Excel中双击功能的妙用

本文介绍了一系列Excel中的双击操作技巧,如快速填充数据、调整列宽行高、拆分窗口等,帮助用户提高工作效率。

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1、在工具栏右侧的空白处双击,快速打开自定义对话框。
  2、在单元格中双击,单元格进入编辑状态。
  3、在格式刷按钮上双击,格式刷可以反复多次使用。
  [特别提示] 再次单击格式刷按钮,或者按Esc键,可以取消格式刷功能。
  4、在标题栏上双击Excel窗口由最大化(原始状态)还原到原始状态(最大化)大小。
  5、选中某个单元格,并将鼠标移至该单元格的右下角成细十字线状时,双击鼠标,即可将该单元格中的内容快速填充到下面的单元格中。
  [特别提示] 要实现此填充,该单元格左侧(或右侧)相邻列中必须有连续的数据。

  6、如果工具条浮动在工作表区中,我们在工具条的标题栏上双击,该工具条返回工作表区上部或下部位置。
  7、在窗口左上角Excel标志上双击,则退出Excel(如果当前文档没有保存,系统会提示保存)。
  8、在工作表名称(Sheet1等)上双击,即可对工作表名称进行重命名
  9、将鼠标移至垂直滚动条上端与编辑区交界处成双向拖拉箭头状时,双击鼠标,即可将编辑区拆分为上、下两个窗口。此时,如果将鼠标移至两个窗口分界线上双击,即可撤销窗口的拆分。
  10、将鼠标移至水平滚动条右端成双向拖拉箭头状时,双击鼠标,即可将编辑区拆分为左、右两个窗口。此时,如果将鼠标移至两个窗口分界线上双击,即可撤销窗口的拆分。
  11、将鼠标移至列标与列标交界处成双向拖拉箭头状时,双击鼠标,即可快速将左侧1列设置为最适合的列宽。如果选中多列,然后执行此操作,即可将选中的多列设置为最适合的列宽
  12、将鼠标移至行标与行标交界处成双向拖拉箭头状时,双击鼠标,即可快速将上面1行设置为最适合的行高。如果选中多行,然后执行此操作,即可将选中的多行设置为最适合的行高
  13、在菜单上双击,即可将菜单中所有的菜单项(包括不常的菜单项)全部展开。
  14、如果某列有多个连续的空白或有数据的单元格,选中最下(上)面一个单元格,然后将鼠标移至该单元格上(下)边缘处成梅花状时,双击鼠标,即可跳转到最上(下)面一个单元格中。
  [特别提示] 如果下面全部是空白单元格,则向下跳转的操作无效。

  15、如果某行有多个连续的空白或有数据的单元格,选中最右(左)边一个单元格,然后将鼠标移至该单元格左(右)边缘处成梅花状时,双击鼠标,即可跳转到最左(右)边一个单元格中。
[
特别提示] 如果右边全部是空白单元格,则向右跳转的操作无效。
  16双击数据透视表中的数据, 可在新的工作表中列出该数据的明细


内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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