


Plug-in de boîte d'avertissement Bootstrap que vous devez apprendre tous les jours_compétences Javascript
Les messages d'alerte sont principalement utilisés pour afficher des informations telles que des avertissements ou des messages de confirmation aux utilisateurs finaux. À l'aide du plugin Alert, vous pouvez ajouter une fonctionnalité de licenciement à tous les messages d'alerte.
Si vous souhaitez référencer les fonctionnalités de ce plugin séparément, vous devez alors référencer alert.js. Alternativement, comme mentionné dans le chapitre Présentation du plugin Bootstrap, vous pouvez référencer bootstrap.js ou une version minifiée de bootstrap.min.js.
1.Utilisation
Vous pouvez activer la fonction de renvoi de la boîte d'avertissement des deux manières suivantes :
1. Via l'attribut data : ajoutez la fonction annulable via l'API Data (API Data). Ajoutez simplement data-dismiss="alert" au bouton de fermeture et la fonction de fermeture sera automatiquement ajoutée à la boîte d'avertissement.
<a class="close" data-dismiss="alert" href="#" aria-hidden="true"> × </a>
2. Via JavaScript : Ajouter une fonction annulable via JavaScript :
$(".alerte").alerte()
2. Exemple simple
La boîte d'avertissement est la boîte d'information à l'heure du clic.
1. Exemples de base
<div class="alert alert-warning"> <button class="close" type="button" data-dismiss="alert"> <span>×</span> </button> <p> 警告:您的浏览器不支持! </p> </div>
2. Ajoutez des effets de fondu entrant et sortant
Il existe deux types d'événements dans le plug-in Alert : Pour plus d'informations sur Bootstrap, veuillez vous référer à la rubrique spéciale : Tutoriel d'apprentissage Bootstrap Ce qui précède représente l'intégralité du contenu de cet article. J'espère qu'il sera utile à tout le monde d'apprendre le plug-in de la boîte d'avertissement Bootstrap.
Si vous utilisez JavaScript, vous pouvez remplacer data-dismiss="alert"
//JavaScript 方法
$('.close').on('click', function() {
$('#alert').alert('close');
})
//事件,其他雷同
$('#alert').on('close.bs.alert', function() {
alert('当 close 方法被触发时调用!');
});

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Étapes d'interprétation du test d'effet de médiation Bootstrap dans Stata : Vérifier le signe du coefficient : Déterminer le sens positif ou négatif de l'effet de médiation. Valeur p du test : inférieure à 0,05 indique que l'effet médiateur est significatif. Vérifiez l'intervalle de confiance : ne pas contenir de zéro indique que l'effet de médiation est significatif. La comparaison de la valeur p médiane : inférieure à 0,05 confirme en outre l’importance de l’effet de médiation.

Étapes pour introduire Bootstrap dans IntelliJ IDEA : Créez un nouveau projet et sélectionnez « Application Web ». Ajoutez la dépendance Maven "Bootstrap". Créez un fichier HTML et ajoutez des références Bootstrap. Remplacez par le chemin réel du fichier CSS Bootstrap. Exécutez le fichier HTML pour utiliser les styles Bootstrap. Astuce : Vous pouvez utiliser un CDN pour importer Bootstrap ou personnaliser des modèles de fichiers HTML.

Le test Bootstrap utilise la technologie de rééchantillonnage pour évaluer la fiabilité du test statistique et est utilisé pour prouver la signification de l'effet de médiation : premièrement, calculer l'intervalle de confiance de l'effet direct, de l'effet indirect et de l'effet de médiation, deuxièmement, calculer la signification de l'effet de médiation ; type de médiation selon la méthode de Baron et Kenny ou Sobel et enfin estimer l'intervalle de confiance pour l'effet indirect naturel.

Le test de médiation Bootstrap évalue l'effet de médiation en rééchantillonnant les données plusieurs fois : Intervalle de confiance de l'effet indirect : indique la plage estimée de l'effet de médiation. Si l'intervalle ne contient pas zéro, l'effet est significatif. Valeur p : évalue la probabilité que l'intervalle de confiance ne contienne pas zéro, les valeurs inférieures à 0,05 indiquant une valeur significative. Taille de l'échantillon : nombre d'échantillons de données utilisés pour l'analyse. Temps de sous-échantillonnage bootstrap : le nombre d'échantillonnages répétés (500 à 2 000 fois). Si l'intervalle de confiance ne contient pas zéro et que la valeur p est inférieure à 0,05, l'effet de médiation est significatif, indiquant que la variable médiatrice explique la relation entre les variables indépendantes et dépendantes.
