Bootstrap 组件---导航（选项卡导航）

最新推荐文章于 2025-05-08 17:42:45 发布
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本文介绍如何使用Bootstrap框架创建可交互的选项卡导航组件。通过简单的HTML结构与JavaScript插件配合，实现平滑的选项卡切换效果。文章展示了具体的代码实例，包括必要的样式表和脚本文件引用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

<!--使用.nav-tabs类可将将导航转换为选项卡

      如果要设置选项卡动态可切换，可以在每个链接上添加data-toggle="tab"属性，然后在每个选项对应的内容上添加.tab-pane类

      <ul class="nav nav-tabs">

        <li class="nav-item">

          <a class="nav-link" data-toggle="tab">内容</a>

        </li>

      </ul> -->

<!DOCTYPE html>

<html>

<head lang="en">

    <meta charset="UTF-8">

    <meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=1.0"/>

    <title></title>

    <link rel="stylesheet" href="css/bootstrap.css"/>

    <script src="js/jquery.min.js"></script>

    <script src="js/popper.min.js"></script>

    <script src="js/bootstrap.min.js"></script>

</head>

<body>

 <div class="container">

     <h1>选项卡导航</h1>

     <ul class="nav nav-tabs">

         <li class="nav-item">

            <a class="nav-link" data-toggle="tab" href="#one">选项卡1</a>

         </li>

         <li class="nav-item">

             <a class="nav-link" data-toggle="tab" href="#two">选项卡2</a>

         </li>

         <li class="nav-item">

             <a class="nav-link" data-toggle="tab" href="#three">选项卡3</a>

         </li>

     </ul>

     <!--选项卡对应的内容-->

     <div class="tab-content">

         <div class="tab-pane" id="one">

选项卡1对应的内容: Lorem </div>

         <div class="tab-pane active" id="two">

             选项卡2对应的内容：Lorem </div>

         <div class="tab-pane" id="three">

             选项卡3对应的内容：Lorem </div>

     </div>

     </div>

 <br/><br/><br/><br/><br/><br/>

</body>

</html>

R语言ANOVA检验：Tukey HSD事后检验
DevPhantom的博客
08-29 1559
当我们在R语言中执行ANOVA检验后，如果我们观察到组之间存在显著差异，我们可以使用Tukey HSD事后检验来确定哪些组之间存在显著差异。接下来，我们需要准备我们的数据。对于本示例，我们将使用一个虚构的数据集，其中包含一个因变量。下面我将介绍如何在R语言中进行ANOVA检验，并使用Tukey HSD事后检验来进一步分析组之间的差异。执行以上代码后，我们将看到ANOVA的结果，包括组间的平方和、自由度、均方和F值等。使用Tukey HSD事后检验的结果，我们可以得出结论，哪些组之间存在显著差异。
使用R语言绘制Tukey HSD（Tukey Honest Significant Differences）两两均值比较图
PixelNinja的博客
08-19 1775
运行上述代码后，将显示一个绘制了Tukey HSD两两均值比较图的图形窗口。在图中，每个组别之间的连接线表示它们之间的均值差异是否显著。如果连接线之间没有重叠，那么这些组别之间的差异是显著的。Tukey HSD（Tukey Honest Significant Differences）是一种多重比较方法，用于比较多个组之间的均值差异。根据你的具体数据和需求，你可以进一步自定义图形的外观，例如添加标签、调整颜色和线型等。现在，我们可以执行Tukey HSD分析并获得两两均值比较的结果。的分组变量和一个名为。
Turkey HSD检验法/W法
weixin_34102807的博客
05-27 1万+
  sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘（博主亲自录视频） https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&amp;utm_campaign=commission&amp;utm_source=cp-400000000398149&amp;utm_medium=share   医药统计项目联系QQ：2314...
探索组间差异利器：Tukey 检验 【Tukey Test】
生信学习
08-21 2万+
统计学中有许多方法可用于比较不同组别之间的差异，而其中一种常见且强大的工具就是Tukey检验。当我们进行多组实验或研究时，常常需要了解哪些组别之间存在显著差异，而不仅仅是确定是否存在差异。在这个问题上，Tukey检验可以为我们提供确切的答案。Tukey检验，也称为Tukey的事后多重比较方法，是方差分析（ANOVA）的后续分析中经常采用的一种统计方法。它的目标是通过比较各组均值之间的差异来揭示群体之间的显著性差异。
论文阅读 - Let Silence Speak: Enhancing Fake News Detection with Generated Comments from Large Language
qq_40671063的博客
06-14 1195
假新闻检测在保护社交媒体用户和维护健康的新闻生态系统方面发挥着至关重要的作用。在现有的工作中，基于评论的假新闻检测方法被经验证明是有前途的，因为评论可以反映用户的意见、立场和情感，并加深模型对假新闻的理解。不幸的是，由于曝光偏差和用户不同的评论意愿，现实中获得多样化的评论并不容易，特别是对于早期检测场景。在没有获得“沉默”用户的评论的情况下，感知到的意见可能是不完整的，从而影响新闻真实性的判断。在本文中，作者探讨了寻找替代评论来源的可能性，以保证不同评论的可用性，尤其是来自沉默用户的评论。
A New Era in LLM Security: Exploring Security Concerns in Real-World LLM-based Systems
m0_64764193的博客
11-15 938
其中一个关键的观察是，当请求OpenAI GPT4渲染给定的固定图像URL时，无论我们是直接向OpenAI GPT4输入提示符，还是让OpenAI GPT4间接访问来自网页的提示符，安全URL检查器都会判断它是否安全的，因此OpenAI GPT4会渲染该图像链接。受此启发，作者发现了安全URL检查的一个缺陷：如果URL检查已经出现在以前的对话内容中，无论是在用户提示还是从插件返回的内容中，安全URL检查都认为链接是安全的，利用这个缺陷，作者提出了一个想法：在呈现之前，让目标URL存在于前一个转换中。
虚假新闻检测——Exploring the Role of Large Language Models in Fake News Detection
qq_52053775的博客
04-24 707
该研究探讨了大型语言模型（如GPT-3.5）与小型语言模型（如BERT）相比，在检测假新闻方面的有效性。研究结果表明，尽管大型语言模型能够提供有价值的多视角依据，但性能不如微调的小型语言模型，例如BERT。该研究将这种表现不佳归因于大型语言模型在选择和整合这些依据形成连贯结论方面的局限性。因此，该文提出大型语言模型不应该替代小型语言模型，但可以作为顾问，增强小型语言模型的检测能力。因此，论文提出了ARG，旨在有效地将大型语言模型的洞察力整合到小型语言模型中。
Project-Exploring-the-History-of-Lego
04-16
标题中的“Project-Exploring-the-History-of-Lego”表明这是一个关于探究乐高积木历史的数据分析项目。在这个项目中，我们可能将深入研究乐高从成立以来的发展历程、产品的变化、销售趋势，以及可能影响其发展的...
CVPR | Let‘s Think Outside the Box: Exploring Leap-of-Thought in LLM with Creative Humor Generation
MaoziYa的博客
04-14 1560
大喜利”本来是指一系列日本传统戏剧游戏，随着时代的快速发展。现代的“大喜利”，目前一般是指一种叫Tonchi (頓智)的游戏，通常以游戏节目或智力问答节目的形式呈现，可以参考B站的日本著名节目IPPON大獎賽 (视频链接)。玩家被提供各种多模态内容，可以是简单的问题、随机图像等，然后提示玩家想出幽默的、有创意的反应，以达到令人惊讶的喜剧效果，如下图所示的例子。例子1) 在第一个“图文到文”的例子中，玩家要求阅读图像，和上面对应的文字，尝试想出一段文字填入对应的“问号?
CNN-弱监督-迁移学习-exploring_the_limits_of_weakly_supervised_pretraini
08-04
Exploring the Limits of Weakly Supervised Pretraining是计算机视觉领域的一篇重要论文，主要探索了弱监督预训练的极限，使用了社交媒体平台上数十亿张图片的哈希标签数据对卷积神经网络进行大规模训练，并对图像...
统计推断——假设检验——方差分析之多重比较（LSD法、Sidak法、Bonferroni法、Dunnett法、Tukey法、SNK 法、Duncan法）
热门推荐
huangguohui_123的博客
01-14 10万+
在一个试验中，有个处理平均数间比较时，其全部可能的相互比较对数有个，这种比较是复式比较，亦称多重比较(multiple comparisons)。 为什么要做多重比较呢？ 方差分析后做多重比较有很多好处： 误差由多个处理内的变异合并估计，自由度增大了，因而比较的精确度也增大了。 检验显著，说明可以判定多个处理间存在显著的变异。因此方差分析后再做多重比较，称为Fisher氏保护性多重比较(F...
多重比较中LSD/HSD的计算方法
nikang3148的博客
10-11 8062
文章目录LSDLSD校正Turkey agricolae包中的相关函数可以实现大多数多重比较的分组标记。 LSD LSD方法采用了t检验的方式。 # model<-aov(Sepal.Length~Species, data=iris) summary(model) # 方差分析模型 #LSD.test结果 out <- LSD.test(model,"Species", p.adj="none",console=T) > out$statistics$LSD 0.2034688 #
使用TukeyHSD函数进行单因素方差分析并解读其输出结果（R语言）
HackWhisper的博客
08-29 1362
当方差分析的结果显示组之间存在显著差异时，我们可以使用TukeyHSD函数进行事后多重比较，以确定具体哪些组之间存在显著差异。当方差分析的结果显示组之间存在显著差异时，我们可以使用TukeyHSD函数进行事后多重比较以确定具体哪些组之间存在显著差异。通过解读方差分析结果和TukeyHSD函数的输出结果，我们能够得出关于组间差异的统计结论。注意：在实际使用中，我们还需要考虑其他因素，如数据的正态性和方使用TukeyHSD函数进行单因素方差分析的结果并解读TukeyHSD函数的输出结果（R语言）
R语言使用aov函数建立单因素方差分析模型、使用TukeyHSD函数采用Tukey法对各组均值的差异进行成对检验、使用plot函数可视化TukeyHSD函数的事后分析的结果、并获得的95%置信区间
statistics+insight+vista+power
04-18 1182
R语言使用aov函数建立单因素方差分析模型、使用TukeyHSD函数采用Tukey法对各组均值的差异进行成对检验、使用plot函数可视化TukeyHSD函数的事后分析的结果、并获得的95%置信区间
STEEL ——首个利用 LLM 检测假新闻的框架算法解析
知来者逆的博客
06-04 1865
STEEL框架在假新闻检测方面取得了积极的进展，并且通过大规模实验显示出其性能优于现有的假新闻检测方法。这是一个重要的成就，因为它表明利用大型语言模型（LLMs）进行自动信息检索和推理是检测假新闻的有效途径。 然而，文章也指出了STEEL框架目前的一些局限性，特别是它目前**仅涉及文本数据**。在假新闻的传播中，文本只是众多媒介之一。
c++计算数组均值方差_一文读懂方差分析统计学中的LSD与HSD，让统计变得更简单...
weixin_31437695的博客
01-03 5080
统计思维总有一天会像读与写一样成为一个有效率公民的必备能力——H.G.Wells先前在P&G任职研究员时，每天会面临大量的统计学计算问题，但像P&G这种有着深厚历史积淀的公司，它具备了一系列系统化，标准化的方法与流程，拿简单的AB测试来讲，每次将拿到的实验结果输入预定模板工具，该工具会自动计算出相应结果及差异的显著性，而在这个过程中我遇到的最多的统计量便是LSD与HSD值，这就让整...
【论文阅读】HunyuanVideo: A Systematic Framework For Large Video Generative Models
xianshuiyihui的博客
05-07 543
Hunyuan Video论文详解
[论文笔记] 超详细解读DeepSeek v3全论文技术报告
最新发布
心宝的博客
05-08 84
（可以理解为有多个专家，但每个token只会选择一部分专家进行推理，所以一个token的预测，只会用到37B参数），DeepSeek-V3 使用了。来实现高效的流水线并行（减少空泡情况，计算和通信同时进行，提升每张显卡的利用率）。对DeepSeek-V3进行了两阶段的上下文长度扩展。，在不使用采样loss帮助下，让每个专家访问次数接近）的。2、在第二阶段，进一步扩展到128K。阶段，以使其与人类偏好保持一致，并进一步释放其潜力。个不同的高质量token训练，然后进行监督微调和。，MoE）语言模型，总共。
[论文阅读]MCP Guardian: A Security-First Layer for Safeguarding MCP-Based AI System
m0_52911108的博客
05-06 928
MCP Guardian 不要求开发人员直接在每个工具服务器中嵌入安全检查，而是通过覆盖 MCP 中的 invoke_tool 方法拦截所有调用。这种设计选择可确保对现有 5 个代码库的干扰降到最低，同时为身份验证、授权、速率限制、请求监控和 Web 应用程序防火墙 (WAF) 扫描提供一个中央控制点。安全性：MCP Guardian 有效阻止了未经授权的令牌、恶意命令（如 drop table、rm -rf /）和过高的请求率，展示了其在处理常见攻击模式和资源滥用方面的稳健性。
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