikant, was darauf hinweist, dass die vermittelnde Variable die Beziehung zwischen der unabhängigen und der abhängigen Variablen erklärt.

Der Hauptunterschied zwischen Bootstrap und Spring Boot besteht darin, dass Bootstrap ein leichtes CSS-Framework für das Website-Design ist, während Spring Boot ein leistungsstarkes, sofort einsatzbereites Backend-Framework für die Entwicklung von Java-Webanwendungen ist. Bootstrap basiert auf CSS und HTML, während Spring Boot auf Java und dem Spring-Framework basiert. Bootstrap konzentriert sich auf die Erstellung des Erscheinungsbilds einer Website, während sich Spring Boot auf die Back-End-Funktionalität konzentriert. Spring Boot kann in Bootstrap integriert werden, um voll funktionsfähige und schöne Produkte zu erstellen

Exportieren Sie die Ergebnisse des Bootstrap-Mediation-Effekttests in Stata: Speichern Sie die Ergebnisse: Bootstrap-Post. Erstellen Sie eine Variablenliste: lokale Variablen: coef se ci. Exportieren Sie die Ergebnisse (CSV): exportieren Sie durch Trennzeichen getrennte Ergebnisse.csv, varlist(`vars') ersetzen Sie Komma und Nolabel
