


Correction d'un problème lors de l'utilisation de WebUploader dans la zone de flou Bootstrap
Cet article présente principalement les problèmes et les solutions liés à l'utilisation de WebUploader dans la boîte de flou Bootstrap. Les amis qui en ont besoin peuvent s'y référer
Dans mon projet de fin d'études, il y a une exigence dans la boîte de flou Bootstrap. le bouton upload de WebUploader, l'effet est le suivant :
Nous avons inséré le composant upload directement dans la zone de flou de Bootstrap :
Cependant, l'effet réel est que lorsque la zone de flou apparaît, il est impossible de cliquer sur le bouton de téléchargement.
Cependant, après avoir appuyé sur F12 pour vérifier s'il y avait une erreur dans la console, WebUploader pouvait en fait faire apparaître la boîte de sélection de fichier et les autres fonctions étaient normales.
Après avoir consulté les données, j'ai découvert que la raison du bug est que la longueur et la largeur du bouton [Sélectionner un fichier] sont toutes deux égales à 0, et que la page Web doit être restituée, et F12 arrive à ont pour fonction de restituer des pages Web. La solution consiste à restituer ou à créer une instance de Uploader. Doit être réinstancié : uploader.refresh()
La première idée est d'enregistrer un événement de clic pour le bouton de la boîte de flou, et de cliquer dessus lorsque la boîte de flou apparaîtuploader.refresh()
cependant, il me semble ; avoir d'autres bugs après avoir effectué la modification.
La solution finale est d'écouter l'événement déclenché par la zone de flou puis de rafraîchir le composant :
$('#updateModal').on('shown.bs.modal',function() {//提示框显示时候触发 uploader.refresh(); //刷新当前webUploder });
Ce qui précède est ce que j'ai compilé pour tout le monde Oui, j'espère que cela sera utile à tout le monde à l'avenir.
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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.

Concernant Llama3, de nouveaux résultats de tests ont été publiés - la grande communauté d'évaluation de modèles LMSYS a publié une liste de classement des grands modèles, Llama3 s'est classé cinquième et à égalité pour la première place avec GPT-4 dans la catégorie anglaise. Le tableau est différent des autres benchmarks. Cette liste est basée sur des batailles individuelles entre modèles, et les évaluateurs de tout le réseau font leurs propres propositions et scores. Au final, Llama3 s'est classé cinquième sur la liste, suivi de trois versions différentes de GPT-4 et Claude3 Super Cup Opus. Dans la liste simple anglaise, Llama3 a dépassé Claude et est à égalité avec GPT-4. Concernant ce résultat, LeCun, scientifique en chef de Meta, était très heureux et a transmis le tweet et

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.

La principale différence entre Bootstrap et Spring Boot est que Bootstrap est un framework CSS léger pour le style de sites Web, tandis que Spring Boot est un framework backend puissant et prêt à l'emploi pour le développement d'applications Web Java. Bootstrap est basé sur CSS et HTML, tandis que Spring Boot est basé sur Java et le framework Spring. Bootstrap se concentre sur la création de l'apparence et de la convivialité d'un site Web, tandis que Spring Boot se concentre sur les fonctionnalités back-end. Spring Boot peut être intégré à Bootstrap pour créer des applications entièrement fonctionnelles et esthétiques.

Exporter les résultats du test d'effet de médiation Bootstrap dans Stata : Sauvegarder les résultats : bootstrap post Créer une liste de variables : vars locales : coef se ci Exporter les résultats (CSV) : exporter les résultats délimités.csv, varlist(`vars') remplacer la virgule nolabel
