pdf格式转换成ppt的转换方法

本文介绍了一款可迅捷PDF转换成PPT转换器的使用方法,包括如何上传PDF文件、设置输出文件位置及开始转换,实现PDF到PPT的高效批量转换。
  利用截图的方法虽然可以将PDF文件中的部分图片、文字复制到PPT文件中,但是图片中的文字却不能进行编辑、修改,这确实是一件非常无奈的事儿。将PDF批量文档转换可 迅捷 PDF转换成PPT转换器 ,下面介绍转换方法:
  第一步:鼠标双击软件图标后,直接进入操作界面,选择所要转换的文档格式——文件转PPT;
  注意:可以在网上进行下载 PDF转换成PPT转换器 http://www.duote.com/soft/2796.html ,非常简单,因而不多加讲述。
  第二步:上传需要转换成PPT格式的文件,方法是:单击“添加文件/添加文件夹”—打开“桌面”——“PDF文件”——“打开”;
  第三步:输出文件设置,这里软件默认的是“自定义文件夹”如果想该成桌面其他位置存放,可以直接单击“浏览”进行设置即可;
  第四步:点“开始转换”按钮, 即可将加载的所有PDF文件批量转成PPT文件,可打开生成的PPT文件检验一下转换结果。
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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