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AdminLTE中文版Bootstrap3模板下载

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下载需积分: 9 | 8.27MB | 更新于2025-08-21 | 150 浏览量 | 0 下载量 举报 收藏
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### 知识点解析 #### 关于AdminLTE中文版 AdminLTE是一个基于Bootstrap框架构建的免费开源前端模板,它提供了一套完整的用户界面解决方案,非常适合用于快速构建Web应用程序的后台管理面板。AdminLTE模板因其美观的设计和丰富的功能组件,受到了许多开发者的喜爱。而AdminLTE-cn-0.1.0.zip所指的便是这个模板的中文版本,即已经汉化处理,以方便使用中文的开发者在构建后台管理界面时拥有更好的体验。 #### Bootstrap框架 Bootstrap是一个由Twitter开发的前端框架,它提供了一套HTML、CSS以及JavaScript的组件库,旨在简化响应式和移动设备优先的网页开发。Bootstrap通过使用HTML的类(class)来控制网页的布局、外观和行为,这让开发者可以不必从头开始编写代码,就能快速开发出美观且兼容性良好的网页。 #### 关键文件解析 - **CNAME**: 通常包含一个域名,用于指定网站的别名或重定向。当需要将站点设置为某个域名的别名时,这个文件会起到作用。 - **starter.html**: 可能是一个用于引导或者快速启动项目的示例HTML页面。它包含了一些基本的HTML结构、可能还会包括一些JavaScript脚本和CSS样式,以便于开发者可以直接从这个页面开始着手开发。 - **Gruntfile.js**: 是Grunt任务运行器的配置文件,用于自动化项目中重复的任务,如压缩JavaScript文件、预处理CSS、运行测试等。Grunt通过这个配置文件能够了解项目需求,并执行相应的任务。 - **package.json**: Node.js的项目配置文件,描述了项目的依赖关系和其他配置信息。开发者可以通过这个文件来安装项目所需的所有依赖。 - **bower.json**: Bower是一个前端依赖管理器,它通过JSON格式的配置文件来管理项目的依赖。不同于npm(Node.js包管理器)管理的是整个项目,Bower主要用于管理前端库和组件。 - **composer.json**: 是Composer包管理器的配置文件,它用于PHP项目的依赖管理。Composer类似于npm和Bower,负责项目依赖的安装和更新。 - **LICENSE**: 文件中存放了该软件的许可证信息,这是一个非常重要的文档,说明了用户在何种条件下可以使用这个软件,以及软件提供的任何权利和限制。 - **changelog.md**: 通常用于记录软件版本的更新日志,描述每一个版本中引入的新特性、修复的问题以及变更的细节。 - **README.md**: 通常包含项目的介绍、安装指南、使用说明、贡献指南等关键信息。Markdown格式使得内容可读性强,适合开发者快速浏览和理解项目相关信息。 - **bootstrap**: 此处可能是指与Bootstrap相关的文件,如CSS样式表、JavaScript文件或者模板文件等。由于文件名以"bootstrap"开头,可以认为这是模板中的核心部分,展示了如何使用Bootstrap来构建用户界面。 ### 综合应用 AdminLTE-cn-0.1.0.zip这个压缩包为我们提供了一个完整的中文版AdminLTE模板,适合对界面有较高要求且希望迅速搭建后台管理系统的开发者。了解和掌握Bootstrap框架的知识对于使用AdminLTE模板至关重要。通过配置和编辑上述提到的文件,比如Gruntfile.js和package.json,开发者可以定制和优化项目的开发流程。此外,对LICENSE文件的关注确保了我们在遵守相应许可协议的前提下使用这些资源。而changelog.md和README.md则为我们提供了关于模板更新和如何使用模板的详细信息。 对于想要利用AdminLTE-cn-0.1.0.zip进行项目的开发者来说,深入理解和掌握Bootstrap框架的基础知识、熟悉前端包管理工具如npm、Bower和Composer的使用,以及了解Grunt等自动化构建工具的配置和应用,都是非常必要的。同时,合理管理项目依赖、确保代码质量和遵循版本更新记录,将有助于提升项目的整体质量,并且在团队协作中保持一致性。

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资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
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内容概要:本文详细介绍了哈希表及其相关概念和技术细节,包括哈希表的引入、哈希函数的设计、冲突处理机制、字符串哈希的基础、哈希错误率分析以及哈希的改进与应用。哈希表作为一种高效的数据结构,通过键值对存储数据,能够快速定位和检索。文中讨论了整数键值和字符串键值的哈希方法,特别是字符串哈希中的多项式哈希及其优化方法,如双哈希和子串哈希的快速计算。此外,还探讨了常见的冲突处理方法——拉链法和闭散列法,并提供了C++实现示例。最后,文章列举了哈希在字符串匹配、最长回文子串、最长公共子字符串等问题中的具体应用。 适合人群:计算机科学专业的学生、算法竞赛选手以及有一定编程基础并对数据结构和算法感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①理解哈希表的工作原理及其在各种编程任务中的应用;②掌握哈希函数的设计原则,包括如何选择合适的模数和基数;③学会处理哈希冲突的方法,如拉链法和闭散列法;④了解并能运用字符串哈希解决实际问题,如字符串匹配、回文检测等。 阅读建议:由于哈希涉及较多数学知识和编程技巧,建议读者先熟悉基本的数据结构和算法理论,再结合代码实例进行深入理解。同时,在实践中不断尝试不同的哈希策略,对比性能差异,从而更好地掌握哈希技术。
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