关闭bootstrap alert提示窗的实现方法
bootstrap alert的关闭方法:首先打开bootstrap-alert.js源码;然后把close button的data-dismiss去掉;最后加上“onclick="$('#my_alert').hide();"”即可。
本教程操作环境:windows7系统、bootstrap3版,该方法适用于所有品牌电脑。
推荐:《bootstrap视频教程》
解决BootStrap的alert提示框的关闭后再显示问题
bootstrap中有alert组件,如果点击关闭按钮后该组件会被删除而不是被隐藏,想再显示怎么办呢?
bootstrap-alert.js源码片段:
function removeElement() { $parent .trigger('closed') .remove() }
理论上把.remove()改为.hide(),然后在需要重新显示的地方,加上$('#alert').show();就可以了。
但实际应用中,可以把 close button 的 data-dismiss 去掉,加上 onclick="$('#my_alert').hide();"
这样还是可以用 .show() 显示出来。
Atas ialah kandungan terperinci 关闭bootstrap alert提示窗的实现方法. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

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.

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.

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 tafsiran ujian kesan pengantaraan Bootstrap dalam Stata: Semak tanda pekali: Tentukan arah positif atau negatif kesan pengantaraan. Nilai p ujian: kurang daripada 0.05 menunjukkan bahawa kesan pengantaraan adalah signifikan. Semak selang keyakinan: tidak mengandungi sifar menunjukkan bahawa kesan pengantaraan adalah ketara. Membandingkan nilai p median: kurang daripada 0.05 menyokong lagi kepentingan kesan pengantaraan.

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
