解决Word中出现的多级列表编号不显示的问题

本文详细介绍了两种解决Word中多级列表编号不显示的方法。方法一是通过快捷键操作重新应用样式,但该问题可能在下次打开文档时重现。方法二是通过宏编辑,提供了一段代码,一次性解决此问题,确保关闭和打开文档后编号仍然正常显示。对于经常遇到此问题的用户,这是一个长期有效的解决策略。

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解决办法一

常见的办法是:光标置于标题前方,按  ctrl+⬅️,编号消失位置出现一小条灰色,再按ctrl+shift+S    “重新应用样式”  -“确定”即可找回编号。
注意:但下次打开文档这个问题可能还依然存在;

解决办法二

效果:终极解决办法,以后不会在出现;

2.1 打开宏创建窗口

选择菜单栏的 “开发工具” 

注意:如果你的word没有开发工具这个选项,根据下面的步骤创建:

如果没有菜单栏没有“开发工具”,则打开 “文件”——“选项”——“自定义功能区”中勾选“开发工具”即可。如下图所示:

然后选择菜单栏的 “开发工具” ,点击 “宏”

打开宏 创建窗口,随便输入一个非数字开头的宏名,点击创建,如下图所示:

再把下面的代码放到光标

For Each templ In ActiveDocument.ListTemplates
For Each lev In templ.ListLevels
lev.Font.Reset
Next lev
Next templ

得到如下,然后点击 运行标志 

你便可以惊奇的发现 多级列表编号不显示的问题 解决了,且关闭文档再次打开后,不会出现问题!

### LSTM的输入与输出机制 #### 输入结构 LSTM是一种特殊的循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN),其设计目的是解决传统RNN在处理长时间序列时存在的梯度消失或爆炸问题。LSTM通过引入门控机制来控制信息流,从而能够有效捕捉长期依赖关系。 对于LSTM而言,其输入通常是一个三维张量,形状为 `(样本数, 时间步长, 特征维度)`。具体来说: - **样本数**表示数据集中有多少条独立的时间序列。 - **时间步长**指每一条时间序列包含多少个时间点的数据。 - **特征维度**则代表每个时间点上的特征向量长度[^1]。 例如,在自然语言处理任务中,如果我们将一句话看作是一组单词组成的序列,则这里的“时间步长”就是句子中的词数量,“特征维度”可以是每个词经过嵌入层后的向量大小。 #### 输出形式 LSTM 的输出取决于具体的配置方式以及应用场景: 1. 对于单层 LSTM 来说,它会针对每一个时间步返回隐藏状态 \(h_t\) 和细胞状态 \(c_t\) 。其中隐藏状态作为当前时刻该节点对外界表达的信息载体;而细胞状态内部存储着更深层次的历史记忆信息[^2]。 2. 当构建深层 LSTM 结构 (即堆叠多个 LSTM 层) 时,前一层的所有时间步输出将被送至下一层作为新输入继续传播计算直到最后一层结束为止。 3. 实际应用过程中往往还需要附加额外操作比如加入全连接层(FC),以便最终得到符合需求的目标值——无论是连续型变量还是离散类别标签等同类型的任务目标都可以通过调整 FC 后面激活函数的形式达成目的。 4. 在某些特定情况下如仅关心整个序列最后一步的状态而非中间过程变化情况的话可以直接取最后一个时间步对应的 h_T 或 c_T 进行后续处理而是保留全部历史记录下来。 5. 另外值得注意的是当涉及到多维或多模态数据源联合建模的时候可能还会存在更加复杂的组合模式比如说同时考虑视觉图像帧加上音频片段共同作用影响未来趋势走向等问题此时就需要灵活运用同类型的编码解码器架构配合起来完成相应功能实现[^3]。 ```python import tensorflow as tf model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.LSTM(units=64, input_shape=(None, feature_dim), return_sequences=True), tf.keras.layers.Dense(output_size, activation='softmax') ]) ``` 上述代码展示了一个简单的基于 TensorFlow/Keras 构造出来的带有单层 LSTM 单元并设置 `return_sequences` 参数为 True 表明希望获取每一时刻 t 所产生的隐含层状态 ht 给予下一个 Dense Layer 做进一步分类决策使用的例子。
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