教你用Word打印特大字(转)

教你用Word打印特大字(转)[@more@]

  我想大家平时每天都会和字处理软件打交道。而有时因为各种工作的需要,如做大标语、大横幅剪字、装饰或制作广告等,往往需要打印出比较大的字来。但可惜的是,一般情况下,一些常见的字处理软件只能够处理有限字号的字,并不能够满足我们打印大字地的要求。不过,Word是字处理软件中的大哥大,我们完全相信它有这个能耐!

  1、设置页面大小

  先选择Word“文件”→“页面设置”命令,打开Word“页面设置”对话框,选择“纸张”标签,并选择“纸型”为“自定义大小”,同时设置一下纸张的大小,如宽55厘米、高55厘米等(如图1)。按下“确定”按钮,此时Word会提示“你有一处或多处页边距设在了页面之外,选择‘调整’按钮可以增加页边距”,我们选择“忽略”按钮。

1155578983_ddvip_6852.jpg

  2、设置文字大小

  在页面直接输入需要打印的汉字内容,然后选中它们,选择“格式”菜单下的“字体”命令,在打开的“字体”对话框中选中“字号”输入框,双击使字号内容反显,然后输入字号大小,输入字号的大小在1磅到1638磅之间。一般纵向A4幅面单字大小为500磅,纵向A3幅面单字大小为750磅,注意输入字号后一定不要忘了回车,否则字号设置不起作用(如图2,笔者正在设置当前字号为888),最后单击“确定”按钮保存。当然,我们也可以在文字“字体”属性中设置其为空心字体,以节省墨粉。

1155578983_ddvip_1247.jpg

  3、观看效果

  此时我们可以看到Word窗口中汉字明显大了,为了取得更好的效果。我们单击工具栏上的比例缩放下拉框,选择一个合适的比例,就可以看到整体效果了(如图3)。

1155578984_ddvip_2722.jpg

  4、打印输出

  给打印机装好纸,单击“打印输出”按钮后即可把当前大字打印出来了。

  小提示

  (1)据笔者试验,发现在Word中输入字号没有任何限制,只取决于你定义的纸张大小 ,如果超过过纸的宽度,则另一边不可见,这一点还请大家要注意。

  (2)磅与字号的关系

  我们在字处理软件中设置字号时经常会遇到磅和字号,那么它们之间的大小关系到底怎样?为此,笔者特地查找了有关资料,得知“字号”和“磅”对应关系如下:42磅对应初号、36磅对应小初、26磅对应一号、24磅对应小一号、22磅对应二号、18磅对应小二号、16磅对应三号、15磅对应小三号、14磅对应四号、12磅对应小四号、10.5磅对应五号、9磅对应小五号、7.5磅对应六号、6.5磅对应小六号、5.5磅对应七号、5磅对应八号。从中也可以看出,当用“字号”作为字的度量单位时,“字号”越大字越小,最大字的字号为“初号”,最小字的字号为“八号”;而用“磅”作为字的度量单位时,“磅”值越大字越大。最大字的磅值为“72磅”,最小字的磅值为“5磅”。

  (3)Word中也提供了艺术字功能,而且我们可以对插入的艺术字进行自由放大和缩小。同时,Word中自定义纸张时,其宽度和高度的最大值均为55.87厘米,我们只要选择插入艺术汉字后,并用鼠标把艺术字的高度拉满了一页高,字的宽度拉成了一页宽。这时就可以得到一个最大为55.87厘米×55.87厘米的大字,这已经够大了。

来自 “ ITPUB博客 ” ,链接:http://blog.itpub.net/10752043/viewspace-954560/,如需转载,请注明出处,否则将追究法律责任。

转载于:http://blog.itpub.net/10752043/viewspace-954560/

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
内容概要:本文围绕电力系统状态估计中的异常检测与分类展开,重点介绍基于Matlab代码实现的相关算法与仿真方法。文章详细阐述了在状态估计过程中如何识别和分类量测数据中的异常值,如坏数据、拓扑错误和参数误差等,采用包括残差分析、加权最小二乘法(WLS)、标准化残差检测等多种经典与现代检测手段,并结合实际算例验证方法的有效性。同时,文档提及多种状态估计算法如UKF、AUKF、EUKF等在负荷突变等动态场景下的应用,强调异常处理对提升电力系统运行可靠性与安全性的重要意义。; 适合人群:具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测与分类(Matlab代码实现)统自动化相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握电力系统状态估计中异常数据的产生机制与分类方法;②学习并实现主流异常检测算法,提升对状态估计鲁棒性的理解与仿真能力;③服务于科研项目、课程设计或实际工程中的数据质量分析环节; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,配合电力系统状态估计的基本理论进行深入理解,重点关注异常检测流程的设计逻辑与不同算法的性能对比,宜从简单案例入手逐步过渡到复杂系统仿真。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值