Word中一次性插入多个相同的图片(符号)(转)

Word中一次性插入多个相同的图片(符号)(转)[@more@]

  我们在用Word编辑一些专业文档时,常常要在文档中插入一些相同的图片(符号),如果用“插入→图片→来自文件”命令来输入就太麻烦了。建议大家用“替换”功能吧:

  先用“插入→图片→来自文件”命令,插一个图片(符号)到文档中,然后在其他需要插入图片(符号)的地方输入一个字母(我用五笔输入法,就用字母“z”吧),等整篇文档录入完毕后,选中上述图片,执行一下“复制”操作,再按下“Ctrl+H”组合键打开“查找与替换”对话框(如图),在“查找内容”框中填入字母“z”,在“替换为”框中输入“^c”(字母“c”为小写),按“全部替换”按钮,即可将全文的字母“z”一次性替换为剪贴板上的图片(符号)了。

  注意:如果需要替换成不同的图片(符号),需要在文档中用不同的字母表示,然后分别替换。

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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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