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  • word时间节点图
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    2020-12-22 02:41:41

    回答:

    你好,我最近一直在绘制不同类型的流程图,我经常使用的不是你上面所说的工具,我是用在线网站进行绘制的,因为是在线网站,可以节省很多的时间,提高工作效率,下面将方法和你说下;

    打开画图工具,点击页面上方【流程图】在跳转的页面点击【立即体验】进入在线绘制界面;

    在画布的四周有很多的工具栏,这些在绘制的过程中都是可以使用的,首先,将中心主题进行确立,沿着中心主题进行节点的添加,点击左侧【基础图形】直接用鼠标将图形拖曳至右边画布需要的位置即可;

    基本框架搭建完后,我们需要做的就是将内容进行添加,双击文本框即可,这时在右边画布出现的工具栏中将可以对文本的样式、排列及背景颜色根据自己的喜好进行设置;

    在绘制的过程中整体内容要是显得很单调,点击上方栏目【插入】将链接及图片根据自己的喜好进行设置;

    这时一张完整的流程图就在线制作完成了,点击右上角【导出】在弹出的菜单栏中支持多种格式的导出,根据自己的需要选择格式的导出即可;

    希望上述的方法可以帮助到你

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    第一种流程制作:基本的流程此流程是最基本的流程,也是我们平常用到最多的一种。(如下)制作步骤开始:1、单击“绘图”工具栏上的“自选图形”,然后选择“流程”,这里就可以看到众多制作流程时所...

    第一种流程图制作:基本的流程图

    此流程图是最基本的流程图,也是我们平常用到最多的一种。(如下图)

    制作步骤开始:

    1、单击“绘图”工具栏上的“自选图形”,然后选择“流程图”,这里就可以看到众多制作流程图时所用到的形状了,大家可以选择自己喜欢的的形状;

    2、单击要绘制流程图的位置,此时会出现个虚框;(如下图)

    3、在绘图画布上插入你选择的图形,然后插入,(如下图);

    4、此时,我们再重复上述步骤,插入多种不同的图形,(如下图,我已经插入了很多种不同的图形);

    5、接下来,要做什么呢?既然是流程图,自然是要建立各种图形之间的连接了。这里我们使用Word提供的一个非常好用的自选图形--连接符来建立连接。什么是连接符?你希望使用线条来连接形状并保持它们之间的连接吗?这就是连接符的作用。连接符看起来像线条,但是它将始终与其附加到的形状相连。也就是说,无论你怎样拖动各种形状,只要它们是以连接符相连的,就会始终连在一起;

    在Word提供了三种线型的连接符用于连接对象:直线、肘形线(带角度)和曲线;

    选择连接符自选图形后,将鼠标指针移动到对象上时,会在其上显示蓝色连接符位置,这些点表示可以附加连接符线的位置;

    6、我们首先用带箭头的肘形线连接符和直线连接符将图形连接到一起,如图;

    7、这时发现你需要将最下面的矩形向下挪动一点,因此你拖动了这个矩形。发现了吗?连接符在随着矩形的拖动而有了变化。是的,它始终没有离开矩形;

    8、当然,你也可能发现有一条连接符连接错了地方,需要调整一下。该怎么做呢?你需要先解除连接符的锁定。具体操作方法是:

    (1)移动连接符的任一端点(对,就是那个红色的端点),则该端点将解除锁定或从对象中分离;

    (2)然后可以将其锁定到同一对象上的其他连接位置;

    9、接下来,我们需要在图形中添加文字。用鼠标右键单击形状,单击“添加文字”并开始键入。可以使用文档的排版工具对文字进行居中、字体、颜色等属性修改;

    需要注意的是,在Word中不能向线段或连接符上添加文字,但可以使用文本框可在这些绘图对象附近或上方放置文字。下图为流程图的范例。其中的画布颜色、线条的颜色都可以通过绘图工具栏修改;

    10、如上面的步骤,我们已经很快的画好了一个流程图。但是,您可能会希望调整一下整个流程图的位置,该如何操作呢?

    首先用鼠标选取需要移动的图形组。如图所示的虚框部分,就是鼠标选取的区域;

    11、注意到了吗?被选取的图形的所有节点都很清楚地显示了出来;

    12、此时,您可以用鼠标移动这个区域。就可以轻松的将整个需要移动的图形组一次性的移动了。需要注意的是,必须确定鼠标为四向箭头时才能拖动;

    好了,到这里Word制作基本的流程图就讲完了,接下来再来演示下制作三维流程图的方法;

    第二种流程图制作:三维流程图制作

    三维流程图制作,此种流程图看起来比较精美华丽,制作起来也比上面那中要复杂得多。

    步骤一:页面和段落的设置

    为了流程图有较大的绘制空间,我们先来设置一下页面。

    1、启动Word,打开一个空白文档,并切换到页面视图。选择菜单“文件→页面设置”命令,打开“页面设置”对话框,在“页边距”选项卡中,设置上下边距为“1厘米”,左右边距为“2厘米”,完成后单击“确定”按钮;

    2、由于后面要在自选图形中输入文字,为了让输入的文字在垂直方向上看起来居中,这里顺便设置一下段前距。选择菜单“格式→段落”命令,打开“段落”对话框,在“缩进和间距”选项卡中设置段前间距为“1行”,完成后单击“确定”;

    步骤二:制作流程图的标题

    基本工作环境设置好之后就开始制作流程图的标题。大家看到的最终效果中的标题是放在一个矩形自选图形中的,下面开始制作。

    1、在窗口Word窗口底部的自选图形工具栏中选择“矩形”按钮;

    2、这时可以在页面中看到“在此创建图形”的画布,接着拖动鼠标,在该画布中绘制矩形,让矩形的宽度与画布相同,高度可参照最终效果图,约3厘米;

    3、画好后调整画布的高度,使之与矩形的高度相同(图5);

    4、接下来选中插入的矩形,单击鼠右键,在弹出的菜单中选择“设置自选图形格式”命令,打开“设置自选图形格式”对话框,在“颜色与线条”选项卡中,先设置线条颜色为“无线条颜色”,接着单击“填充”区“颜色”下拉箭头,选择“其它颜色”命令,打开“颜色”对话框,参照下图设置填充颜色,完成后依次单击两次“确定”;

    5、接下来在矩形框中插入艺术字标题。选中矩形框,单击鼠标右键,在弹出的菜单中选择“添加文字”命令,这时可以看到光标在矩形框内闪动,表示等待添加文字;

    6、选择底部“绘图”工具栏上的“插入艺术字”按钮(图7),打开“艺术字库”对话框。选择第二行第二种艺术字,单击“确定”;

    7、在打开的“编辑‘艺术字’文字”对话框中,按下图输入文字和设置字体格式(图9),完成后单击“确定”,返回Word编辑窗口,艺术字被加入到矩形框中;

    8、接下来回车换行,输入“毕业论文写作流程图”文字,并将其字体设置为“宋体”、“小二”、“加粗”,对齐方式为“右对齐”,到这里为止标题就制作完成了;

    步骤三:绘制流程图框架接下来我们开始绘制流程图的框架。所谓框架就是画出图形、把图形大致布局并在其中输入文字。在这里大家可以体会到,如果已经作好了草图,这里的操作将是比较轻松的,如果在这里边想边画,可步骤三:绘制流程图框架

    接下来我们开始绘制流程图的框架。所谓框架就是画出图形、把图形大致布局并在其中输入文字。在这里大家可以体会到,如果已经作好了草图,这里的操作将是比较轻松的,如果在这里边想边画,可能会耽搁很多时间。

    步骤三:绘制流程图框架

    1、单击窗口底部工具栏上的“自选图形”按钮,在弹出的菜单中选择“流程图”,接着选择“流程图”中的“准备”图形;

    2、这时,在页面中标题的下方也会出现一个“在此创建图形”的画布,拖动鼠标,在画布的恰当位置画出“准备”图形;

    3、选中“准备”图形,单击鼠标“右键”,在弹出的菜单中选择“添加文字”命令,接着在其中输入文字“开始”;

    4、如果觉得“开始”文字的位置过于靠近底部,则可以适当调整它的段前距为“0.5”行;

    5、然后设置其对齐方式为“居中对齐”,完成后的效果如下图;

    6、接下来先拖动“画布”右下角控制点,使其扩大面积到页面底部边缘,以便能容纳流程图的其它图形;

    7、用同样的方法,绘制其它图形,并在其中输入相应的文字,完成后效果如下图;

    由于的框架的制作都是手工的,因此在对齐上可能不太准确,下面使用对齐命令精确对齐,同时我们将对图形作一些修饰,让它们有更漂亮的外观。

    步骤四:对图形作一些修饰

    1、按住Shift,同时选中左边一列的所有图形,单击窗口底部“绘图”工具栏上的“绘图”按钮,依次选择“对齐或分布→水平居中”命令,将所有选中的图形“水平居中”对齐;

    2、同样的,同时选择“正式论文”和“打印上交”图形,执行“对齐或分布→垂直居中”命令,让它们“垂直居中”对齐;

    3、为了文字看起来更醒目,可以设置每个图形内的文字为“粗体”;

    4、接下来为图形设置三维效果。按住Shift键,同时选中所有的图形,单击底部“绘图”工具栏上的“三维效果样式”按钮,在弹出的列表中“三维样式1”,可以看到所有的图形被应用了三维效果样式;

    5、在所有图形保持被选中的状态下,再次单击“三维效果样式”按钮,选择“三维设置”命令,打开“三维设置”工具栏,按下图设置其“深度”为“12磅”。完成后三维效果的厚度看起来更薄,更自然;

    6、接下来为同种类型的图形设置相同的填充色。比如选中“开始”图形,单击鼠标右键,在弹出的菜单中选择“设置自选图形格式”命令,打开“设置自选图形格式”对话框,在“颜色与线条”选项卡内,按下图设置该图形的填充色;

    7、用同样的方法为其它图形设置填充色,让流程图的外观看起来更漂亮。

    步骤五:添加连接箭头

    下面的工作是为流程图的各个图形之间添加连接箭头。连接箭头可以让阅读者更准确快速地把握工作流程的走向。在绘制箭头之间,为了能够让绘出的箭头完全水平或者垂直,一定要在前面利用“对齐或分布”的“水平对齐”或者“垂直对齐”命令对图形进行过对齐。如果前面没有对齐过,则可以在绘制之间将相应图形“水平对齐”或“垂直对齐”。下面进入添加连接箭头的操作。

    1、选择窗口底部的“自选图形”按钮,在弹出的列表依次选择“连接符→直箭头连接符”;

    2、接着在两个需要添加连接符的图形之间拖动鼠标,当鼠标移动到图形对象上时,图形会显示蓝色的连接点,这些点表示可以附加连接符。将鼠标在两个图形的下方连接点和上方连接点之间拖动即可将两个图形连接在一起;

    步骤六:添加折线连接符和说明性文字

    接下来我们要添加三个折线(肘形)连接符。

    1、选择窗口底部的“自选图形”按钮,在弹出的列表依次选择“连接符→肘形箭头连接符”;

    2、先在“与指导教师讨论”图形左侧的连接点点一下,接着向左侧拖动鼠标,然后向上再往右,在“毕业论文选题”图形左侧的连接点上点一下即可。完成后可以看到连接线上有一个黄色的小点,利用鼠标拖动这个小点可以调整肘形线的幅度;

    3、接下来,在这个小黄点处画一个矩形框,在其中添加文字“未通过”,同时设置该矩形框的线条颜色为“无线条颜色”,即不显示边框;

    4、设置完成后效果如下图;

    5、其它肘形线和说明文字的添加完全一样,可以仿照操作。

    到这里本章用Word制作流程图就已经全部讲完了,看看你做的,是否和我们做的一样呢?认真的学习制作本次讲解的两个流程图,自己多练习下,相信以后无论是什么样的流程图,都不会难倒你了。虽说现在制作流程图的软件网上一大把,但任何事情还是不要太依赖,多动手,也可以锻炼自己的制作能力。

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  • 回答:你好,我最近一直在绘制不同类型的流程,我经常使用的不是你上面所说的工具,我是用在线网站进行绘制的,因为是在线网站,可以节省很多的时间,提高工作效率,下面将方法和你说下;打开画图工具,点击页面...

    回答:

    你好,我最近一直在绘制不同类型的流程图,我经常使用的不是你上面所说的工具,我是用在线网站进行绘制的,因为是在线网站,可以节省很多的时间,提高工作效率,下面将方法和你说下;

    打开画图工具,点击页面上方【流程图】在跳转的页面点击【立即体验】进入在线绘制界面;

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    在画布的四周有很多的工具栏,这些在绘制的过程中都是可以使用的,首先,将中心主题进行确立,沿着中心主题进行节点的添加,点击左侧【基础图形】直接用鼠标将图形拖曳至右边画布需要的位置即可;

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    基本框架搭建完后,我们需要做的就是将内容进行添加,双击文本框即可,这时在右边画布出现的工具栏中将可以对文本的样式、排列及背景颜色根据自己的喜好进行设置;

    在绘制的过程中整体内容要是显得很单调,点击上方栏目【插入】将链接及图片根据自己的喜好进行设置;

    54151492f60a589ce7427a111b28b121.gif

    这时一张完整的流程图就在线制作完成了,点击右上角【导出】在弹出的菜单栏中支持多种格式的导出,根据自己的需要选择格式的导出即可;

    5589f12500c09a32f1a3e31e0cd29437.gif

    希望上述的方法可以帮助到你

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  • 嵌入方法学习(一) (Ⅰ)什么是嵌入 ,如社交网络、单词共存网络和通信网络,广泛地存在于各种现实应用中。通过对它们的分析,我们可以深入了解社会结构、语言和不同的交流模式,因此一直是学界研究的...

    图嵌入方法学习(一)

    (Ⅰ)什么是图嵌入

    • 图,如社交网络、单词共存网络和通信网络,广泛地存在于各种现实应用中。通过对它们的分析,我们可以深入了解社会结构、语言和不同的交流模式,因此图一直是学界研究的热点。
    • 真实的图(网络)往往是高维、难以处理的,20世纪初,研究人员发明了图形嵌入算法,图嵌入(Graph Embedding,也叫Network-
      Embedding)是一种将图数据(通常为高维稠密的矩阵)映射为低微稠密向量的过程,能够很好地解决图数据难以高效输入机器学习算法的问题。
    • 图嵌入是将属性图转换为向量或向量集。嵌入应该捕获图的拓扑结构、顶点到顶点的关系以及关于图、子图和顶点的其他相关信息。

    (Ⅱ)图嵌入方法

    在介绍图嵌入之前,我们有必要了解Word2vec,这是理解图嵌入的基础。

    1.Word2vec

    • Word2vec,是一群用来产生词向量的相关模型。
    • 假如我们有一系列样本(x,y),这里 x 是词语,y 是它们的词性,我们要构建 f(x)->y 的映射,但这里的数学模型f(比如神经网络、SVM)只接受数值型输入,但是 NLP里的词语,是人类发明的语言(比如中文、英文、拉丁文等等),机器读不懂,所以需要把他们转换成数值形式,或者说——嵌入到一个数学空间里,这种嵌入方式,就叫词嵌入(word-embedding)。
    • 大部分的有监督机器学习模型,都可以归结为:f(x)->y
    • 在 NLP 中,如果把 x 看做一个句子里的一个词语,y 是这个词语的上下文词语,那么这里的 f,便是 NLP中经常出现的『语言模型』(language -model),这个模型的目的,就是判断 (x,y)这个样本,是否符合自然语言的法则,更通俗点说就是:词语x和词语y放在一起,是不是人话。
    • Word2vec 正是来源于这个思想,但它的最终目的,不是要把 f训练得多么完美,而是只关心模型训练完后的副产物——模型参数(这里特指神经网络的权重),并将这些参数,作为输入 x的某种向量化的表示,这个向量便叫做——词向量。

    举例,如何用 Word2vec 寻找相似词:

    • 对于一句话:『她们 夸 吴彦祖 帅 到 没朋友』,如果输入 x 是『吴彦祖』,那么 y 可以是『她们』、『夸』、『帅』、『没朋友』这些词
    • 现有另一句话:『她们 夸 我 帅 到 没朋友』,如果输入 x 是『我』,那么不难发现,这里的上下文 y 跟上面一句话一样
    • 从而 f(吴彦祖) = f(我) = y,所以大数据告诉我们:我 = 吴彦祖(完美的结论)

    Skip-gram 和 CBOW 模型

    • 如果是用一个词语作为输入,来预测它周围的上下文,那这个模型叫做『Skip-gram 模型』
      在这里插入图片描述

    • 而如果是拿一个词语的上下文作为输入,来预测这个词语本身,则是 『CBOW 模型』

    Word2vec模型的学习方法

    1.1 CBOW模型

    在这里插入图片描述

    这个模型主要是根据上下文预测当前词

    按照上面的图示,我们也将这个网络结构分为三层进行描述:

    • 输入层:文本中自己设定的窗口中包含的词向量,这个词向量是one-hot表示的(即对于每个输入的词,其表示方式是one-hot),
    • 投影层:可以理解为隐藏层,直接将输入的向量进行累加求和(先进行线性变换,然后求加和)
    • 输出层:输出层对应一个二叉树,它是以文本中出现过的词当做叶子结点,以各词出现的次数当做权值,来构建Huffman树,我们最终的w(t)实际也是一个one-hot表示,对于CBOW模型,它是一个中心值。

    最终稠密的向量是如何得到的呢?---->不是其他的,就是隐藏层的权值!!

    那么使用Huffman树有什么好处呢?

    ​ 首先,由于是二叉树,之前计算量为O(n),现在变成了O(log(n))。第二,由于使用霍夫曼树是高频的词靠近树根,这样高频词需要更少的时间会被找到。

    1.2 Skip-Gram模型

    在这里插入图片描述

    • Skip-Gram模型和CBOW的思路是反着来的,即输入是特定的一个词的词向量,输出层是一个softmax回归分类器,它的每个结点将会输出一个0-1之间的值(概率),这些所有输出层神经元结点的概率之和为1。
    • 我们的输入是特定词,输出是softmax概率排前n的n个词,对应的Skip-Gram神经网络模型输入层有1个神经元,输出层有词汇表大小个神经元。隐藏层的神经元个数我们可以自己指定。
    • Skip-gram模型的本质是计算输入word的input vector与目标word的output
      vector之间的余弦相似度,并进行softmax归一化。

    再次提醒,最终我们需要的是训练出来的权重矩阵。

    1.3 Hierarchical Softmax

    其实模型的输出也可以也可以是softmax,但是对于类别较多时,softmax会对所有的词进行排序,然后取最大值,这样来做是及其耗时的,为了提升效率,我们采用了层次softmax来解决我们的问题,将复杂度有O(n)降为O(log(n))。

    由于我们把之前所有要从输出softmax层的单词概率都变成了一颗二叉霍夫曼树,那么我们的softmax概率计算只需要沿着树形结构进行就可以了。如下图所示,我们可以沿着霍夫曼树从根节点一直走到我们的叶子节点的词w2。
    在这里插入图片描述
    在word2vec中,我们采用了逻辑回归的方法:即规定沿着左子树走,那么就是负类(霍夫曼树编码1),沿着右子树走,那么就是正类(霍夫曼树编码0)。

    层次softmax的缺点:

    使用霍夫曼树来代替传统的神经网络,可以提高模型训练的效率。但是如果我们的训练样本里的中心词w是一个很生僻的词,那么就得在霍夫曼树中辛苦的向下走很久了。

    1.4 negative sampling

    负采样的基本思路是在词典中出现频率高的词被采样概率越大,生僻词采样的概率小,这就是一个带权采样的问题。
    在这里插入图片描述
    在word2vec中,分子和分母都取了3/4次幂如下:
    在这里插入图片描述

    基本的思路就是对于长度为1的线段,根据词语的词频将其公平地分配给每个词语:

    • 这样线段就被每个词平分了。然后我们将这段长度为1的线段划分成M等份,这里M>V,V表示词典中词的数量,接下来生成一个0-1之间的随机数,看落在那个那个等分的词线段中,就取出该词作为负样本即可。

    在这里插入图片描述

    普遍认为Hierarchical Softmax对低频词效果较好;Negative Sampling对高频词效果较好,向量维度较低时效果更好。

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/26306795
    https://easyai.tech/ai-definition/word2vec/
    https://blog.csdn.net/sir_TI/article/details/89199084

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