学习Word制作名片简单方法(转)

博客主要讲述了制作十张名片的定位框,随后复制这十张名片的内容。

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学习Word制作名片简单方法(转)

   制作单张名片  

  新建一个文档,单击菜单“插入→对象”,弹出“对象”对话框,选择“Microsoft Word图片”类型。接着单击“文件→页面设置”,在弹出的“页面设置”对话框中将“纸型”选项卡中的“纸型”项设为“自定义大小”,然后输入纸张大小为宽度“8.8cm”、高度“5.5cm”(5cm也可以)。在右侧“预览”部分可以看到单张名片的版式已经出来了(如图定义名片尺寸 )。

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  点击切换到“页边距”选项卡设置界面,设置上、下、左、右页边距、装订线均为数字“0”。点击“确定”按钮返回到Word编辑状态后,根据需要设计好名片的内容和样式后单击“文件→关闭(c)文档……”菜单项。

    制作十张名片的定位框  

  新建一个文档,依次点击“文件→页面设置”菜单项,在弹出的对话框中设置“纸型”选项卡中的“纸型”项为“自定义大小”,其中的“宽度”为19.5cm;高度为29.7cm。接着依次点击“工具→信函与标签”菜单项,在弹出的对话框中点击“标签”选项卡中的“选项”按钮(如图信函与标签设置)。  

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  在随即进入的对话框中,设置“标签产品”为“Avery A4和A5幅面”,“产品编号”为“L7413名片”,设置完毕完点击“确定”按钮返回上一步。  

  返回到上一步后点击“新建文档”按钮。这样在Word 中就出现了十个相同大小的框。

    复制十张名片  

  接着再返回制作单张名片时的Word文档,依次点击“编辑→复制”、“编辑→全选”。此时单张名片的状态为全选状态。操作完后切换到有十个框的文档中,单击第一行第一列的那个单元 格(即左上角),依次点击“编辑→选择性粘贴”菜单项,在弹出的“选择性粘贴”对话框中选择“Microsoft Word图片对象”项(如图选择性粘贴置)。  

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  单击“确定”按钮后,即可以在第一个单元格中粘贴出第一张名片了。这张名片的位置大家可以看到并不需要进行设置(如图粘贴后效果)。注:可以进行手工拖拉式的放大缩小。  

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  重复上述方法,每单击一个框,就使用“选择性复制”功能,依次粘贴进第2至第10张名片。名片复制完毕后,既可双击十个框中的任一个进入单张名片编辑的状态对其进行所需内容的编辑。也可以在编辑好一张后,将其复制(需要双击进入编辑状态)到其余的10张中。亲爱的读者朋友们,大家觉得这样的名片制作方法是不是非常方便呢?

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遗传算法优化BP神经网络(GABP)是一种结合了遗传算法(GA)和BP神经网络的优化预测方法。BP神经网络是一种多层前馈神经网络,常用于模式识别和预测问题,但其容易陷入局部最优。而遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的全局优化方法,能够有效避免局部最优 。GABP算法通过遗传算法优化BP神经网络的权重和阈值,从而提高网络的学习效率和预测精度 。 种群:遗传算法中个体的集合,每个个体代表一种可能的解决方案。 编码:将解决方案化为适合遗传操作的形式,如二进制编码。 适应度函数:用于评估个体解的质量,通常与目标函数相反,目标函数值越小,适应度越高。 选择:根据适应度保留优秀个体,常见方法有轮盘赌选择、锦标赛选择等。 交叉:两个父代个体交换部分基因生成子代。 变异:随机改变个体的部分基因,增加种群多样性。 终止条件:当迭代次数或适应度阈值达到预设值时停止算法 。 初始化种群:随机生成一组神经网络参数(权重和阈值)作为初始种群 。 计算适应度:使用神经网络模型进行训练和预测,根据预测误差计算适应度 。 选择操作:根据适应度选择优秀个体 。 交叉操作:对选择的个体进行交叉,生成新的子代个体 。 变异操作:对子代进行随机变异 。 替换操作:用新生成的子代替换掉一部分旧种群 。 重复步骤2-6,直到满足终止条件 。 适应度函数通常以预测误差为基础,误差越小,适应度越高。常用的误差指标包括均方根误差(RMSE)或平均绝对误差(MAE)等 。 GABP代码中包含了适应度函数的定义、种群的生成、选择、交叉、变异以及训练过程。代码注释详尽,便于理解每个步骤的作用 。 GABP算法适用于多种领域,如时间序列预测、经济预测、工程问题的优化等。它特别适合解决多峰优化问题,能够有效提高预测的准确性和稳定性 。
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