A4打印机打印6寸照片

本文讲述了作者如何解决将6寸照片精确打印到A4纸张的问题,包括使用Word进行裁剪、遇到的打印机兼容问题以及最终通过调整Word文档尺寸并转为PDF以确保15.2厘米长边打印的解决方案。

前后耗时差不多一天,对于有一点追求完美,但又很吝啬的自己来说,总算大功告成,必须记录。

硬件需求:
A4 彩色打印机、A4相纸、切刀

基础知识:
6寸照片 长宽:15.2厘米×10.2厘米

实现:

  1. 在线裁剪时,将照片比例固定为3:2 或者 2:3
  2. 将裁剪后的照片 拖到word中,将 长边设置为: 15.2 厘米
  3. 直接打印、剪切,完成!收工!

在这里插入图片描述
1.1 如果 第 1 步中,照片过长或者过高,按比例裁剪有损画面主要内容的话,
那就直接放到word中,将长边设置成15.2厘米。

a) 部分打印机能够正常地打印出长边15.2厘米,短边小于10.2厘米的图片,我们在剪裁的时候,短边稍微留点白就行。 收工!

b) 但是,部分打印机可能会只打印其中的一部分!!!怎么调整都不行!!
几经折腾,我的方案:将word文档 另存为 pdf。pdf的好处是,在任何一台打印机上几乎都可以打印出一样的效果。
发现,word中,长边为15.2厘米,pdf打印出来,长边只剩了14.7厘米!!
如果你对这个结果满意,也行!

c)显然,我是不满意这个结果的!因为照片被缩小了不少!
掌握了 word 和 pdf 的比例关系,我决定:
将word中的长边调整为 15.7 厘米,另存为pdf打印后,长边正好是15.2厘米!!
因为 15.2 :14.7 = 15.7 :15.2
至此,大功告成!!!

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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