当提到将PPT中的文字进行分栏时，大家都是比较陌生的，通常情况下，我们都是在word中将文字内容进行分栏的，并且实现文本内容进行排序排版是很简单的，但是如果是在PPT中，我们想对文本内容实现分栏效果，应该如何进行操作呢...https://www.pptbest.com/jiaocheng/2019-09-27/268.html 首先，进入到需要拆分为幻灯片中文本框的文本内容的文档中; 1.jpg 进入文档后，我们编辑文本框中的文本内容...，然后选择文本框并单击鼠标右键弹出右键菜单; 2.jpg 在弹出的菜单栏中选择“设置形状格式”以打开“设置形状格式”弹出窗口，然后在弹出窗口顶部的菜单栏中选择“文本选项”菜单; 3.jpg 接下来...在弹出的窗口中，我们将“数量”设置成自己需要的，在设置好分栏的“间距”，最后点击“确定”即可; 5.jpg 在确认并返回到ppt文档后，我们可以看到所选文本框中的文本内容就自动按设置进行了分栏;...6.jpg 以上就是今天给大家带来的ppt文本框文本内容分栏步骤，相信认真阅读的小伙伴们都看明白了吧，动手试试吧!
为了解决这个问题，本文通过辅助分支来对验证任务进行建模，这些辅助分支（auxiliary side-branches）仅在feature layer和result layer上添加到主要回归分支中，而不会影响中间表示...Lpull：Embeddings中，对于属于同一物体的两个角点的惩罚。具体实现时，提取Embeddings中属于同一个物体的两个角点，然后求其均值，并希望两个角点的值与均值的差尽可能地小。...Lpush：Embeddings中，对不属于同一物体的两个角点的惩罚。具体实现时，利用Lpull中配对的角点的平均值，期望没有配对的角点与该平均值的差值尽可能地大，可以有效分离开无效的角点。...为了结合它们的优点，本文根据主回归分支完善预测的边界框的角点pt： ?...该融合方法灵活通用，利用了任何一种验证线索，避免了与主分支中的中间表示交互，对验证目标的类型要求较少，也不会中断主分支的总体流程。
【问题2】 接上上一题的数据，制作加盟商每日放款金额折线图并制作切片器与数据透视图关联 【问题1】的操作步骤，得到加盟商与每日放款金额的交叉表，点击表格里的任一单元格，再按照如下图中的操作1和操作2步骤...【问题3】 请用以下表格数据绘制像右侧的折线图 image.png 观察一下右边的图，平均值是一条直线，每天的金额是一条曲线，所以判断出是一个双坐标的组合折线图，并且要先建立平均值辅助列，再选中整个表格...操作步骤如下动图演示： 主横坐标显示的是日期，但目标图要求的是数字8，9，10……。平均值的线与主纵坐标要靠近，主纵坐标要显示万为单位。...再进一步操作如下： 以上的操作可以理解为金额曲线和平均值直线各自有自己的一套横纵坐标，只是默认平均值直线和金额曲线共用了一套横纵坐标，由于要把平均值的直线和主纵坐标靠在一起，所以要把属于平均值直线的次横坐标调出来...最后插入一个文本框，写上“平均值：373687.5”，把文本框移到平均值直线上方，删除图例、图表标题，调整图的大小，最后完成效果如下： image.png 总结： 如何做数据透视图，通过数据透视图可以灵活生成各种交叉表
单因素方差分析将所有的方差划分为可以由该因素解释的系统性偏差部分和无法由该因素解释的随机性偏差，如果系统性偏差明显超过随机性偏差，则认为该控制因素取不同水平时因变量的均值存在显著差异。...此题中，“重量”应选入“因变量列表”列表框中，“机器”为因子，选入“因子”列表框中，如图所示。...“系数” 文本框： 该文本框用于对组间平均数进行比较定制，即指定的用t统计量检验的先验对比。为因子变量的每个组（类别）输入一个系数，每次输入后单击“添加”按钮，每个新值都添加到系数列表框的底部。...②成列排除个案：表示因子变量有缺失值的个案，或者在主对话框“因变量列表”列表框中缺失的个案都排除在所有分析之外。如果尚未指定多个因变量，那么这个选项不起作用。...上图给出了各组的均值图。从图中可以清楚地看到不同的机器类型对应的不同的产品质量均值。可见，机器1的产品重量最低，且与其他两组的质量均值相差较大，这个结果和多重比较的结果非常一致。
选择BDI并将其拖到标有Variable（s）的框中，然后单击并仅选择均值。 结果输出告诉我们平均值为23.05： 我们使用此值将变量中心化。通过选择访问计算命令。...要访问主对话框，请选择。在此对话框（图3）中，我们要选择Clinic并将其拖动到标有Break Variable（s）的区域。...选择变量BDI并将其拖到标有“数字表达式”的区域，然后单击，然后键入“ BDI_mean”或选择此变量并将其拖到标有“目标变量”的框中。单击，将创建一个新变量，其中包含以组为中心的均值。...选择 ，然后通过从变量列表中选择Clinic并将其拖动到标有Subjects的框中来指定 变量（或单击）。 单击以移至主对话框 。...单击以返回到主对话框。在主对话框中，单击并请求参数估计和协方差参数的检验。单击以返回到主对话框。要运行分析。
2.选择“分析”→“比较平均值”→“平均值”，弹出“平均值”对话框。...从最左侧的数据框内选择要分析的自变量和因变量（这里选择的自变量为性别、因变量为储蓄金额） PS.从左侧的变量列表中可以选择一个或多个变量进入因变量列表/自变量列表。...3.单击上图中“选项”按钮，弹出“平均值：选项”对话框，设置输出的统计量。设置完成后，点“继续”返回主对话框。...PS.其他各项含义 （1）Statistic：该列表用于显示统计量，包括中位数、组内中位数、标准平均值误差等，可以将左边需要统计的项目选入右边的“单元格统计”中。...②显著性为0.560，大于0.05，说明男性与女性的储蓄金额之间没有显著差异，接受零假设。此外，相关性测量中Eta的平方为0.001。 ? ?
其次，设计了辅助残差网络块，以提取更多的物体特征信息，以减少检测误差。 在辅助网络的设计中，使用两个连续的3x3卷积获得5x5感受野以提取全局特征，并使用通道注意力和空间注意力来提取更有效的信息。...同时，Yolov4-tiny使用 和 两种不同比例尺的feature map来预测检测结果。 2.2、损失函数 1、置信度损失函数 其中 为第i个网格中第j个边界框的置信分数。...2、分类损失函数 其中， 和 分别为对象在第i个网格的第j个边界框中属于c类的预测概率和真概率。...因此为了保持精度和速度的平衡，作者设计了两个相同的Residual Network blocks作为Auxiliary Network Block，并将其添加到ResBlock-D模块中以提高精度。...最后，将最终的Auxiliary Network输出特征与Backbone中Residual网络的输出特征相结合，作为下一个骨干网中Residual网络的输入特征。
使用R base包提供的函数'mean（）'： mean(rpkm_ordered[,"sample1"]) 只想要其中一个样本（数据框中的1列）的平均值，可以这样实现，但要从所有12个样本中获取此信息该如何实现...由于我们将此图层添加到最上层（即代码的最后），因此更改的任何细节都会覆盖在theme_bw()中的设置的。在这里，将轴标签和轴刻度标签的大小增加到默认大小的1.5倍。修改文本大小使用rel()函数。...ggscatter5 注意：可以使用example("geom_point")来探索可添加到绘图中的众多不同的映射和图层。滚动浏览不同的图，记住代码的修改方式。...添加图层xlab()和ylab()，改变x轴和y轴的标签。将这些图层添加到当前图中，x轴标记为“年龄（天）”，y轴标记为“平均表达量”。 使用ggtitle图层为绘图添加标题。...注意：可以用代码将标题置于图中央位置`theme(plot.title=element_text(hjust=0.5))`。
今天要跟大家介绍一下图表中用作对比的参考线制作技巧 ▽ 参考线能够更明显的 突出真实值与目标值之间的差距 今天要介绍两种参考线的制作思路 散点图法——误差线法 ▌柱形图中的参考线 散点图法： 首先用原数据做一个普通的柱形图...然后激活图表单击右键添加数据序列 将C列平均值序列加入图表 此时默认的图表类型是簇状柱形图 激活图表单击右键选择更改图表类型 找到刚才新添加的序列（平均）名称 在类型列表框中选择散点图 此时新序列就变成了散点图...都会随着平均值的变化而变化 （这里说明一下，原数据区域平均值使用了均值函数，否则参考线是不会跟着变化的） 如果你有多个目标需要比较也可以做成这样子 （再次添加辅助数据并更改为散点图） ▌误差线法 仍然是先做出一个普通柱形图...依然需要使用辅助数据 在柱形图中添加辅助数据 将新增序列图表类型更改为散点图 指定散点图X轴数据 激活图表选择设计——添加图表元素——误差线 进入误差线设置选项 在下拉列表中选择系列2x轴误差线...最后就是酱紫 ▌条形图参考线： 条形图的误差线稍微复杂那么一点点儿 需要用两列辅助数据 仍然是先用原始数据做一个普通条形图 添加序列，将D列数据加入条形图 此时整个条形图默认是簇状条形图 将新增的数据序列更改为散点图
如果是要素图层，并且不是点或多点类型的要素，如果不是组合图层或复合图层，就直接判断它们是否是要素图层，并且不是点或多点类型的要素，如果是，就将它们添加到鹰眼地图中。...最后，将矩形框元素添加到鹰眼地图的图形容器中，并刷新视图，使其显示出来。...CopyToPageLayout 方法用于将主地图的地图对象复制到页面布局控件中的地图对象，实现两个地图对象的同步。它使用了一个 IObjectCopy 接口，用于复制和覆盖对象。...，它用于将主地图的视图范围应用到页面布局控件中的地图的显示转换上，并刷新页面布局控件的视图。...然后调用 CopyToPageLayout 方法，将主地图的内容复制到页面布局控件中。
将“取消”按钮作为默认按钮，并使用粗体文本。 允许用户通过退出APP到主屏幕来取消警示框。当警示框出现时，退出到主屏幕可以退出APP。这个操作产生与点击取消按钮的效果是相同的。...分列视图由一个两列或三列的界面组成，分别显示一个主列，一个可选的补充列和一个辅助内容窗格。主列中的更改将导致可选补充列中内容的更改。...在这种类型的界面中，主要列显示侧边栏，可选补充列显示列表视图，辅助内容窗格显示有关所选内容的详细信息。 在iPad上，使用拆分视图而不是标签栏。...尽管辅助窗格的内容可以更改，但它应始终与其他列中可清楚识别的选择相对应。这种选择有助于人们理解列之间的关系并保持自己的方向。 如果合适，允许人们在列之间拖放内容。...相反，将内容添加到表的开头或结尾，让用户在准备好时滚动到它。一些APP在加载新数据时会显示一个加载器，并提供一个直接跳转到该数据的控件。最好还包括一个刷新控件，这样用户就可以随时手动进行更新。
本章我们继续实现表格的联动效果，当读者点击TableView或TreeView中的某一行时，我们让其实现自动跟随功能，且当用户修改行中特定数据时也让其动态的跟随改变，首先绘制一个主界面如图，分别放置两个组件框...继续创建一个包含三个字符串列表的数组 DataList，每个列表代表一行数据。然后使用嵌套的循环遍历数组，将数据逐个添加到模型中。...QStandardItemModel 模型，然后将模型和选择模型关联到 tableView 和 treeView 上，最后通过循环将数据逐个添加到模型中。...在如下代码中我们通过model->rowCount()以及model->columnCount()获取到父UI界面中tableView表格的行列数，并通过ptr->setRowColumn将这些数据设置到了子对话框的编辑框上面...做了什么，在对话框代码中rowCount()是给主窗体调用的函数其功能是获取到当前对话框中spinBoxRow组件中的数值，而columnCount()同理用于得到spinBoxColumn组件中的数值
在“应用管理器”中勾选三个dll文件，点击“OK”添加到“reference”下。 step3：添加Emgu Cv工具。...进入EmguCv所在的bin文件夹下，找到图中的文件，选中打开。...在“Toolbox”中，在搜索栏中，搜索一下，看看这四个工具项是否存在。 这里需要添加两个工具项“Button”和“ImageBox”，找到相应的工具项，拖到对话框设计视图中或双击均可。...选中图片框imageBox1，在相应的属性表中，修改如下信息： （Name）:CamImageBox BorderStyle:Fixedsingle 选中按钮框button1，在相应的属性表中...选中主对话框From1，在解决方案中，重命名“Form1.cs”为“CameraCapture.cs”，在属性表中修改Text中内容“From1”为“Camera Output” 保存所有修改
在“设置单元格格式”对话框中，我们可以看到文本的数字格式代码为@。 既然@代表一个文本占位符，那么，如果想文本重复显示，是不是重复@就能实现呢？...【题目3】使用辅助列将以下左表变为右表形式 如图，要将左表变为右表的形式，其实就是将表里的姓名列，每隔一行插入空白行。如何实现呢？我们可以通过添加辅助列的方法来实现。...首先，在姓名列的左侧增加一列“辅助列”，输入1，然后填充序列，如案例中填充到5。...最后，把辅助列删除即可。 【题目4】将下表中籍贯列含有“北”字的单元格内容置换为“练习” 需求是，只要籍贯列里的内容含有“北”字的，就统一替换为“练习”。...也就是说区域A3:A9里，有4个单元格的内容是包含有“车间”二字的。 【题目7】将每个部门中高于部门平均值标为绿色 首先，我们要把各部门的平均值算出来。
在反复框保持为空。它仅在分析人员想要为重复测量指定协方差模式时使用 。单击继续。弹出一个新菜单，用于指定模型中的变量。空模型没有自变量，因此将因变量mathach放在适当的框中。...将id放在“ 主题”框中，并将“ 重复”框保留为空。单击继续。在下一个菜单中，指定依赖变量和独立变量。因变量将是mathach，单个协变量将是均值。...表示每个组的变量称为“中断”变量; 将id放入Break Variable（s）框中。目标是从每所学校获得学生的平均SES分数，因此将ses变量带到“ 变量摘要”框中。...默认情况下，SPSS假定用户有兴趣获取每个组的均值，因此无需更改功能。最后，确保选中“ 将聚合变量添加到活动数据集”单选按钮。现在，数据中添加了一个新变量ses_mean（不要与三分法混淆）。...在“ 固定效应”菜单中，将grp_ses变量置于“ 模型”框中，并确保选中“ 包括截距”。单击继续，然后单击随机。在“ 随机效应”菜单中，将分组变量id放在“ 组合”框中。
hub', desired_caps) 执行上述代码之后，如果发现 mumu 模拟器中的微信已经启动了，就说明基本环境已经调通了；如果执行代码后发现调不到 mumu 模拟器中的微信，先在 cmd 中执行一下...添加好友 我们先来使用 Appium 实现添加好友的操作，基本过程为：打开微信->点击⊕->选择添加朋友->在搜索框输入微信号->点击搜索->点击添加到通讯录，功能的代码实现如下： desired_caps...我们在图中所需功能下方将代码中的 desired_caps 信息配置进去，配置好后点击启动会话按钮，启动之后我们会发现 Appium 中与 mumu 中的微信效果不一致，如下图所示： ?...此时只需点击一下上图中红框圈起来的刷新按钮即可，现在我们就可以确定元素的值了（也就是上面说的 xx），比如：我们来确定微信中添加位置 ⊕ 的值，用鼠标点击 ⊕ 即可查看，如下图所示： ?...从图中我们可以看列表中每个选项的值都是 com.tencent.mm:id/gam，此时代码中我们就是用的 driver.find_elements_by_id('com.tencent.mm:id/gam
然后我们将分析Focal loss和RetinaNet，看看它们是如何解决训练过程中的类别不平衡问题的。...前者利用提升每个子任务的表现来提高准确性，并且防止梯度直接流入ResNet主网络。...由于不同大小的边界框对预测偏差的敏感度不同，小的边界框对预测偏差的敏感度更大。为了均衡不同尺寸边界框对预测偏差的敏感度的差异。作者巧妙的对边界框的 w，h 取均值再求 L2 loss。...由于一幅图中大部分网络中是没有物体的，这些网格中的边界框的confidence置为0，相比于有物体的网络，这些不包含物体的网格更多，对梯度更新的贡献更大，会导致网络不稳定。...① 过滤掉Score低于Score阈值的候选框； ② 找到剩下的候选框中最大的Score对应的候选框，添加到输出列表； ③ 找到剩下的候选框与②中输出列表中每个候选框的IOU，若该IOU大于设置的IOU
移动坐标轴及在一个图中出现多个坐标轴 增加两个新图层的方法设置三个纵坐标，在想要移动的y坐标轴上点右键打开坐标轴对话框，然后选“title&format—axis”下拉框选“at position=”然后在下面的框里输入想要移动多远就可以了...添加误差棒 (1)计算标准偏差，将所有数据输入Excel, 分别计算每组数据的平均值 (2)将所有数据输入Excel，用公式“stdev”计算每组数据的标准偏差 (3)将X轴数据，平均值，标准偏差输入origin...设置数据列的值 (1)用系统自带函数设置 单击鼠标右键选中需要设置新值的数据列，从弹出菜单中选择“set column values…”命令，在弹出的对话框中设置需要用到的函数和数据列(选择了函数和列后别忘了单击后面的...(2)怎么求非自然数为底的幂函数 Origin中的自然数的幂函数ex很容易，用EXP函数就可以了，但是其它幂函数没有，例如：将一列数据转变为以10为底，数列为幂指数，用10^col(A)就可以了。...过程如下： 打开主工具栏中analysis(拟合)的non-linear curve fit(非线性拟合)…., 这时会出来一个选择公式界面。
第六步 按图中顺序分别点击 1 2，在 3 的输入框中把内容修改为 Greeting （或者任何你喜欢的文字），敲回车确定。这时候 Button 的内容就变成了你输入的部分。...接下来我们进入编辑器的辅助模式，点击图中 1 的图标，然后选中红框中的 View Controller，这时候右侧应该会打开 ViewController.swift，如果没有打开，选中 2，在 Automatic...接下来我们分别解释一下 1 的部分是从输入框中取出用户输入的内容，返回结果为 String 类型 2 是 Swift 里一种独特的用法，在 if 中直接声明变量，Int(resultText) 复杂将...提示出错 4 将猜测次数加一 5 根据猜测结果生成对话框中要显示的内容，分别提示用户猜小了，猜大了，或者是猜中了。...6 将刚才生成的内容在对话框中显示出来 ? 第二十步 好了，我们的小游戏到此就开发完毕了，点击运行，应该会得到这个结果。
attach（）——将数据框中的变量链接到内存中，便于数据调用 detach()——对应attach()，取消变量的链接...（全选：减去均值，再除以标准差） cut(x，breaks=c(0,10,30)，labels，ordered_result=F)——连续数据的离散化，将向量依据breaks区间分割为因子向量...详情参见例子 R语言利器之ddply transform(x，y)——将x和y的列转换成·一个数据框。...loadings(x)——显示主成分或因子分析中loadings载荷的内容，主成分是对应割裂，即正交矩阵Q；因子分析中是载荷因子矩阵。...predict（x，newdata）——预测主成分的值，x是由princomp（）得到的对象，newdata是由预测值构成的数据框，当newdata为默认值时预测已有数据的主成分值。
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