问题: 在使用Word编写文档时,提前拟好的标题编号会突然变成黑框(黑色的方框,黑色的矩形),如下图 解决方案: 1.将光标定位到标题中,紧邻黑框的右侧 2.按键盘左方向键使方框变成黑色 4.按键盘的快捷键 Ctrl+Shift+S,会出来一个对话框“应用样式”. 5.在这个对话框中,单击“重新应用”按钮即可. 完美解决! 原文:https://social.technet.microsoft.com/Forums/office/en-US/447f7cac-1e6a-4990-be16-a82

word2010怎么把白色方框变成黑色方框? 打开Word 2010文档,选中第四个白色方框.  切换到“插入”功能区,在符号选项组单击“符号”按钮,出来的窗口单击“其他符号”.  在“符号”选项卡单击子集的箭头按钮,打开的下拉菜单选择“方框元素”.  在符号框中找到并选中“■”,单击“插入”按钮,白色方框即变更为黑色方框.

进入“Word选项/语言”对话框: 找到“朝鲜语”并将它添加到编辑语言的列表框中,无需设置为启用状态或默认编辑语言: 退出并重新启动Word: 再次打开“定义新编号格式”对话框则可以在“编号样式”下拉列表框中找到带圈的编号,添加即可.

最快最简单的方法,是在word里输入一个大写的R,然后选中并将字体改为wingdings2,至于那个带叉号的方框图形,可以输入大写字母T并将字体设置为windings2

最近有个同事问我,如何在Word中输出一个方框中打勾的符号?查了一下帮助,其实很简单,特记录如下,供碰到的朋友参考: 一.在方框中打勾的方法: 先输入一个大写字母R,然后将R选中,将字体改为“Winddings 2”即可. 二.在方框中打叉的方法: 先输入一个大写字母S,然后将S选中,将字体改为“Winddings 2”即可.//附图[字体选择]: //附图[效果图]:

插入--->符号--->其他符号--->在“子集”中选择“数学运算符”.第三行就可以找到“勾”符号,选中后点击“插入”即可. 或插入-->符号-->其他符号-->在下面的字符代码里输入221A. 然后在“开始”选项卡中的“字体”选项组中单击“字符边框”按钮:在弹出的“带圈字符”对话框中“圈号”项下选择方框. http://jingyan.baidu.com/article/948f5924225811d80ff5f911.html

方框中  打 对勾 称为 复选框 控件,单击鼠标,在两种符号中切换. 设置步骤 1. 将隐藏的"开发工具"选项卡,显示出来 2. 在所需位置,插入复选框 3. 在属性中,设置复选框的两种状态 1. 将隐藏的"开发工具"选项卡,显示出来 自定义功能区 - 勾选 "开发工具" 2. 在所需位置,插入复选框 3. 在属性中,设置复选框的两种状态 设置完之后就能达到效果啦. 还可自行尝试其他控件,然后通过属性设置该控件 组合框 控件 日期选取器 控件 选

word 中有Words,Characters,Sentences.Paragraph,Sections 具体含义如下表达式             含义   返回的对象 Words(index)           单词      Range Characters(index)    字符      Range Sentences(index)     句子      Range Paragraphs(index)   段落      Paragraph Sections(index)    

第0讲 开山篇 读前介绍:本文中如下文本格式是超链接,可以点击跳转 >>超链接<< 我的学习目标:基础要坚如磐石   代码要十份规范   笔记要认真详实 一.java内容介绍 java编程可以分成三个方向 ①java se(j2se) 桌面开发 ②java ee (j2ee)web开发 ③java me  (j2me)  手机开发 java SE是基础中的基础 二.java SE课程介绍 java SE 包括以下几个部分 □ java 面向对象编程[核心中的核心,重点中的重点] □

java平台 1.J2SE java开发平台标准版 2.J2EE java开发平台企业版 java程序需要在虚拟机上才可以运行,换言之只要有虚拟机的系统都可以运行java程序.不同系统上要安装对应的虚拟机才可以运行java程序 开发步骤 1.编写源文件 (.java) 2.编译源文件为类文件(.class)可用J2SE或J2EE编译 3.在虚拟机上运行 注释 //单行注释 /* */多行注释 java内容介绍 java编程可以分成三个方向: 1.java se (j2se)桌面开发  java中

需求分析 项目中用到了 Echarts,想要把图文混排,当然包括 echarts 生成的 Canvas 图也导出 PDF. 设计和实现时,分析了 POI.iText.freemaker.world 的 xml 模版.Jquery-printArea.js.JQuery Plugin-TableExport.flying saucer 等等技术组合,不尽人意.甚至因为 echarts 不支持后端调用导出图片(没有简单易行的办法),一度考虑要在导出时用 JfreeCharts 重新画一遍图表.一是不

Zynq Fatfs文件系统应用笔 Hello,panda 笔记介绍基于所描写叙述的Zynq Fatfs基于Xilinx xilffsv3.0和Sdpsv2.4,文件系统採用在Bare-Metal和轻量级操作系统中经常使用的FatFs,版本号为v0.10b. 在開始介绍FatFs文件系统在Zynq实现之前一定要先对FAT32文件系统有一个清晰的了解. 1 FAT32文件系统 应用笔记针对SD上的FAT32文件系统,在对文件系统作具体介绍之前,先回想一下硬盘的结构,如图1: 图1 硬盘结构 对一个

原文:http://blog.csdn.net/xiaofei2010/article/details/8458605 windows下的点一下回车,效果是:回车换行,就是\r\n unix系统下的回车一下就是一个\n 给出如下代码: 运行结果如下: 回车换行(\n\r):每次光标移到下一行的行首位置处: 换行(\r):每次光标移到本行的行首位置处. 另见: 回车.换行的区别 他们间的区别其实是个回车换行的问题 先来段历史 回车”(Carriage Return)和“换行”(Line Feed)

题目链接:https://vjudge.net/problem/UVA-232#author=0 题意:关键句:The de nitions correspond to the rectangular grid bymeans of sequential integers on \eligible" white squares.White squares with black squares immediately to the left orabove them are \eligible.&

第三周 序列模型和注意力机制(Sequence models & Attention mechanism) 3.1 序列结构的各种序列(Various sequence to sequence architectures) 首先,我们先建立一个网络,这个网络叫做编码网络(encoder network)(上图编号 1 所示),它是一个 RNN 的结构, RNN 的单元可以是 GRU 也可以是 LSTM.每次只向该网络中输入一个法语单词,将输入序列接收完毕后,这个 RNN 网络会输出一个向量来代表

AntdVue使用 配置与安装 #安装 npm install ant-design-vue --save #按需加载 import { Button, Layout, Row, Col, Menu, Icon, Card, Tabs, Table, Form, Tree, Popover, Divider, Input, Select, Radio, Popconfirm, Message, Spin, Switch, Pagination, LocaleProvider, Dropdown,

考虑不可分的例子         通过使用basis functions 使得不可分的线性模型变成可分的非线性模型 最常用的就是写出一个目标函数 并且使用梯度下降法 来计算     梯度的下降法的梯度计算                 关于线性和非线性的隐层 非线性隐层使得网络可以计算更加复杂的函数 线性隐层不能增强网络的表述能力,它们被用来做降维,减少训练需要的参数数目,这在nlp相关的模型中 经常用到(embedding vector)     一个back prop的例子        

很久之前试着写一篇深度学习的基础知识,无奈下笔之后发现这个话题确实太大,今天发一篇最近看的论文Fast RCNN.这篇文章是微软研究院的Ross Girshick大神的一篇作品,主要是对RCNN的一些改进,但是效果十分明显,paper和项目的地址都能从Ross Girshick的主页找到:http://people.eecs.berkeley.edu/~rbg/ 刚刚接触深度学习,难免纰漏很多,还请大神指教. 自己的百度云里也有一些相关内容http://pan.baidu.com/s/1o79N

在线最优化求解(Online Optimization)之一:预备篇 动机与目的 在实际工作中,无论是工程师.项目经理.产品同学都会经常讨论一类话题:“从线上对比的效果来看,某某特征或因素对xx产品的最终效果有很大的影响”.这类话题本质上说的是通过已有的数据反映出某些特定的因素对结果有很强的正(或负)相关性.而如何定量计算这种相关性?如何得到一套模型参数能够使得效果达到最优?这就是最优化计算要做的事情. 举一类典型点的例子:在推荐和广告计算中,我们经常会需要对某些值进行预测,例如在一条推荐或广告

摘自http://blog.csdn.net/howeverpf/article/details/40687049 Wireshark入门与进阶系列(一) “君子生非异也,善假于物也”---荀子 本文由CSDN-蚍蜉撼青松 [主页:http://blog.csdn.net/howeverpf]原创,转载请注明出处! 你在百度上输入关键字“Wireshark.使用.教程”,可以找到一大堆相关的资料.那么问题来了, 为什么我还要写这个系列的文章? 前面你能搜到的那些资料,大部分可能存在两个小问题:

Wireshark入门与进阶系列(一) "君子生非异也.善假于物也"---荀子 本文由CSDN-蚍蜉撼青松 [主页:http://blog.csdn.net/howeverpf]原创,转载请注明出处! 你在百度上输入keyword"Wireshark.使用.教程".能够找到一大堆相关的资料.那么问题来了, 为什么我还要写这个系列的文章? 前面你能搜到的那些资料,大部分可能存在两个小问题: 网上大部分资料引自(or译自)Wireshark官方的用户手冊,或使用类似于用