做一个好的PPT演讲

转载者: 一年级四季ppt课件              来源: www.2ppt.cn

制作技巧
  内容:演讲的骨架 多使用图形 少用术语
  的内容应简洁而突出重点,在10/20/30法则中强调使用30号字体。
  我更同意如下建议:
  大标题 44 点 粗体
  标题一 32点 粗体
  标题二 28点 粗体
  标题三 24点 粗体
  如果有必要请多以图形表达你的思想。因为图形更容易让人理解,同时也让听众印象深刻。当然图形也会帮助演讲者更好的进行阐述。但是同样你必须注意图形上标注字体的大小。
  如果你的演讲内容比较专业,请考虑你的听众,避免使用你的听众群不理解的术语。如果非要使用,请一定要解释清楚。还是上面提到的那次飞利浦来我公司的演讲,LCD本身包括了很多术语,加之语言不通,让我们很多人听得贩晕。讲师是好的,但没有考虑语言和术语这些东西,听众听不下去,演讲者也就白忙活了。
  花样:正式场合不使用任何PPT动作 非要使用最多不超过三种
  如果在非常正式的场合下进行PPT演讲,在PPT制作中我建议不使用任何“花样”,包括自定义动作,幻灯片切换样式等。一个朴素的,中规中矩的 PPT是不会引起非议的。这时你可能得不到别人对你PPT的夸奖,但决不会有人说你做的不好。当然如果在非正式场合你可以加上一些效果。但我建议最多不要超过三种。这样你的PPT还是简洁的,不至于落入“杂&rdquo工作总结ppt模板下载;的境地。
  形象:穿着正装 目光接触 保持微笑
  请穿着正装进行PPT演讲,首先给听众一种权威的形象。我没见过余世维穿着牛仔裤去做演讲的,也没有见过那家公司过来演讲是穿着体恤的。你不要和我说比尔盖茨,他可以这么做,如果你是比尔盖茨我也不介意你这么做。正确着装的同时,请你在演讲之前保持精神焕发的状态,你要有一种积极向上的态度,并相信这种态度同样的可以影响你的听众。在演讲过程中请始终保持与听众的目光接触,你可以在他们眼中读出自己下一步要做些什么,也可以让听众知道你关心他们。
  最后讲一下制作PPT的两个原则
  原则(7士2=5~9)。每张幻灯片传达5个概念效果最好。 7个概念人脑恰恰好可以处理。 超过9个概念负担太重了,请重新组织。
  原则。因为我们做PPT针对的是大众,不是小众。我们的目的是把自己的理解灌输给听众。深入浅出才代表你对知识的真正掌握。
  制作一个好的PPT并不简单,做一个好的演讲更难。掌握一点这里面的技巧是必须的。

本文选自 http://www.2ppt.cn/Article/1199.html
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器,不需要越狱! ! ! ) 不需要越狱,调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。 支持iOS10.X 注意 目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。 等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。 功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用,删除应用,应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示(LSApplicationProxy) [ ] 定制喜欢的字段,展示在应用详情界面 介绍 所有已安装应用列表(应用icon+应用名) 为了提供思路,这里只用伪代码,具体的私有代码调用请查看: 获取应用实例: 获取应用名和应用的icon: 应用列表界面展示: 应用列表 应用运行时详情 打开应用: 卸载应用: 获取info.plist文件: 应用运行时详情界面展示: 应用运行时详情 右上角,从左往右第一个按钮用来打开应用;第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类 树形展示LSApplicationProxy类 通过算法,将LSApplicationProxy类,转换成了字典。 转换规则是:属性名为key,属性值为value,如果value是一个可解析的类(除了NSString,NSNumber...等等)或者是个数组或字典,则继续递归解析。 并且会找到superClass的属性并解析,superClass如...
基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO)的LSTM分类预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法(GA-HIDMSPSO),并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中,通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性,提升LSTM模型在分类任务中的性能表现,尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用,并提供了可复现的Matlab代码,属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群:具备一定机器学习和优化算法基础,熟悉Matlab编程,从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度;②研究混合智能优化算法(如GA与PSO结合)在神经网络超参数优化中的应用;③实现高精度分类预测模型,适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步调试运行,理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节,重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式,同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。
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