Что такое Bootstrap и зачем он нужен

Что такое Bootstrap и зачем он нужен?

Фреймворк Bootstrap используется по всему миру не только независимыми разработчиками, но иногда и целыми компаниями. На Bootstrap создано очень много различных сайтов, посмотреть их можно на странице Bootstrap Expo.

Основная область его применения – это фронтенд разработка сайтов и интерфейсов админок . Среди аналогичных систем (Foundation, UIkit, Semantic UI, InK и др.) фреймворк Bootstrap является самым популярным .

Почему Bootstrap так популярен? Это связано с тем, что он позволяет верстать сайты в несколько раз быстрее, чем на «чистом» CSS и JavaScript. А в нашем мире, время – это очень ценный ресурс. Ещё один его аспект – доступность . Она сводится к тому, что предоставляет возможность даже начинающему веб-разработчику (без глубоких знаний и достаточной практики) создавать достаточно качественные макеты .

Фреймворк Bootstrap – это набор набор CSS и JavaScript файлов . Чтобы его использовать эти файлы необходимо просто подключить к странице. После этого вам станут доступны инструменты данного фреймворка: колоночная система (сетка Bootstrap), классы и компоненты .

Как он работает? Например, чтобы создать кнопку на странице с помощью Bootstrap, достаточно к ссылке или элементу button добавить всего несколько классов.

Создание кнопки в Bootstrap 5:

Ну как? Сколько на это потребовалось времени? Да, всего несколько секунд.

А если, например, нужно создать вкладки . Для этого необходимо всего лишь скопировать готовый HTML фрагмент, и отредактировать его так, чтобы в нём остался код для определённого количества вкладок:

Всё, вкладки готовы. На это тоже ушли считанные секунды. Правда, потрясающая скорость. В этом сила Bootstrap.

Но, Bootstrap – это не просто набор готовых инструментов (HTML фрагментов, классов, компонентов и плагинов), а хорошо спроектированный фронтенд фреймворк, который довольно просто можно настроить под себя посредством редактирования Sass переменных и использования миксинов.

Из чего состоит Bootstrap

Bootstrap состоит из:

• инструментов для создания макета (обёрточных контейнеров, мощной системы сеток, гибких медиа-объектов, адаптивных утилитных классов);
• классов для стилизации базового контента: текста, изображений, кода, таблиц и figure ;
• готовых компонентов: кнопок, форм, горизонтальных и вертикальных навигационных панелей, слайдеров, выпадающих списков, аккордеонов, модальных окон, всплывающих подсказок и др.;
• утилитных классов для решения традиционных задач наиболее часто возникающими перед веб-разработчиками: выравнивание текста, отображение и скрытие элементов, задания цвета, фона, margin и padding отступов, и т.д.

С чего начать изучение Bootstrap

Первое, что нам необходимо — это скачать фреймворк и подключить его к странице . Как это выполнить детально описано в статье «Установка платформы Bootstrap».

После того как мы это сделаем обычно возникает следующий вопрос: «А что дальше? Как использовать Bootstrap?» . На самом деле тут нет ничего сложного, создавать страницы с использованием Bootstrap довольно просто.

Сначала необходимо изучить сетку и попрактиковаться на ней верстать макеты страниц и создавать разметку блоков. Изучить её можно тут (для тех, кто использует Bootstrap 3) или здесь (для Bootstrap 4).

К сведению, сетка в «Bootstrap 3.x» построена на float , а в «4.x» и «5.x» – на flexbox.

После того как разберётесь с сеткой нужно изучить компоненты Bootstrap (как они верстаются и настраиваются) и научиться их вставлять в нужные места страницы.

Это минимальные задачи, которые перед собой необходимо поставить, чтобы научиться верстать сайты и веб-приложения на Bootstrap.

Ну если ваша задача не просто использовать Bootstrap, а что-то в нём изменять, переделывать, то без хороших знаний CSS тут конечно уже не обойтись. Некоторые вещи, конечно, можно настроить через изменения SCSS переменных и применения миксинов, а другие – нет. И это касается любых фреймворков.

Преимущества и недостатки фреймворка Bootstrap

Преимущества Bootstrap при его использовании для frontend разработки сайтов и интерфейсов админок:

• высокая скорость создания качественной адаптивной вёрстки даже начинающими веб-разработчиками (достигается это благодаря использованию готовых классов и компонентов, созданных профессионалами);
• кроссбраузерность и кроссплатформеннось (корректное отображение и работа сайта во всех поддерживаемых этим фреймворком браузерах и операционных системах);
• наличие большого количество готовых хорошо продуманных компонентов , протестированных огромным сообществом веб-разработчиков на различных устройствах;
• возможность настройки под свой проект , достигается это посредством изменения SCSS переменных и использования миксинов (можно изменить количество колонок, цвета, радиус скруглений, отступы между колонками и т.д.);
• низкий порог вхождения ; для работы с фреймворком не обязательно иметь «глубокие» знания по HTML, CSS, JavaScript и jQuery (достаточно знать только основы этих технологий);
• однородность дизайна и его согласованность между различными компонентами (в Bootstrap все компоненты выполнены в едином стиле);
• наличие огромного количества сообществ и обучающих материалов ; при желании это поможет не только хорошо разобраться в фреймворке, но и найти ответы практически на любые возникающие у вас вопросы.

Фреймворк Bootstrap – это проект с открытым исходным кодом , доступным на Github. Он имеет лицензию MIT. Это означает, что его можно бесплатно использовать как в открытых, так и в коммерческих проектах.

Bootstrap, конечно, хороший инструмент, но на нём верстают далеко не всё . Его, например не имеет смысла использовать для:

• создания фронтендов проектов с уникальным дизайном;
• разработки проектов, в которых заказчик готов платить за проект на «чистом» CSS и JavaScript (в большинстве случаях такая разработка осуществляется в команде, в которой каждый её участник выполняет какой-то свой определенный набор функций);
• вёрстки личных проектов, если у вас есть достаточно количество времени и ваш уровень знаний по HTML, CSS и JavaScript является достаточным, чтобы это осуществить.

Bootstrap, как и большинство подобных фреймворков, имеет недостатки . Среди них можно отметить следующие:

• более большой размер конечных css и js-файлов проекта, чем они получились, если бы мы всё это создавали самостоятельно (это связано с тем, что стили фреймворка и его js-код содержат универсальный код (на все случаи жизни), а по факту для конкретного проекта из всего этого может потребоваться только часть);
• сложность использования Bootstrap для вёрстки сайтов с уникальным дизайном, т.к. разработка в этом случае будет сопровождаться значительным переписыванием его кода и простой настройкой Bootstrap переменных тут уже не обойтись.

Первый недостаток можно немного «сгладить», если выполнить самостоятельную сборку проекта из исходных кодов и включить в неё только те компоненты, которые нам нужны. В этом случае код этого фреймворка будет значительно меньше. Как это выполнить в Bootstrap 4 можно посмотреть здесь, а в Bootstrap 3 — тут.

Какую версию Bootstrap выбрать

Для разработки большинства веб-проектов лучше использовать последнюю версию Bootstrap в выбранной ветке .

На текущий момент:

• в v5 — это 5.0.0 (скачать);
• в v4 — это 4.6.0 (скачать);
• в v3 — это 3.4.1 (скачать).

Bootstrap 5 рекомендуется для проектов, которые будут использоваться только в современных браузерах (поддержка IE и других браузеров не нужна). В других случаях — Bootstrap 4.

Что нового в Bootstrap 5:

• нет зависимости от библиотеки jQuery, все плагины переписаны на чистом JavaScript;
• библиотека Popper обновлена до v2.x с v1.x;
• не поддерживаются Internet Explorer 10 и 11, Microsoft Edge <16, Firefox <60, Safari <10, iOS Safari <10, Chrome <60 и Android <6;
• добавлен новый брекпойнт в сетку ( xxl для 1400px и выше);
• новые классы .g-* , .gx-* и .gy-* для указания горизонтальных и вертикальных отступов между ячейками;
• добавлен новый компонент offcanvas;
• удален компонент Media, его реализацию предлагают выполнять с помощью утилитных классов Bootstrap;
• улучшен раздел по формам в документации, и добавлена возможность создания в input плавающего label .

Третью версию в основном имеет смысл использовать, если нужна поддержка «старых» браузеров (IE8 и IE9).

Основные отличия Bootstrap 4 от Bootstrap 3:

• не поддерживает IE8, IE9 и iOS6 (v4 теперь только IE10+ и iOS7+);
• сетка и другие компоненты построены на флексах, а не на float;
• исходный код стилей написан на Sass, а не на Less;
• размеры, указываются в rem и em, а не в px;
• размер шрифта увеличен с 14px до 16px;
• увеличено количество брекпойнтов в сетки (в v4 — 5, в v3 — 4);
• удалены компоненты Panels, Thumbnails и Wells, вместо них добавлен Cards;
• удалены иконочный шрифт Glyphicons и jQuery плагин Affix;
• обновлены почти все компоненты;
• работа всплывающих подсказок (Tooltips) и блоков с контентов (Popovers) построена на библиотеке Popper JS.

Компоненты Bootstrap 3 в IE8 и некоторых других версиях отображаются без градиентов, теней и закруглённых углов. Это связано с тем, что в них нет поддержки используемых для этих целей CSS3 свойств.

Источник

Бутстреппинг (статистика)

Бутстреппинг (англ. Bootstrapping ) — метод определения доверительных интервалов статистических оценок по выборке [1] . Основан на использовании выборки из первой выбороки с возвратом значения. Является частным случаем методов Передискретизация. Этот метод позволяет:

• построить эмпирическое распределение
• сконстрировать непараметрический статистический тест

Содержание

Неофициальное описание [ править | править код ]

Бутстреппинг основан на том, что зачастую наиболее достоверную информацию о форме распределения случайной величины несёт имеющаяся у нас выборка значений этой случайной величины. Например, выборка наблюдений с двумя пиками в гистограмме не будет хорошо аппроксимироваться кривой нормального распределения, которая имеет только одну вершину. И вместо того, чтобы постулировать неадекватную форму распределения случайной величины (например, нормальную), мы используем форму распределения, которую даёт нам выборка.

В качестве примера предположим, что мы исследуем высоту людей во всем мире. Мы не можем измерить всех людей, а вместо этого выбираем лишь малую часть. Пусть в нашей выборке N людей. Мы можем посчитать среднее значение. Но для того, чтобы рассуждать о доверительном интервале роста населения, нам нужно некоторое представление о вариабельности среднего. В простейшем варианте Бутстреппинга мы, используя наши исходные данные о росте N различных людей, составляем новую выборку, также размера N. Это новая выборка взята из исходной случайным образом так, что одно значение может быть выбрано несколько раз (т.е., строя новую выборку, мы каждый раз случайным образом выбираем из N имеющихся значений). У такой выборки будет другое среднее. Сделав такую выборку много раз (возможно, 1000 или 10000 раз), каждый раз вычисляя среднее, мы получаем гистограмму распределения, которая можем ответить на вопросы о доверительном интервале.

Основной принцип бутстрепинга: имитировать многократное получение выборки из генеральной совокупности, используя данные из имеющейся у нас выборки.

Рецентирирование [ править | править код ]

При проведении Бутстрапа истинное распределение заменяется выборочным, поэтому при использовании статистик вместо истинных параметров необходимо использовать данные по полной выборке

Типы бутстрапинга [ править | править код ]

Ресемплинг [ править | править код ]

Бутстрепинг, как правило, применяется для оценки статистик распределения (например, среднего, дисперсии) без использования параметрических допущений. Есть по крайней мере два способа выполнения ресемплинга..

• Алгоритма Монте-Карло для случая дискретизации прост. Во-первых, частоты дискретизации данных с заменой, и размер изменения частоты дискретизации должны быть равны размеру исходного набора данных. Тогда статистический оценка вычисляется с первого шага. Мы повторяем эту процедуру несколько раз, чтобы получить более точную оценку Bootstrap распределение статистической оценки.
• «Точная» версия для случая дискретизации похожа, предполагает полный перебор всех возможных вариантов сочетания данных выборке. Это может потребовать вычислительных ресурсов, сколько в общей сложности различных вариантов выборки, где n — размер набора данных.

Ресемплинг среднего арифметического [ править | править код ]

Рассмотрим эксперимент по бросанию монет. Мы подбрасываем монетку и записываем «орел» или «решка». Предположим для простоты, что есть только два исхода. Пусть X = x1, x2, …, x10 в 10 наблюдениях из эксперимента. х = 1, если орел, и 0 в противном случае. В обычной теории, мы можем использовать Т-статистику для оценки распределения выборочного среднего, .

Вместо этого мы используем бутстрапинг, в частности, ресемплинг (передискретизацию), чтобы получить распределение . Сначала проведем повторную выборку данных для получения передискредитованной выборки: X1 * = x2, x1, x10, x10, x3, x4, x6, x7, x1, x9. Обратите внимание, что есть дубликаты, так как бутстрап частоты дискретизации происходит от выборки с возвращением из данных. Отметим также, что число точек данных в первой и последующих бутстрап выборках равна количеству точек данных в оригинальной выборке. Затем вычисляем среднюю этой бутстрап-выборки — это будет первая точка бутстрап-оценки распределения: μ1 *. Мы повторяем этот процесс, чтобы получить вторую бутстрап-выборку X2 * и вычислить второй точку бутстрап оценки μ2 *. Если мы повторим это в 100 раз, то мы получим μ1 * μ2 *, …, μ100 *. Результат представляет собой эмпирическое бутстрап-распределение оценки среднего арифметического. Из этого эмпирического распределения, можно получить доверительный интервал оценки с целью проверки гипотез.

Пример передискретизации регрессии [ править | править код ]

Случай передискретизации регрессии относится к простой схеме интерполяции. Для проблемы регрессии, в случае если набор данных достаточно велик, эта простая схема часто приемлема. Тем не менее, метод является открытым для критики [источник?].

В проблеме регрессии, объясняющие переменные часто фиксированы, или по крайней мере, над ними наблюдается больший контроль, чем над зависимой переменной. Кроме того, ряд из объясняющих переменных определяет информацию о них. Таким образом, в случае повторной выборки, каждая бутстрап-выборка потеряет некоторую информацию. Таким образом, должны быть рассмотрены альтернативные процедуры бутстрапа.

Гладкий бутстраппинг [ править | править код ]

Согласно этой схеме, небольшое количество случайного шума (как правило, нормальное распределенного с нулевым мат. ожиданием) добавляется к каждому наблюдению. Примечания переводчика: Зачем?

Параметрический бутстраппинг [ править | править код ]

В этом случае параметрическая модель оснащена данными, часто максимального правдоподобия и примеры случайных чисел, взяты из этой подогнанной модели. Обычно проба имеет тот же размер, что и исходные данные. Тогда оценки рассчитывается исходя из этих данных. Эта бустрап-выборка повторяется много раз, как и для других способов. Использование параметрической модели на этапе отбора бутстрап выборок приводит к процедурам, которые отличаются от результатов, полученных путем применения основных статистических теорий бустрапинга для той же модели.

Передискретизация остатков [ править | править код ]

Другой подход к бустреппингу в регрессии является передискретизация остатоков. Метод состоит в следующем.

1. Установить модель и сохранить подогнанные значения
2. Для каждой пары (x_i, y_i), в которой x_i является (возможно, многомерного) объясняющей переменной, добавьте случайно остатки, где J выбирается случайным образом из списка (1, …, N) для каждого i.
3. Установите на модель с помощью фиктивных переменных отклика у * ‘, и сохраните параметры , по оценкам из синтетического y*_i.
4. Повторите шаги 2 и 3 статистически значимое число раз.

Эта схема имеет то преимущество, что она сохраняет информацию в независимых переменных. Тем не менее, возникает вопрос о том, какие остатки на повторной выборки. Сырье остатки являются одним из вариантов, другой стьюдентизированные остатки (в линейной регрессии). Хотя есть аргументы в пользу использования стьюдентизированные остатки, на практике она часто мало чем отличается и легко запускать обе схемы и сравнить результаты друг против друга.

Гауссовская процедура бутстрап регрессии [ править | править код ]

Когда данные временно взаимосвязаны, простой бустрап уничтожает присущее корреляции. Этот метод используется гауссовский процесс регрессии в соответствии с вероятностной модели, которая имитирует может быть обращено. Гауссовские процессы, методы байесовского непараметрической статистики, но здесь используется для построения параметрический подход начальной загрузки, который позволяет неявно зависимости от времени данных, которые должны быть приняты во внимание.

Дикий бутстраппинг [ править | править код ]

Каждый остаток случайно умножается на случайной величиной со средним 0 и дисперсией 1. Этот метод предполагает, что «истинное» распределения остатков симметрично и может предложить преимущества по сравнению с простым остаточным выборки для меньших размеров образца. [2]

Скользящий блочный бутстрапинг [ править | править код ]

В движущемся блочном бутстрапинге, n-b+1 перекрытия блоков длиной б будет создана следующим образом: Наблюдение 1 b будет блок 1, замечание 2 b+1 будет блок 2 и т. д. Затем из этих n-b+1 блоков, n/b блоки будут выбраны случайным замены. После согласования этих n/b блоки в порядке, они были выбраны, даст бустрап наблюдений. Этот бустраппинг работает с зависимыми данными, однако, бутстреп наблюдения не будет стационарным больше по построению. Но, было показано, что изменение длины блока можно избежать этой проблемы. [3]

Получение доверительного интервала по бутстрап распределению [ править | править код ]

Бустрап распределения параметров может была использовано для расчета доверительных интервалов для параметра.

Виды бустрап оценки доверительных интервалов [ править | править код ]

Есть несколько методов для построения доверительных интервалов методом бустреппинга:

По процентилям [ править | править код ]

Предполагает использование 2,5 и 97,5 процентилей бутстрап распределения как 95 % доверительного интервала. Этот метод может быть применен к любой статистики. Она будет работать в тех случаях, когда распределение загрузки симметрично [4] , где выборка статистики медианно объективно и имеет максимальную концентрацию (или минимальный риск по отношению к абсолютному значению функции потерь). В других случаях, процентиль бутстрапа может быть слишком узким. [5]

Bias-Corrected бустрап [ править | править код ]

Коррекция смещением бустрапинга — корректирует отклонения в распределении загрузки.

Ускоренный бутстрап [ править | править код ]

Ускорений бустрап (BCa) — бустрап после смещения и исправления по Эфрону (1987 г.) [6] регулирует как смещение и перекос в распределении бустрапа. Такой подход является точным в самых различных условиях, имеет разумные требования вычислений, а также производит достаточно узкие интервалы.

Источник

Знакомство с Bootstrap: установка и подходящие сценарии использования

Bootstrap — бесплатный HTML/CSS/JavaScript фреймворк для быстрого создания адаптивного дизайна сайта. У разработчиков к нему неоднозначное отношение. С одной стороны, Bootstrap позволяет с минимальными знаниями создавать интерфейсы, которые работают во всех популярных браузерах и не ломаются при изменении разрешения экрана. С другой стороны, фреймворк тащит в проект кучу ненужного кода, который увеличивает вес сборки.

Что нужно знать о Bootstrap перед началом работы

У меня отношение к Bootstrap нейтральное. Он отлично подходит для прототипирования. Если нужно быстро проверить какую-то гипотезу или показать пример заказчику, то сборка во фреймворке — оптимальный вариант. Если вы делаете индивидуальный дизайн, то проще верстать с нуля, а не пытаться перебрать все стили и скрипты в Bootstrap.

Про плюсы и минусы фреймворка вы можете почитать в этой статье . За 2 года ничего не изменилось. Bootstrap правда очень помогает сэкономить время и при этом создать приличный шаблон, но тащит кучу лишнего кода и слабо подходит для нестандартных проектов. Все недостатки Bootstrap можно устранить перебором его исходных файлов, но это занимает столько времени, что любой опытный разработчик выберет верстку макета с нуля.

Какую версию Bootstrap выбрать?

Последняя стабильная версия — 4.5.0. Ее и стоит использовать. Сетка в ней построена на Flexbox, это достаточно распространенная технология. Сервис Can I Use показывает , что верстка на флексах поддерживается всеми современными версиями браузеров. Частичная поддержка есть в Internet Explorer 10 и 11.

В третьей версии Bootstrap сетка построена на Float. Это устаревшая технология, которая не дает такой гибкости, как Flexbox. Зато на флоатах можно верстать для старых браузеров, вплоть до Internet Explorer 6. Если вашему проекту нужна такая поддержка (вряд ли), то используйте Bootstrap 3.4.1.

В июне 2020 года появилась новость о выпуске Bootstrap 5 alpha. Когда из нее сделают стабильную версию — непонятно. Но есть несколько моментов, о которых нужно знать всем, кто работает или собирается работать с фреймворком.

• В пятой версии не будет поддержки Internet Explorer.
• Из Bootstrap пропадет библиотека jQuery, с помощью которой в предыдущих версиях реализовывалось большинство возможностей JavaScript.

Радует, что фреймворк развивается. Разработчики обещают, что в пятой версии будет более быстрый JavaScript, меньшее количество зависимостей, улучшенные API. Но пока она находится на стадии альфа-тестирования, мы будем пользоваться последней стабильной сборкой — Bootstrap 4.5.1.

Как установить Bootstrap

Установить Bootstrap можно несколькими способами:

• Подключить компилированные файлы c помощью BootstrapCDN.
• Скачать скомпилированные файлы CSS и JS, подключить их к проекту через ссылки и верстать. Это отличный вариант для того, чтобы познакомиться с фреймворком.
• Скачать исходные файлы. Эта сборка удобнее для верстки, потому что позволяет гибко кастомизировать компоненты. Однако она требует использования дополнительных инструментов: компилятора Sass и постпроцессоров.
• Установить исходники через npm, yarn, RubyGems, Composer, NuGet.

Мы не будем подробно рассматривать все способы — они описаны в документации Bootstrap. Вот версия на русском языке . Она обновляется немного позже официальной инструкции на английском, но порядок установки не меняется годами, так что вся информация актуальна.

Посмотрим способы подключения, которые позволяют быстро получить работающий фреймворк и приступить к изучению его особенностей.

Самый простой метод установки — подключение через BootstrapCDN. Вам не нужно скачивать файлы в проект. Просто создайте шаблон HTML и разместите внутри него ссылку на фреймворк.

Код может быть таким:

Еще один простой способ установки — скачивание скомпилированных файлов. Внутри архива (его нужно распаковать) две папки: css и js.

В папке css — файлы стилей.

• bootstrap.css — стили фреймворка. Файл bootstrap.min.css — минифицированная версия.
• bootstrap-grid.css — сетка Bootstrap. Файл bootstrap-grid.min.css — минифицированная версия.
• bootstrap-reboot.css — нормализатор Bootstrap, устанавливающий базовые стили, чтобы во всех браузерах верстка смотрелась одинаково. Файл bootstrap-reboot .min. css — минифицированная версия.

В папке js — файлы для работы JavaScript.

• bootstrap.bundle.js — компилированные файлы JavaScript с Popper (плагином всплывающих подсказок). Файл bootstrap.bundle.min.js — минифицированая версия.
• bootstrap.js — компилированные файлы JavaScript без Popper. Файл bootstrap.js — минифицированая версия.

В четвертой версии Bootstrap для работы с JavaScript требуется библиотека JQuery. Она подключается перед Bootstrap JS.

Файл проекта index.html, к которому мы будем подключать Bootstrap, нужно разместить в той же директории, что и подключаемые файлы CSS и JavaScript.

Код шаблона может быть таким:

Обратите внимание — я подключил не минифицированные файлы (с суффиксом min), а обычные. Так удобнее работать со стилями и скриптами. Однако на рабочем проекте нужно использовать минифицированные версии — они меньше весят и обеспечивают более быструю загрузку страницы. После редактирования стилей вам нужно самостоятельно минифицировать файл, заменив шаблонную версию.

Начинаем верстать с помощью Bootstrap

Для работы с Bootstrap нужен текстовый редактор и браузер, в котором вы будете видеть результат верстки с помощью фреймворка.

Для удобства рекомендую скачать примеры. Они помогают понять возможности фреймворка. Примеры можно использовать для верстки прототипов, особенно в ситуации, когда макет нужно было сдать еще вчера.

Допустим, я хочу быстро собрать слайдер. В примерах есть карусель. Внутри папки — два файла: index.html и carousel.css. Я открываю их в редакторе и исправляю так, как мне нужно.

Например, в моей карусели будет не три карточки, а пять. Для этого достаточно в файле index.html добавить еще два компонента.

Изначально карусель выглядит вот так.

Открываем файл index.html через любой текстовый редактор (я предпочитаю Visual Studio Code) и начинаем его править.

Находим в коде карусель. Вот она:

Добавляем в список с классом carousel-indicators два элемента с номерами 3 и 4. Они нужны для того, чтобы в карусели отображалось пять кнопок переключения между слайдами.

Далее находим блок слайда с классом carousel-item. Копируем все, что находится внутри, и вставляем в конце.

Дальше мы можем редактировать слайды так, как нравится: переписать заголовки и описания, добавить фоновое изображение или изменить цвет, настроить шрифт и отступы, изменить высоту контейнера. Все стили доступны в файле carousel.css.

Вся работа заняла пару минут. При этом компоненты имеют адаптивный дизайн. Вам не нужно настраивать даже медиа-запросы — они уже прописаны в исходных файлах Bootstrap. Такой подход позволяет значительно сэкономить время на верстку.

Bootstrap содержит огромное количество готовых компонентов. Разработчику нужно только выбрать то, что необходимо для решения его задачи. По сути, это как работа с конструктором сайтов, только намного более гибким. Именно поэтому Bootstrap так хорош для прототипирования и быстрой верстки, но становится неудобным при разработке проектов с индивидуальным дизайном.

Источник

Эконометрические информационные технологии

Эконометрика и прикладная статистика бурно развиваются последние десятилетия. Серьезным (хотя, разумеется, не единственным и не главным) стимулом является стремительно растущая производительность вычислительных средств. Поэтому понятен острый интерес к статистическим методам, интенсивно использующим компьютеры. Одним из таких методов является так называемый «бутстреп», предложенный в 1977 г. Б.Эфроном из Станфордского университета (США).

Сам термин «бутстреп» — это » bootstrap » русскими буквами и буквально означает что-то вроде: «вытягивание себя (из болота) за шнурки от ботинок». Термин специально придуман и заставляет вспомнить о подвигах барона Мюнхгаузена.

В истории эконометрики было несколько более или менее успешно осуществленных рекламных кампаний. В каждой из них «раскручивался» тот или иной метод, который, как правило, отвечал нескольким условиям:

• по мнению его пропагандистов, полностью решал актуальную научную задачу;
• был понятен (при постановке задачи, при ее решении и при интерпретации результатов) широким массам потенциальных пользователей;
• использовал современные возможности вычислительной техники.

Пропагандисты метода, как правило, избегали беспристрастного сравнения его возможностей с возможностями иных эконометрических методов. Если сравнения и проводились, то с заведомо слабым «противником».

В нашей стране в условиях отсутствия систематического эконометрического образования подобные рекламные кампании находили особо благоприятную почву, поскольку у большинства затронутых ими специалистов не было достаточных знаний в области методологии построения эконометрических моделей для того, чтобы составить самостоятельное квалифицированное мнение.

Речь идет о таких методах как бутстреп, нейронные сети, метод группового учета аргументов, робастные оценки по Тьюки-Хуберу ( «Проблемы устойчивости эконометрических процедур» ), асимптотика пропорционального роста числа параметров и объема данных и др. Бывают локальные всплески энтузиазма, например, московские социологи в 1980-х годах пропагандировали так называемый «детерминационный анализ » — простой эвристический метод анализа таблиц сопряженности, хотя в Новосибирске в это время давно уже было разработано продвинутое программное обеспечение анализа векторов разнотипных признаков ( «Статистика нечисловых данных» ).

Однако даже на фоне всех остальных рекламных кампаний судьба бутстрепа исключительна. Во-первых, признанный его автор Б. Эфрон с самого начала признавался, что он ничего принципиально нового не сделал. Его исходная статья (первая в сборнике [21]) называлась: «Бутстреп-методы: новый взгляд на методы складного ножа». Во вторых, сразу появились статьи и дискуссии в научных изданиях, публикации рекламного характера, и даже в научно-популярных журналах. Бурные обсуждения на конференциях, спешный выпуск книг. В 1980-е годы финансовая подоплека всей этой активности, связанная с выбиванием грантов на научную деятельность , содержание учебных заведений и т.п. была мало понятна отечественным специалистам.

В чем основная идея группы методов «размножения выборок», наиболее известным представителем которых является бутстреп?

Пусть дана выборка

Другой вариант построения размноженных выборок — более прямой . Исходные данные не могут быть определены совершенно точно и однозначно. Поэтому предлагается к исходным данным добавлять малые независимые одинаково распределенные погрешности. При таком подходе одновременно соединяем вместе идеи устойчивости ( «Проблемы устойчивости эконометрических процедур» ) и бутстрепа. При внимательном анализе многие идеи эконометрики тесно друг с другом связаны (см. статью [22]).

В каких случаях целесообразно применять бутстреп, а в каких — другие эконометрические методы? В период рекламной кампании встречались, в том числе в научно-популярных журналах, утверждения о том, что и для оценивания математического ожидания полезен бутстреп. Как показано в статье [22], это совершенно не так. При росте числа испытаний методом Монте-Карло бутстреп-оценка приближается к классической оценке — среднему арифметическому результатов наблюдений. Другими словами, бутстреп-оценка отличается от классической только шумом псевдослучайных чисел.

Аналогичной является ситуация и в ряде других случаев. Там, где эконометрическая теория хорошо развита, где найдены методы анализа данных, в том или иной смысле близкие к оптимальным, бутстрепу делать нечего. А вот в новых областях со сложными алгоритмами, свойства которых недостаточно ясны, он представляет собой ценный инструмент для изучения ситуации.

Источник



Бутстрэп (Bootstrap)

В статистике и анализе данных бутстрепом называют статистическую процедуру, основанную на выборке с замещением для определения точности (смещения) выборочных оценок дисперсии, среднего, стандартного отклонения, доверительных интервалов и других структурных характеристик совокупности.

Метод разработан и впервые опубликован в 1972 году Бредли Эфроном.

В основе идеи бутстрепа лежит оценка структурных характеристик генеральной совокупности на основе перевыборки (resampling) из выборки. Иными словами, перевыборка по отношению к выборке рассматривается как выборка по отношению к генеральной совокупности.

Алгоритм работы метода следующий:

1. Из генеральной совокупности формируется случайная выборка из наблюдений (например, если требуется определить среднюю сумму чека посетителя супермаркета, будем оценивать ее на основе выборки из 1 000 клиентов).
2. К выборке применяется случайная перевыборка с возвратом (псевдовыборка) того же объема, но в которую некоторые наблюдения могут попасть несколько раз, а другие не попасть совсем. Например, если выборка содержала 5 значений (1, 2, 3, 4, 5), то результатом перевыборки может быть (2, 2, 4, 5, 5). Затем вычисляется ее среднее.
3. Процедура перевыборки повторяется достаточно много раз (несколько десятков, сотен или даже тысяч), и для каждого случая вычисляется среднее.
4. Из полученного набора средних значений вычисляется среднее и рассматривается как среднее всей генеральной совокупности.

Важнейшим преимуществом бутстрепа являются:

• простота реализации;
• отсутствие необходимости гипотез о параметрах распределения данных;
• возможность оценивания многих статистических характеристик (среднего, дисперсии, стандартного отклонения, доверительных интервалов, квантилей, коэффициентов корреляции и др.).

К недостатку метода можно отнести использование малореалистичного предположения о независимости перевыборок и значительные вычислительные затраты при их многократном построении.

Метод оказывается особенно полезным, когда теоретическое распределение данных неизвестно или объем выборки мал для прямой статистической оценки.

В анализе данных бутстрэп используется для оценки точности аналитических моделей.

Источник