20141127 测试使用Word2013书写博客(代码高亮+公式支持)。

本文介绍如何使用Word2013发布博客,并详细记录了配置过程及注意事项,包括利用代码高亮插件提升代码展示效果的方法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

 

PS :又经过几次测试,发现用于Word2010的高亮插件在Word2013上排版效果不是很好,慎用。不过公式编辑倒是挺方便的

测试使用Word2013书写博客。

大概一个月前,使用WindowLive writer写了博客,后来某种原因,嫌弃TA了。今天发现博客上有人推荐说Word 2013也可以发布博客,试一下哈!

首先在自己的博客后台管理中进行设置:

l打开博客后台管理:http://i.cnblogs.com/Configure.aspx

l选中允许 MetaWeblog博客客户端访问

l访问地址: http://rpc.cnblogs.com/metaweblog/ausk (把ausk换成你自己的名字)

 

新建文档,文件-共享-发布至博客-发布至博客

添加管理账户:

 

 

 

插入类别,发布成功后,会有显示:

 

关于代码高亮,采用的是"明年我18"写的插件。下载解压,双击bin\word2010\Kong.SyntaxHighlighter.Word2010.vsto即可安装。

注意,如果因为安装过安装了VSTO(Microsoft Visual Studio 2010 Tools for Office),所以导致安装失败。出现了关于"C:\Program Files\Common Files\microsoft shared\VSTO\10.0\VSTOInstaller.exe.config"的错误。评论区有人给出解决办法是将上述文件VSTOInstaller.exe.config改名,再安装代码高亮插件。

然后进行一些代码高亮设置,设置为交替颜色交替显示。原作者开发的插件适用于Word2010和Word2007,在Word2013上有个小问题就是代码之间的间隔有改变。

插件作者还推荐修改一下基于css的样式。插入如下代码,

  1. #cnblogs_post_body ol
  2.  {
  3.      border: 1px dotted #000066;
  4.      line-height: 150%;
  5.      word-break: break-word;
  6.      font-family: Consolas, Verdana !important;
  7.      border-radius: 5px;
  8.      width: 90%;
  9.      background-color: #E3E3FF;
  10.      list-style-position: outside;
  11.      margin-left: 0px;
  12.  }
  13.  #cnblogs_post_body ol font
  14.  {
  15.      font-size: 12px !important;
  16.  }
  17.  #cnblogs_post_body ol li
  18.  {
  19.      background-color: #fff;
  20.      padding-left: 5px;
  21.      border-left: 1px solid #8A8AFF;
  22.      margin-left: 5px !important;
  23.  }
  24.  #cnblogs_post_body ol li:nth-child(even)
  25.  {
  26.      background-color: #f5f5f5;
  27.  }

 

PS:发现Word发布博客时也可以插入公式!!!

 

本文主要是根据网上博客进行的实现,然后做的一些记录,主要参考为:

l Word中使用代码高亮插件

l 使用Windows Live Writer 2012和Office Word 2013 发布文章到博客园全面总结Word中使用代码高亮插件

转载于:https://www.cnblogs.com/ausk/p/4127337.html

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的多头长短期记忆网络(MH-LSTM)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在通过融合MH-LSTM对时序动态的细致学习和Transformer对全局依赖的捕捉,显著提升多变量时间序列预测的精度和稳定性。文档涵盖了从项目背景、目标意义、挑战与解决方案、模型架构及代码示例,到具体的应用领域、部署与应用、未来改进方向等方面的全面内容。项目不仅展示了技术实现细节,还提供了从数据预处理、模型构建与训练到性能评估的全流程指导。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和深度学习基础知识的研发人员、数据科学家以及从事时间序列预测研究的专业人士。 使用场景及目标:①深入理解MH-LSTM与Transformer结合的多变量时间序列预测模型原理;②掌握MATLAB环境下复杂神经网络的搭建、训练及优化技巧;③应用于金融风险管理、智能电网负荷预测、气象预报、交通流量预测、工业设备健康监测、医疗数据分析、供应链需求预测等多个实际场景,以提高预测精度和决策质量。 阅读建议:此资源不仅适用于希望深入了解多变量时间序列预测技术的读者,也适合希望通过MATLAB实现复杂深度学习模型的开发者。建议读者在学习过程中结合提供的代码示例进行实践操作,并关注模型训练中的关键步骤和超参数调优策略,以便更好地应用于实际项目中。
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