小技巧:保存word中图片的最另类最简单办法

本文介绍三种从Word文档中提取图片的方法:一是另存为网页,二是使用截图工具,三是复制到PPT再保存,推荐第三种方法,能保持图片原始质量和尺寸。
时常,我们会把图片加入到word中,但是将word文件与其他人分享之后,却发现朋友们想从word中再把图片“扣出来”是一件非常困难的事情。在word中,本身是不提供保存word中的图片功能。不知微软的Office为何不支持这一点,或许是他的一个失误吧。

方法一:
面对这样的一个需求,网上已经有很多解决办法。其中一个比较好用的办法是打开word文件后,点击“文件”->“另存为网页”。这样你就会发现,图片已经被单独保存在一个文件夹中。于是就可以使用了。但是这个方法有一个弊端,那就是需要将整个文档转成html格式,如果这个文件比较大,那可是有得转换了。

方法二:
使用截图工具,将要保存的图片截个图。这种方法优点很明显,那就是我需要哪张图,就截哪张图,不用管word文档的其它部分。但是其缺点有两个:第一是需要有专门的截图工具,而一般人都不会有;第二是可能使得图片尺寸变小。

方法三(推荐):
既然以上两个方法都有各自很明显的缺点,那么还有没有一种最简单、最方便并且效果最好的保存word中图片的方法呢?答案是肯定的,那就是我们的方法三。我们可以对word中的图片点击右键后选择“复制”,然后新打开一个ppt(一般来说,安装office的话,有 word就会有Powerpoint演示文稿ppt程序的),新建一个空白页,对着ppt中空白页点击“粘帖”。这个时候,你对着ppt中的图片点击右键,就会发现有一个“另存为图片”。然后你就可以保存这张图片啦!使用这种方法,能够完全保持word中图片的原有大小以及清晰度。

本文可以自由转载,转载时请保留全文并注明出处。作者:仲子
原文链接:http://www.wangzhongyuan.com/archives/359.html
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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