android编辑keynote,Keynote添加和编辑母版幻灯片

本文介绍了如何在Keynote中编辑母版幻灯片以定制布局,包括添加和修改文本、图像、形状等占位符。通过编辑母版,可以确保所有基于该模板的幻灯片具有一致的风格和元素。同时,详细说明了如何添加和调整对象占位符,以便在实际演示文稿中方便地插入表格和图表。

每个 Keynote 主题中使用的幻灯片布局都基于母版幻灯片。在您想要将幻灯片添加到具有特定元素的演示文稿时,如标题和副标题、项目符号列表或图像,您可选择与您所需布局最类似的幻灯片布局,然后根据需要替换占位符元素和进行其他更改。仅更改演示文稿中的幻灯片;母版幻灯片保持其原始状态。

如果您将新图像、文本和其他对象添加到母版幻灯片,这些对象将成为幻灯片背景的一部分,而且不能在演示文稿中编辑。如果您想要让文本、形状或图像可在演示文稿中编辑,您必须将其作为占位符添加到母版幻灯片。

您可以像更改普通幻灯片那样更改母版幻灯片,包括修改文本外观、更改幻灯片背景以及更改图像大小。当您编辑母版幻灯片后,所做的更改就会显示在基于该母版幻灯片的演示文稿的每张幻灯片上。

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添加母版幻灯片

1、点按工具栏中的“显示”

e0400583df97b6802e4bcc6764506d37.png,然后选取“编辑母版幻灯片”。

2、执行以下任一项操作:

点按工具栏中的

07d7c8f5b21251d1be8b959248d73a6d.png,然后选择母版幻灯片。

在幻灯片导航器中,选择布局方式与您想要的布局类似的幻灯片,然后按下 Return 键。

3、在幻灯片导航器中连按母版幻灯片的名称,然后键入一个新名称。

4、通过添加文本、图像、形状、占位符或者其他对象,来按照喜欢的方式修改幻灯片。

如果想要母版幻灯片上的对象与添加到基于该母版幻灯片的对象按层重叠,请选择该幻灯片,并在“格式”检查器中,选择“允许幻灯片上的对象与母版幻灯片的对象按层重叠”。若要了解有关分层的更多信息,请参阅给对象分层、分组和锁定对象。

5、完成编辑后,点按幻灯片画布底部的“完成”或点按工具栏中的“显示”

e0400583df97b6802e4bcc6764506d37.png,然后选取“退出母版幻灯片”。

添加文本、图像和形状占位符

1、点按工具栏中的“显示”

e0400583df97b6802e4bcc6764506d37.png,然后选取“编辑母版幻灯片”。

2、选择要编辑的母版幻灯片。

3、将文本、图像或形状添加到幻灯片,根据希望的方式更改其外观,然后将其放置在要其显示在母版幻灯片上的位置。

4、选择文本、图像或形状,然后在“格式”检查器的“样式”面板中,选择“定义为占位符”复选框(位于面板底部)。

5、完成编辑后,点按幻灯片画布底部的“完成”或点按工具栏中的“显示”

e0400583df97b6802e4bcc6764506d37.png,然后选取“退出母版幻灯片”。

为表格和图表添加对象占位符

若要在母版幻灯片上为表格和图表创建占位符,请添加对象占位符。在基于该母版的任何幻灯片上,您可以添加表格或者图表,该表格或图表会采用对象占位符的大小和位置。

1、点按工具栏中的“显示”

e0400583df97b6802e4bcc6764506d37.png,然后选取“编辑母版幻灯片”。

2、选择要编辑的母版幻灯片。

3、在“格式”检查器的“母版幻灯片布局”面板中,选择“对象占位符”复选框。

对象占位符会添加到幻灯片,您可以调整它的大小并且将其放置在任何位置。一张母版幻灯片只能添加一个对象占位符。

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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