bootstrap用什么软件
Bootstrap,它在 2013 年特别流行。如果你是位设计师,你可能会接触过它,甚至是使用过它。如果你是 Bootstrap 的使用者或者是相关功能的用户,这篇文章非常的适合你!
这里总共列举了 12 款最好的 Bootstrap 设计工具,这些都能很好的简化大家的工作。
12. Bootstrap Designer
Bootstrap Designer 是一个在线工具,不需要下载就可以使用。用户可以使用它创建漂亮和迷人基于 Bootstrap 框架的 HTML5 模板。
11. Get Kickstrap
如果用户想结合先进高级的 web 技术和 Bootstrap,可以尝试一下 Get Kickstrap。这款特别的工具非常高大上,可以运行数据库驱动的 web 应用程序,而且还不用任何的后台哦
10. Bootply
这个工具拥有非常多样化的库,集成了其他 Bootstrap 基础插件,框架和库。
9. Bootstrap Button Generator
这个特别的工具能帮助用户轻松创建各种类型的按钮,用户只需要输入 CSS 类到新的按钮中,并且选择相应的颜色值就可以了。当需要使用的时候,只需要复制粘贴就能轻松创建漂亮的按钮了。
8. Easel
这个工具能在浏览器中运行,这个非常基础的工具能帮助在小团队工作的开发者和设计者建立非常真实的 web 元素。
7. Layoutit
用户只需要使用拖拽界面构建器就可以轻松创建前端代码。
6. Bootswatch
这是一个开源的工具,而且非常容易安装和使用。
5. Boottheme
这是一款在线主题生成器和 Twitter Bootstrap 的 web 设计工具。用户可以在设计 webapp 时生成和预览主题。
4. Custom Font Tool
这个特别的工具允许用户创建非常个性化的字体,通过非常舒适的命令行方式。
3. WordPress Twitter Bootstrap CSS
这是另外一个基于 CSS 的 Twitter Bootstrap,让用户能很好的在 WordPress 网站上使用 Twitter Bootstrap JavaScript 库。
2. Bootmetro
这是个非常灵活和简单的框架,用户可以创建现代化和经典的 web 应用。同时,也可以定义类似 Windows 8 的风格和感觉。
1. Flat UI Free–Framework and Bootstrap Theme Design
这是另外一个基于 Twitter Bootstrap 的工具,可以运行一个平滑风格,组件可以包含 PSD 文件的 UI。使用这个特殊的工具可以创建出非常有创意的 UI。
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关于Llama3,又有测试结果新鲜出炉——大模型评测社区LMSYS发布了一份大模型排行榜单,Llama3位列第五,英文单项与GPT-4并列第一。图片不同于其他Benchmark,这份榜单的依据是模型一对一battle,由全网测评者自行命题并打分。最终,Llama3取得了榜单中的第五名,排在前面的是GPT-4的三个不同版本,以及Claude3超大杯Opus。而在英文单项榜单中,Llama3反超了Claude,与GPT-4打成了平手。对于这一结果,Meta的首席科学家LeCun十分高兴,转发了推文并

Bootstrap检验采用重抽样技术评估统计检验的可靠性,用于证明中介效应的显着性:首先计算直接效应、间接效应和调解效应的置信区间;其次根据Baron和Kenny或Sobel方法计算调解类型的显着性;最后估计自然间接效应的置信区间。

Bootstrap 中介检验通过多次重新抽样数据来评估调解效应:间接效应置信区间:表示调解效应估计范围,如果区间不含零,则效应显着。 p 值:评估置信区间不含零的概率,小于 0.05 表示显着。样本量:用于分析的数据样本数量。 Bootstrap 次采样次数:重复抽样的次数(500-2000 次)。若置信区间不含零且 p 值小于 0.05,则调解效应显着,表明中介变量解释了自变量和因变量之间的关系。

Bootstrap 和 Spring Boot 的主要区别在于:Bootstrap 是一个轻量级 CSS 框架,用于网站样式,而 Spring Boot 是一个强大、开箱即用的后端框架,用于 Java web 应用程序开发。Bootstrap 基于 CSS 和 HTML,而 Spring Boot 基于 Java 和 Spring 框架。Bootstrap 专注于创建网站外观,而 Spring Boot 专注于后端功能。Spring Boot 可与 Bootstrap 集成,以创建功能齐全、美观

在 Stata 中导出 Bootstrap 中介效应检验的结果:保存结果:bootstrap post创建变量列表:local vars: coef se ci导出结果(CSV):export delimited results.csv, varlist(`vars') replace comma nolabel