公式编辑总结

最新推荐文章于 2021-05-16 21:52:09 发布
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本文介绍了一款Markdown公式编辑神器，即使不会写复杂公式的用户也能轻松绘制并转换为Markdown格式，极大提升了公式编辑效率。
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Excel电子表格计算公式使用方法25条公式技巧总结可编辑范本(1).doc
07-28
以下是25条Excel公式技巧的详细总结，涵盖了数据查找、公式操作、数据格式处理、安全设置、数据引用以及条件格式化等多个方面，旨在帮助用户更加高效地使用Excel进行数据处理。 1. 数据查找：使用MATCH函数可以找到...
2019计算机二级Excel公式函数总结(可编辑修改版)..pdf
06-14
以下是Excel公式函数的详细总结，包括公式书写注意事项以及各类函数的使用技巧。 首先，编写Excel公式时，需要注意以下事项：单元格格式不能是文本，且格式必须正确，即以等号开头，确保函数名正确无误，所有参数都...
优快云数学公式编辑
weixin_43264873的博客
04-08 439
1. $a+b$：a+ba+ba+b $a-b$：a−ba-ba−b $a*b$：a∗ba*ba∗b $\frac{a}{b}$：ab\frac{a}{b}ba​ 2. $x^n$：xnx^nxn $\log_a^b$：log⁡ab\log_a^blogab​ $\ln x$：ln⁡x\ln xlnx 上标用’^’ 下标用’_’ 如果上标或者下表不止一个符号，用’{}’括起来 3. $\sqrt ...
Markdown公式编辑总结
herosunly的博客
07-17 5931
0. 写在前面的话   若干年前就开通了优快云，但是那时候还是通过富文本编辑器来写博客。若干年工作以后，偶然一天发现身边的一个大佬是用Markdown(文件后缀为.md)来写博客的。然后就开启了Markdown博客之旅。对于优快云来说，需要点击写博客，然后点击Markdown编辑器。使用Markdown编辑器真的是很方便，能够把文章的逻辑关系清晰的表达出来，也能够方便的书写各种数学公式。前者比...
优快云公式编辑
dataningwei的博客
12-18 2088
优快云写博客，其中有好多公式编辑，直接从word复制粘贴会出现乱码，而通过图片粘贴有时候会非常麻烦。 本文利用LaTeX公式编辑器，方便公式输入。 1）LaTeX的数学公式有两种：行内公式和块级公式。 2）行内公式放在文中与其它文字混编，块级公式单独成行。 3）行内公式和块级公式都用美元符号（$）标示。 4 )行内公式标识方法：使用一个美元符号包围起来 $数学公式$ 这
优快云：LaTex数学公式编辑基础
江南好
10-10 1万+
基本概念 数学公式需由双美元符号括住，如$数学公式$。 。。。 分数、矩阵和多行列式 功能 语法 效果 分数 $\frac{2}{4}=0.5$ 24=0.5\frac{2}{4}=0.542​=0.5 小型分数 $\tfrac{2}{4}=0.5$ 24=0.5\tfrac{2}{4}=0.542​=0.5 ...
优快云：数学公式编辑器
江南好
04-02 5253
有时，在Markdown编辑器中编辑数学公式时会不太方便，这时可采用如下的方式编辑数学公式： 1、在优快云中另开一个博客编辑窗口，这个窗口采用富文本编辑器 2、点击“插入公式”按钮，进入数学公式编辑器，然后即可在此编辑器中可视化地编辑数学公式 3、在Markdown编辑器中，在不记得数学公式编辑语法的情况，可视化地编辑数学公式是一种更为方便的方式。如上图所示，如果不记得如何在...
python之Latex公式编辑总结
weixin_43358701的博客
05-16 1268
1.Latex(r"f(x)=3x+7f(x)=3x+7f(x)=3x+7") 结果：????(????)=3????+7 2.求和：Latex(r"∑i=1nai=0\sum_{i=1}^n a_i=0∑i=1n​ai​=0") 3.\frac分数，\sqrt[n]求n阶导: Latex(r"7x+51+y2x2+y2xn+ynn\frac{7x+5}{1+y^2}\sqrt{x^2+y^2}\sqrt[n]{x^n+y^n}1+y27x+5​x2+y2​nxn+yn​") 4.省略号：\ldots表示跟
LaTeX数学公式-详细教程
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NSJim的博客
10-13 32万+
LaTeX数学公式，包含前言，注意事项，插入公式，注释，编号，转义字符，换行与对齐，字体，空格，上下标，括号，大括号和行标，分式，开方，对数，省略号，最值，方程组和分段函数，累加和累乘，矢量，积分，极限，导数与偏导，矩阵，表格，希腊字母，运算符，戴帽符号，特殊符号，等等。
word公式编辑器_公式编辑器推荐！研究生写论文必备神器
weixin_39710951的博客
12-12 3865
在平时写论文的过程中，经常要输入大量复杂冗长的公式，怎么办呢？这里介绍我比较常用的几个公式编辑器，希望对你有用！别忘了点个赞哦。1.AxMathAxMath是我目前用过最好的公式编辑器，它有以下几个优势：（1）右侧栏罗列了一些世界上常用的公式，有麦克斯韦方程，有欧拉公式，也有薛定谔方程等等，拖拉使用不要太爽了!（2）右侧栏有个笔记键，点击可以看到自己历史输入的公式，也可以直接拖拉使用（3）下方的编...
仿菁优网数学公式编辑器
09-15
总结来说，"仿菁优网数学公式编辑器"是一个针对数学和科学教育的专业软件，它的出现使得公式编辑变得更加便捷和高效，无论是教学还是学术研究，都能从中受益。用户可以通过其直观的界面、强大的功能和良好的兼容性，...
【理工科教育】MathType公式编辑器：解决复杂公式输入难题，提升学术与教学效率
04-18
内容概要：文章介绍了MathType这款专业的数学公式编辑器，旨在解决理工科学生和科研人员在撰写学术论文、准备考试复习资料或进行科研项目成果总结时遇到的复杂公式输入难题。MathType具有强大的兼容性，能与超过800...
字号对应磅号字号对应公式编辑器大小-字号对应公式号.doc
08-13
对于公式编辑器，它是一个专门用于编辑数学公式的工具，例如在Microsoft Word中，我们可以使用“插入”菜单下的“对象”选项来打开公式编辑器。在公式编辑器中，字体大小通常以磅为单位进行设置。由于公式编辑器的...
基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
12-22
基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
12-22
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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12-22
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分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）
12-22
分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究”展开，介绍了基于Matlab代码实现的分层模糊系统参数辨识方法。通过结合梯度下降法和递推最小二乘法，实现对系统结构和参数的高效联合辨识，提升模型精度与收敛速度。文中详细阐述了算法原理、实现步骤及仿真验证过程，展示了该方法在非线性系统建模与辨识中的有效性，适用于复杂动态系统的建模与控制研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和系统辨识理论背景的研究生、科研人员及自动化、控制工程等相关领域的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于非线性动态系统的建模与参数辨识；②用于提高模糊系统训练效率与预测精度；③支持科研复现、算法优化及工程实际中的系统辨识任务； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解两种优化算法的融合机制，并尝试在不同数据集或应用场景中进行迁移与改进，以掌握其核心思想与实现技巧。
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