ppt转换成pdf的一些方法

本文介绍了一款实用的在线工具——迅捷PPT转换成PDF转换器,它能快速将PPT文件转换为PDF格式,便于浏览和分享。特别适合处理包含大量文本页的PPT文档。
  有时下的一些资料都是ppt格式,其中的文本页数少说有200页,点击阅览需要很多时间。倘若将之转成pdf格式,拖曳文档滚动条就可以一览全部内容,非常方便。
  这给大家介绍一个可以实现ppt转换pdf格式的工具,只需把ppt文档上传到网站上,马上就能转换成pdf等格式的文档,非常实用。
  ppt转pdf转换工具:迅捷 ppt转换成pdf转换器
  操作方法如下:step1”百度搜索在线PDF网站平台,点击软件相关链接后,于置顶处文件模式栏目中勾选“ppt转pdf”;step2”点击“选择文件”,在显示的对话框中找到ppt文件,并将之打开介入系统中;step3”最后点击”生成pdf文档“完成转换,然后下载转换好的文件,就这么简单。
  有了上面 的这个ppt转换成pdf转换器 ​http://www.onlinedown.net/soft/477720.htm ,基本已经能满足大部分人的需求了。不过对大于2M文件转换则需要选用专业版PDF转换工具,这是唯一美中不足。
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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