


Analisis menyeluruh tentang cara menggunakan borang Bootstrap (gaya bentuk)_kemahiran javascript
1. Borang asas
<form > <div class="form-group"> <label>邮箱:</label> <input type="email" class="form-control" placeholder="请输入您的邮箱地址"> </div> <div class="form-group"> <label >密码</label> <input type="password" class="form-control" placeholder="请输入您的邮箱密码"> </div> <div class="checkbox"> <label> <input type="checkbox"> 记住密码 </label> </div> <button type="submit" class="btn btn-default">进入邮箱</button> </form>
Selain elemen ini, borang juga mempunyai input, pilih, textarea dan elemen lain Dalam rangka kerja Bootstrap, nama kelas `form-control` adalah tersuai, jika elemen ini menggunakan nama kelas "kawalan bentuk" akan mencapai beberapa kesan penyesuaian reka bentuk.
1. Lebar menjadi 100%
2. Tetapkan jidar kelabu muda (#ccc)
3 Penjuru bulat dengan 4px
4 Tetapkan kesan bayang, dan apabila elemen mendapat fokus, kesan bayang dan sempadan akan berubah
5 Tetapkan warna pemegang tempat kepada #999
2. Bentuk Mendatar
Bentuk lalai rangka kerja Bootstrap ialah gaya paparan menegak, tetapi banyak kali kita memerlukan gaya bentuk mendatar (label di sebelah kiri, kawalan borang di sebelah kanan).
<form class="form-horizontal" role="form"> <div class="form-group"> <label for="inputEmail3" class="col-sm-2 control-label">邮箱:</label> <div class="col-sm-4"> <input type="email" class="form-control" id="inputEmail3" placeholder="请输入您的邮箱地址"> </div> </div> <div class="form-group"> <label for="inputPassword3" class="col-sm-2 control-label">密码:</label> <div class="col-sm-4"> <input type="password" class="form-control" id="inputPassword3" placeholder="请输入您的邮箱密码"> </div> </div> </form>
Untuk mencapai kesan bentuk mendatar dalam rangka kerja Bootstrap, dua syarat berikut mesti dipenuhi:
1. Dalam elemen
Jika anda menambah label di hadapan input, ia akan menyebabkan input dibalut dalam baris lain. Jika anda mesti menambah label sedemikian dan tidak mahu input dibalut, anda juga perlu meletakkan label dalam bekas "kumpulan-bentuk".
Di atas adalah artikel pertama analisis komprehensif tentang cara menggunakan borang Bootstrap Lebih banyak kandungan akan dikemas kini pada masa hadapan.

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Perkenalkan Bootstrap dalam Eclipse dalam lima langkah: Muat turun fail Bootstrap dan nyahzipnya. Import folder Bootstrap ke dalam projek. Tambah pergantungan Bootstrap. Muatkan Bootstrap CSS dan JS dalam fail HTML. Mula menggunakan Bootstrap untuk meningkatkan antara muka pengguna anda.

Mengenai Llama3, keputusan ujian baharu telah dikeluarkan - komuniti penilaian model besar LMSYS mengeluarkan senarai kedudukan model besar Llama3 menduduki tempat kelima, dan terikat untuk tempat pertama dengan GPT-4 dalam kategori Bahasa Inggeris. Gambar ini berbeza daripada Penanda Aras yang lain Senarai ini berdasarkan pertempuran satu lawan satu antara model, dan penilai dari seluruh rangkaian membuat cadangan dan skor mereka sendiri. Pada akhirnya, Llama3 menduduki tempat kelima dalam senarai, diikuti oleh tiga versi GPT-4 dan Claude3 Super Cup Opus yang berbeza. Dalam senarai tunggal Inggeris, Llama3 mengatasi Claude dan terikat dengan GPT-4. Mengenai keputusan ini, ketua saintis Meta LeCun sangat gembira, tweet semula dan

Langkah-langkah untuk memperkenalkan Bootstrap dalam IntelliJ IDEA: Buat projek baharu dan pilih "Aplikasi Web". Tambah pergantungan Maven "Bootstrap". Buat fail HTML dan tambah rujukan Bootstrap. Gantikan dengan laluan sebenar ke fail CSS Bootstrap. Jalankan fail HTML untuk menggunakan gaya Bootstrap. Petua: Gunakan CDN untuk mengimport Bootstrap atau menyesuaikan templat fail HTML.

Ujian Bootstrap menggunakan teknologi pensampelan semula untuk menilai kebolehpercayaan ujian statistik dan digunakan untuk membuktikan kepentingan kesan pengantaraan: pertama, hitung selang keyakinan kesan langsung, kesan tidak langsung dan kesan pengantaraan; jenis pengantaraan mengikut kaedah Baron dan Kenny atau Sobel dan akhirnya menganggarkan selang keyakinan untuk kesan tidak langsung semula jadi.

Ujian pengantaraan Bootstrap menilai kesan pengantaraan dengan mengambil semula data beberapa kali: Selang keyakinan kesan tidak langsung: menunjukkan anggaran julat kesan pengantaraan Jika selang tidak mengandungi sifar, kesannya adalah ketara. p-value: Menilai kebarangkalian bahawa selang keyakinan tidak mengandungi sifar, dengan nilai kurang daripada 0.05 menunjukkan signifikan. Saiz sampel: Bilangan sampel data yang digunakan untuk analisis. Masa subsampling Bootstrap: bilangan persampelan berulang (500-2000 kali). Jika selang keyakinan tidak mengandungi sifar dan nilai p kurang daripada 0.05, kesan pengantaraan adalah signifikan, menunjukkan bahawa pembolehubah pengantara menerangkan hubungan antara pembolehubah bebas dan bersandar.

Perbezaan utama antara Bootstrap dan Spring Boot ialah Bootstrap ialah rangka kerja CSS yang ringan untuk penggayaan tapak web, manakala Spring Boot ialah rangka kerja belakang luar biasa yang berkuasa untuk pembangunan aplikasi web Java. Bootstrap adalah berdasarkan CSS dan HTML, manakala Spring Boot adalah berdasarkan Java dan rangka kerja Spring. Bootstrap memfokuskan pada mencipta rupa dan rasa tapak web, manakala Spring Boot memfokuskan pada fungsi bahagian belakang. Spring Boot boleh disepadukan dengan Bootstrap untuk mencipta berfungsi sepenuhnya, cantik

Eksport keputusan ujian kesan pengantaraan Bootstrap dalam Stata: Simpan keputusan: siaran bootstrap Cipta senarai pembolehubah: vars tempatan: coef se ci Eksport keputusan (CSV): eksport hasil yang dibataskan.csv, varlist(`vars') gantikan nolabel koma

Analisis Bootstrap ialah teknik pensampelan semula statistik yang menyediakan maklumat berikut tentang inferens statistik: Selang keyakinan: julat kemungkinan anggaran. p-value: Kebarangkalian menolak hipotesis nol. Pengagihan bootstrap: Cara penganggar berbeza-beza merentas sampel. Kecondongan dan sisihan piawai: Asimetri dan serakan taburan. Kesan titik data: Kesan titik data tertentu pada penganggar. Kekukuhan: Kestabilan penganggar kepada nilai melampau.
