这里只说在word中编辑公式时,公式居中,编号右对齐的情况. 在编辑公式时,我平时就是右对齐,然后通过敲击空格键进行公式的居中,然而这样并不美观.所以接下来学习一下: 1)首先打开视图-->标尺,观察大概文章在什么范围内(图示中范围大概在0-40之间) 2)创建一个新的样式,比如命名为“公式”,接着右键修改样式,然后点击右下角的制表位,首先在1位置输入“20”,然后在2位置选择居中对齐,再在1位置输入“40”,在2位置选择右对齐: 3)上面的步骤很重要,可能讲的不太清,要尽量理解.接着鼠标光标放

作为与FCOS和FSAF同期的Anchor-free论文,FoveaBox在整体结构上也是基于DenseBox加FPN的策略,主要差别在于FoveaBox只使用目标中心区域进行预测且回归预测的是归一化后的偏移值,还有根据目标尺寸选择FPN的多层进行训练,大家可以学习下   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: FoveaBox: Beyound Anchor-Based Object Detection 论文地址:https://arxiv.org/abs/1904.03797 论文代码:h

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特定领域知识图谱融合方案:文本匹配算法(Simnet.Simcse.Diffcse) 本项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5423713?contributionType=1 文本匹配任务在自然语言处理中是非常重要的基础任务之一,一般研究两段文本之间的关系.有很多应用场景:如信息检索.问答系统.智能对话.文本鉴别.智能推荐.文本数据去重.文本相似度计算.自然语言推理.问答系统.信息检索等,但文本匹配或者说自然语言处理仍然

1. 前言 在使用Word排版制作合同或者论文封面时,我们可能会使用一些下划线,但是,你在下划线上输入内容后,发现下划线会随着内容而增长,根本无法与上下的下划线对齐.有什么好办法可以解决这一问题呢?其实,我们可以利用表格替代下划线,在输入内容时,表格下划线可以很好的固定不变. 示例: 2. 步骤 1.首先,插入6行.2列的表格(这里根据大家需求来插入表格),然后调整好宽度:最后选中整个表格居中一下. 2.表格中每一行的内容可能有4个字或者2个字,这种效果肯定是不好看的,所以,我们最好对齐一下.进

第一步:插入表格 在公式所在行居中插入一行三列的表格,具体操作为: a.设置行居中,快捷键Ctrl+E: b.插入->表格->3×1的表格: 2 第二步:修改表格属性 新插入的表格三列等宽,为了适应公式的长短需要对每列的宽度进行调整.此外,为使公式与编号严格对齐,需要设置单元格边距为零,具体操作为: a.在表格第一列单元格内右键,选择“表格属性”,弹出“表格属性”对话框: b.切换至“单元格”标签,点击右下角“选项”按钮,弹出“单元格选项”对话框: c.取消“与整张表格相同”复选框,并设置上下

Windows下LATEX排版论文攻略—CTeX.JabRef使用介绍 一.工具介绍 TeX是一个很好排版工具,在学术界十分流行,特别是数学.物理学和计算机科学界. CTeX是TeX中的一个版本,指的是CTeX 中文套装的简称.CTeX中文套装是基于 Windows 下的 MiKTeX系统,集成了编辑器 WinEdt及其他的处理软件,并增加了对中文的完整支持. BibTeX是一种格式和一个程序, 用于协调LaTeX的参考文献处理.BibTeX 使用数据库的的方式来管理参考文献,其文献数据库文件的

TeXstudio 编写Latex论文的若干问题解决方案总结       问题1: 如何安装TeXstudio 以及 Texstudio当中的中文字体使用问题.   一.如何安装TeXstudio 很多人推荐使用TexStudio.注意,texstudio是一个latex编译器,而非latex的软件实体.正如rstudio和r的关系.因此,先要安装latex软件,之后才能使用TexStudio.   1. 到这里下载并安装MikTex:http://miktex.org/ 或者TexLive20

SCI英文论文写作- Latex 进阶   1.设置行间距的方法: %\setlength{\baselineskip}{15pt} \renewcommand{\baselinestretch}{1} 2.去掉容差报警的方法: \hbadness=10000 \tolerance=10000 \hfuzz=150pt 3.更改子级item,enumerate的图标的方法: \renewcommand{\labelenumii}{(\arabic{enumii}).} \renewcommand

引用http://blog.sina.com.cn/s/blog_4d1f40c00100net8.html 部分Mathtype公式与文档文字没有很好的对齐,而是浮起来了,也就是说Mathtype公式的位置比正常文字稍高,这是我写论文时碰到的一个很麻烦的问题.然后就是行距稍微大了点.后来在网上查了很多相关的解决方法,才真正解决问题.我总结的方法如下: 1.字体,字符间距,位置,标准:格式,段落,中文版式,对齐方式,居中. 这样公式和文字在水平方向上的中心就是一致的了.2.文件,页面设置,文档网

Visual Object Tracking using Adaptive Correlation Filters 一文发表于2010的CVPR上,是笔者所知的第一篇将correlation filter引入tracking领域内的文章,文中所提的Minimum Output Sum of Squared Error(MOSSE),可以说是后来CSK.STC.Color Attributes等tracker的鼻祖.Correlation Filter(以下简称CF)源于信号处理领域,后被运用于图

对话模型此前的研究大致有三个方向:基于规则.基于信息检索.基于机器翻译.基于规则的对话系统,顾名思义,依赖于人们周密设计的规则,对话内容限制在特定领域下,实际应用如智能客服,智能场馆预定系统.基于信息检索是指根据输入语句,在回复候选集中匹配最相近的语句作为回复,涉及到特征与排序算法的选择.优点是得到的回复通常语法正确.语义明确,但由于回复是事先存在的,因此不能很好的适应语境.还有一种思路源自机器翻译,使用神经网络encode-decode框架:将输入语句映射为向量,根据向量生成回复.需要注意的是

笔者刚刚接触到TEX排版,相关知识完全空白,用了两天时间学习并完成了一篇论文的完整排版. 期间遇到不少小问题,着实辛苦,分享至上,现将其解决办法总结归纳,共同学习.     一.工具介绍 TeX是一个很好排版工具,在学术界十分流行,特别是数学.物理学和计算机科学界. CTeX是TeX中的一个版本,指的是CTeX 中文套装的简称.CTeX中文套装是基于 Windows 下的 MiKTeX系统,集成了编辑器 WinEdt及其他的处理软件,并增加了对中文的完整支持. BibTeX是一种格式和一个程序,

0.特别提示:本次会议要求各位作者根据审稿意见进行认真修改,然后经过大会主席的检查合格才允许上传IEEE eXpress,主要的目的是为了保证论文集的质量,不让论文格式出现五花八门的情况,确保会议后被EI和ISTP检索.目前会议主席检查了大约100篇的修改稿,问题比较多,只有10篇左右一次检查通过,大部分都经过1次或2次修改.目前这一100篇中也只有40篇通过检查,所以请各位作者加紧时间修改上传,不要等到最后日期. 1. 基本要求:请大家使用IEEE CS两栏格式的模板(WORD, Latex)

源地址:http://blog.csdn.net/piaomiaoju/article/details/8918107 ASM算法相对容易,其中STASM是目前正面脸当中比较好的算法,原作者和CLM比较过.但是STASM速度较慢,大概10frame/s左右.ASM对齐在精度上不如AAM,AAM由于使用全局纹理信息,因此精度较高,但是遇到光照和多姿态时,对初始化Shape要求很高,不然容易陷入局部优化.CLM 分别继承了ASM和AAM的一些特征,效果得到了提升.对局部器官特征的概率假设和优化算法的

A picture is worth a thousand words(一图胜千言).图在论文中的重要性不言而喻,本文主要解说图的制作与插入. 1.图像的插入     图像能够分为两大类:位图和向量图.     位图:也就是点阵图,使用像素的小方块组成网格来表示图像.每一个像素都有自己特定的位置和颜色值.一幅图像的像素数量的大小不变,当放大或缩小时,改变的仅仅是像素尺寸的大小.因此放大或缩小时会出现锯齿现象,造成失真.位图还分为:无损压缩和有损压缩.当中,TIFF.PNG.GIF是无损压缩,JP

引言 考虑下面的结构体定义: typedef struct{ char c1; short s; char c2; int i; }T_FOO; 假设这个结构体的成员在内存中是紧凑排列的,且c1的起始地址是0,则s的地址就是1,c2的地址是3,i的地址是4. 现在,我们编写一个简单的程序: int main(void){ T_FOO a; printf("c1 -> %d, s -> %d, c2 -> %d, i -> %d\n", (unsigned int

近几个月研读了不少RGBD-SLAM的相关论文,Whelan的Volume Fusion系列文章的效果确实不错,而且开源代码Kintinuous结构清晰,易于编译和运行,故把一些学习时自己的理解和经验写出来,供大家参考,同时希望各位批评指正. 研读之前已经发现有中文博客做了一些解析,我也受益不少.参见fuxingyin的blog:Kintinuous 解析 .不过有些地方已经不够详细,故此文重新进行解读.可能某些地方会重复. 本文是在自己阅读.整理.代码实践的基础上做的一些结果,希望对相关研究者

看图说话(Image Caption)任务是结合CV和NLP两个领域的一种比较综合的任务,Image Caption模型的输入是一幅图像,输出是对该幅图像进行描述的一段文字.这项任务要求模型可以识别图片中的物体.理解物体间的关系,并用一句自然语言表达出来. 应用场景:比如说用户在拍了一张照片后,利用Image Caption技术可以为其匹配合适的文字,方便以后检索或省去用户手动配字:此外它还可以帮助视觉障碍者去理解图像内容.类似的任务还有Video Caption,输入是一段视频,输出是对视频的