visio图片插入word,Acrobat导出pdf格式错乱

本文介绍了一种在将Visio图表插入Word文档并转换为PDF时遇到的文字错位问题及其解决方法。问题源于垂直文本框,在调整为水平文本框后得到解决。

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将Visio图片插入word文档之中,然后Acrobat生成pdf文件,发现文字位置错误,如下图

word中原图是这样的:

 

其实,一般来说,类似的问题可以参考我的前一篇博客的介绍,解决word中visio图转化成pdf后文字变大、错位、不能识别(不是矢量图),奇怪的是这次出现的问题按照之前的方法修改,一点变化没有!

难道是之前的方法失效了?注意到文字方向有问题,字从下到上颠倒了!对了,难道是文字方向的问题???

百思不得其解之际,突然在visio中注意到一个特殊的地方:

看来这是一个垂直方向的文本框,难道是这个原因?于是改成水平文本框,然后回车变成垂直排列,发现问题解决了:

 

 

内容概要:本文详细比较了GPU、TPU专用AI芯片在大模型推理优化方面的性能、成本及适用场景。GPU以其强大的并行计算能力和高带宽显存,适用于多种类型的神经网络模型和计算任务,尤其适合快速原型开发和边缘计算设备。TPU专为机器学习设计,擅长处理大规模矩阵运算密集型任务,如Transformer模型的推理,具有高吞吐量和低延迟特性,适用于自然语言处理和大规模数据中心的推理任务。专用AI芯片通过高度定制化架构,针对特定神经网络模型进行优化,如卷积神经网络(CNN),在处理特定任务时表现出色,同时具备低功耗和高能效比的优势,适用于边缘计算设备。文章还介绍了各自的优化工具和框架,如CUDA、TensorRT、TPU编译器等,并从硬件成本、运营成本和开发成本三个角度进行了成本对比。 适合人群:从事人工智能、深度学习领域的研究人员和技术人员,尤其是对大模型推理优化感兴趣的读者。 使用场景及目标:①帮助读者理解GPU、TPU和专用AI芯片在大模型推理中的优缺点;②为选择适合的硬件平台提供参考依据,以实现最优的推理性能和成本效益;③介绍各种优化工具和框架,帮助开发者高效部署和优化模型。 其他说明:本文不仅涵盖了硬件架构特性,还深入探讨了优化技术和应用场景,旨在为读者提供全面的技术参考。在选择硬件平台时,需综合考虑具体任务需求、预算限制及开发资源等因素。
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