如何完成MindMapper中主题形状的多变

本文介绍如何使用MindMapper的美化功能提升思维导图的吸引力。通过更换主题形状及调整线条等操作,让思维导图更加美观,有助于增强记忆效果。
       我们对思维导图使用越熟练,就会对思维导图的美观越在乎,一个美观的思维导图不但能够吸引更多的注意力,还能够加强人们对思维导图的印象,加强记忆。MindMapper中文版的思维导图美化功能足以让用户感到满足。下面我们就以MindMapper主题形状的更换这一小点来和大家分享下MindMapper美化功能的强大。
       我们使用MindMapper来绘制思维导图,我们也会需要改变主题形状来美化思维导图,我们可以在【首页】格式中找到主题形状按钮。
 
       我们点击主题形状,可以打开下拉框,看到显示着许多不同的主题形状选择。我们想要使用其中任意一个直接点击便可更换当前主题形状。
 
       当我们想要删除主题形状时,右击主题,选择删除属性→形状,即可删除。
 
       我们除了可以更改主题形状来进行美化之外,还可以通过更改线条来实现,具体使用方法大家可以前往MindMapper中文官网了解这些内容。

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值