PDF如何删除背景

本文详细介绍使用迅捷PDF编辑器删除PDF文件背景的方法,并教授如何设置保护色背景,减轻长时间阅读带来的视觉疲劳。

PDF如何删除背景?PDF文件在我们的生活与工作中的应用越来越广泛了,如果我们在阅读一份PDF文件的时候,觉得文件的背景不好看想要删除或更换应该如何操作呢?不知道如何操作PDF删除背景的小伙伴和小编一起来学习一下吧。

操作软件:迅捷PDF编辑器

工具下载地址:https://www.xunjiepdf.com/editor

1、如果我们想要编辑PDF文件,首先我们需要下载一款PDF编辑器使用。

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2、当我们用工具将PDF文件打开后,我们可以看见文件的背景较深,这样的背景长时间阅读会使眼睛感到非常疲劳。

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3、如果我们想要将这个深色背景删除掉,需要怎么做呢?首先我们点击文档按钮,然后在目录中选择背景按钮,最后点击二级目录中的删除所有。

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4、这时候会弹出一个删除背景确定框,在这里我们点击是确定删除背景,点击后,我们可以看见深色背景已经被删除掉了。

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5、删除背景后,文件的背景变成了纯白色,虽然纯白色的背景让文字清楚了不少,但长时间阅读还是会让我们感到眼睛干涩。如果我们想要将背景色设置为保护色,应该怎么操作呢?点击文档按钮,在目录中点击背景选项,再在二级目录中选择添加按钮。

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6、在添加背景菜单中,我们勾选颜色,然后再点击色块,这时候会弹出标准颜色和自定义颜色,我们可以在这些颜色中进行选择,如果这些颜色都不能满足我们的要求,我们可以点击更多颜色按钮。

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7、选择好颜色后,点击确定按钮。这时候我们就可以看到PDF文档的背景已经被设置为保护色了。

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PDF如何删除背景,相信通过阅读上述步骤,小伙伴们都能够解决这个问题了。如果在工作中,大家遇到其他的办公问题,也可以在下方给小编留言哦。

转载于:https://my.oschina.net/u/3972213/blog/2961676

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)题的Matlab代码实现,旨在解决物流与交通网络中枢纽节点的最优选址问题。通过构建数学模型,结合粒子群算法的全局寻优能力,优化枢纽位置及分配策略,提升网络传输效率并降低运营成本。文中详细阐述了算法的设计思路、实现步骤以及关键参数设置,并提供了完整的Matlab仿真代码,便于读者复现和进一步改进。该方法适用于复杂的组合优化问题,尤其在大规模网络选址中展现出良好的收敛性和实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事物流优化、智能算法研究或交通运输系统设计的研究生、科研人员及工程技术人员;熟悉优化算法基本原理并对实际应用场景感兴趣的从业者。; 使用场景及目标:①应用于物流中心、航空枢纽、快递分拣中心等p-Hub选址问题;②帮助理解粒子群算法在离散优化问题中的编码与迭代机制;③为复杂网络优化提供可扩展的算法框架,支持进一步融合约束条件或改进算法性能。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解算法流程与模型构建逻辑,重点关注粒子编码方式、适应度函数设计及约束处理策略。可尝试替换数据集或引入其他智能算法进行对比实验,以深化对优化效果和算法差异的理解。
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