Office – 管理 Master-Subdocument

了解如何使用Office的Master-Subdocument管理功能,包括转换现有文档为Master文档、创建子文档以及在Master文档中管理子文档的方法。此方法有助于组织文档碎片并保持其独立性。

标题:Office – 管理Master-Subdocument

Title: Office - Master-Subdocument management

Master Document: by its definition, is a “Container” for a set of separate files (or subdocuments). You can use a master document to set up and manage a multipart document, such as book with several chapters.

Master Document: office的逻辑定义是这样的:”by its definition, is a “Container” for a set of separate files (or subdocuments). You can use a master document to set up and manage a multipart document, such as book with several chapters.”
The benefit of Master-subdocument style of management is that it can help you organize pieces while keep the pieces independent on their own.

它的好处是,可以管理碎片的同时保持他们的独立性。
You can convert an existing document to a Master document, by creating a new Subdocument – a separate file will be created for the selected heading styles. Or you can insert an existing document as a subdocument of the current master document.

可以转化一个存在的documentmaster document.通过creating a new Subdocument-在选择的heading styles上一个独立的文件将被创建。或者你可以把一个存在的document做为subdocument 插入到master document.
It is recommended that you manage the sub-document, such as renaming of a subdocument from the master document to keep it consistent.

推荐在master document里面管理subdocument.以保持一致性。
It is also recommended that you put the master-subdocument it a well-defined directory structure.

同样推荐用合理的文件/目录来管理你的master/subdocument.

References:

Create a master document and subdocumentshttp://office.microsoft.com/en-001/word-help/create-a-master-document-and-subdocuments-HP005187002.aspx

Rename a subdocumenthttp://office.microsoft.com/en-001/word-help/rename-a-subdocument-HP005186848.aspx

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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