Ist Bootstrap eine Sprache?
Bootstrap ist keine Sprache, sondern ein Front-End-JS-Framework. Bootstrap ist ein auf HTML, CSS und JavaScript basierendes Frontend-Framework, mit dem Webanwendungen und Websites schnell entwickelt werden können. Es wird hauptsächlich für die Struktur und das Layout responsiver Websites verwendet.
Die Betriebsumgebung dieses Tutorials: Windows 7-System, Bootsrap-Version 3.3.7, DELL G3-Computer
Bootstrap ist keine Sprache, sondern ein Front-End-JS-Framework.
Bootstrap ist das Open-Source-Frontend-Framework von Twitter, das auf HTML, CSS und JavaScript basiert. Es ist ein Frontend-Framework für die schnelle Entwicklung von Webanwendungen und Websites. Es handelt sich um ein Front-End-Toolkit, das für die schnelle Entwicklung von Webanwendungen entwickelt wurde. Es unterstützt ein responsives Layout und hält sich nach der V3-Version an die Priorität mobiler Geräte.
Bootstrap wird hauptsächlich für Struktur und Layout auf responsiven Websites verwendet.
Die Entstehung von Bootstrap dient vor allem der Vereinfachung der Arbeit von Webworkern, wozu auch dynamische Anpassungen in JavaScript gehören.
Vorteile der Verwendung von Bootstrap:
Mobile-first: Ab Bootstrap 3 umfasst das Framework Mobile-First-Stile in der gesamten Bibliothek.
Browser-Unterstützung: Alle gängigen Browser unterstützen Bootstrap.
Einfacher Einstieg: Solange Sie über Grundkenntnisse in HTML und CSS verfügen, können Sie mit dem Erlernen von Bootstrap beginnen.
Responsives Design: Das responsive CSS von Bootstrap kann an Desktops, Tablets und Mobiltelefone angepasst werden.
Es bietet Entwicklern eine einfache und einheitliche Lösung zum Erstellen von Schnittstellen.
Es enthält leistungsstarke integrierte Komponenten und lässt sich leicht anpassen.
Es bietet auch webbasierte Anpassung.
Es ist Open Source.
Weitere Informationen zu Bootstrap finden Sie unter: Bootstrap-Grundlagen-Tutorial! !
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonIst Bootstrap eine Sprache?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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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.

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

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.

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 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 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
