Barra de navegación Bootstrap
jquery es un paquete que hace que cosas como el recorrido y la manipulación de documentos HTML, el manejo de eventos, la animación y Ajax sean mucho más simples con una API fácil de usar que funciona en una multitud de navegadores.
ֿLa inyección de código malicioso es la forma más frecuente de explotar el XSS; por esta razón, el escape de caracteres para evitar esta manipulación es el mejor método para asegurar el código contra esta vulnerabilidad.
Escapar significa que la aplicación está codificada para marcar los caracteres clave, y particularmente los caracteres clave incluidos en la entrada del usuario, para evitar que esos caracteres sean interpretados en un contexto peligroso. Por ejemplo, en HTML, < puede codificarse como < y > puede codificarse como > para ser interpretados y mostrados como ellos mismos en el texto, mientras que dentro del propio código, se utilizan para las etiquetas HTML. Si se inyecta contenido malicioso en una aplicación que escapa caracteres especiales y ese contenido malicioso utiliza < y > como etiquetas HTML, esos caracteres no son, sin embargo, interpretados como etiquetas HTML por el navegador si han sido correctamente escapados en el código de la aplicación y de esta manera se desvía el intento de ataque.
Descarga de Bootstrap 5
El bootstrap es una técnica estadística de uso intensivo de ordenadores en la que los procedimientos computacionales extensos dependen en gran medida de los modernos ordenadores digitales de alta velocidad. La recompensa de estos cálculos intensivos es la liberación de dos importantes factores limitantes que han dominado la teoría estadística clásica desde sus inicios: la suposición de que los datos se ajustan a una curva en forma de campana y la necesidad de centrarse en medidas estadísticas cuyas propiedades teóricas pueden analizarse matemáticamente. El nombre de “bootstrap” procede de un viejo dicho que dice que uno se levanta por sus propios medios. En este caso, bootstrap significa volver a extraer muestras al azar de la muestra original con reemplazo. La idea clave, los cálculos, las ventajas, las limitaciones y el potencial de aplicación del bootstrapping en el campo de la educación física y las ciencias del ejercicio se introducen y se ilustran utilizando un conjunto de datos nacionales de pruebas de aptitud física. Por último, se ofrece un ejemplo de aplicación del bootstrapping. A través de un enfoque paso a paso, se ilustra el desarrollo y la aplicación de la inferencia estadística bootstrap.
Enlace a Bootstrap
Ilustramos un enfoque de promediación de modelos bootstrap de dos pasos (bootstrap MA) propuesto recientemente para hacer frente a la incertidumbre en la selección de modelos. El rendimiento predictivo se investiga en un ejemplo y en un estudio de simulación. Los resultados se comparan con los derivados de otros métodos de selección de modelos.
En el marco del modelo de regresión lineal utilizamos el bootstrap MA de dos pasos, que consiste en un paso de cribado para eliminar las covariables que se cree que no tienen influencia en la respuesta, y un paso de promediación del modelo. También aplicamos el modelo completo, la selección de variables mediante la eliminación hacia atrás basada en el Criterio de Información de Akaike (AIC), el Criterio de Información de Bayes (BIC) y el enfoque de embolsamiento. El rendimiento predictivo se mide por el error cuadrático medio (MSE) y la cobertura de los intervalos de confianza para la respuesta verdadera.
Obtuvimos resultados similares para todos los enfoques del ejemplo. En la simulación, todos los enfoques redujeron el MSE en comparación con el modelo completo. Los valores más pequeños se obtienen para el bootstrap MA. Sólo el bootstrap MA y el modelo completo estimaron correctamente la cobertura nominal. Los procedimientos de eliminación hacia atrás condujeron a una subestimación sustancial y el bagging a una sobreestimación de la cobertura real. El paso de cribado del bootstrap MA elimina la mayoría de los factores sin importancia.
Bootstrap npm
Las puntuaciones de eficiencia de las unidades de producción se miden generalmente en relación con una frontera de producción estimada. Los estimadores no paramétricos (DEA, FDH, \cdots ) se basan en una muestra finita de unidades de producción observadas. El bootstrap es una forma sencilla de analizar la sensibilidad de las puntuaciones de eficiencia en relación con las variaciones muestrales de la frontera estimada. El punto principal para validar el bootstrap es definir un proceso razonable de generación de datos en este marco complejo y proponer un estimador razonable del mismo. Este artículo proporciona una metodología general de bootstrap en modelos de frontera no paramétricos. Se ilustran algunos métodos adaptados en el análisis de las variaciones del muestreo bootstrap de las medidas de eficiencia de los insumos de las centrales eléctricas.
Trabajos relacionados: Documento de trabajo: Sensitivity analysis of efficiency scores: how to bootstrap in nonparametric frontier models (1998) Documento de trabajo: Sensitivity Analysis to Efficiency Scores: How to Bootstrap in Nonparametric Frontier Models (1995) Este artículo puede estar disponible en otra parte de EconPapers: Buscar artículos con el mismo título.