23、演示文稿与数据库创建全攻略

演示文稿与数据库创建全攻略

1. 演示文稿运行指南

1.1 幻灯片放映设置

在进行演示之前,需要对幻灯片放映进行一些参数设置。选择“幻灯片放映”>“设置”>“设置幻灯片放映”,会弹出“设置放映方式”对话框,其中包含多种幻灯片放映选项:
- 放映选项 :可决定是否循环放映直到手动停止,以及是否显示动画或旁白。还能选择电子毡尖笔批注的笔颜色,红色通常是最佳选择,因为大多数人都能轻松看到。
- 放映幻灯片 :确定要在演示幻灯片放映中包含哪些幻灯片。
- 换片方式 :决定是手动换片,还是使用为单个幻灯片设置的时间或排练时设置的时间。
- 多监视器 :如果要在多个监视器上放映幻灯片,此选项可控制使用哪个监视器进行放映。

选择所需选项后,点击“确定”。

1.2 开始幻灯片放映

完成设置后,就可以开始放映幻灯片了。可以从以下几个位置启动幻灯片放映:
- 点击演示窗口底部的“幻灯片放映视图”按钮。
- 选择“幻灯片放映”>“开始放映幻灯片”>“从头开始”。
- 使用键盘快捷键,按 F5 键也可启动幻灯片放映。

1.3 幻灯片导航

1.3.1 鼠标导航

在幻灯片放映过程中,鼠标指针会隐藏,移动鼠标后,将鼠标置于幻灯片左下角,会出现幻灯片放映控制按钮。这些按钮平时较透明,直接指向其中四个按钮(上一张、笔、幻灯片、下一张)时才会清晰显示,其功能如

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring BootVue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 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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