怎样实现MindMapper中边框的插入

       当一个思维导图随着内容的丰富而越来越充实,我们也面临着越来越多的主题分支,那么我们便需要整理归纳,限制我们的创建范围,预防杂乱无章。这时候不妨试试MindMapper边框吧,下面就告诉大家该如何使用MindMapper边框。
       我们通过MindMapper绘制思维导图,需要用到MindMapper边框时,先选中创建范围,再点击【首页】格式中的创建范围按钮。
 
       在打开的下拉框中可以看到创建范围,也就是边界线的形状种类。
 
       选择合适的边界形状,点击后便可以在思维导图中看到出现的边界框。
 
       亦或者我们可以在选中创建范围后,右击主题打开格式,在主题属性对话框中,找到边界板块。在边界板块里,我们可以搭配不同的形状,颜色来设置边界格式。
 
       我们想要删除MindMapper边界也很简单,选中边界框,或者框选创建范围内所有的主题,随后右击选择删除属性→边界即可。
 
       以上就是关于在MindMapper这款思维导图中对于边框插入的具体方法了,通过上述内容的描述相信大家应该都能学会对于MindMapper中关于边框的插入了。

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深对算法性能的理解。
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