PDF嵌入所有字体的快速解决方法【相当有用哟】

ptfcwnsohq 2011-09-16 03:51:08
加精
最近笔者在投递相关文章时,投稿系统显示未嵌入Helvetica和TimesNewRomanPS系列字体,在网上也找了一些解决方案,比如:

pdf文件里怎么嵌入中文字体?
eps图片中的helvetica字体始终不能嵌入?
LaTeX生成嵌入所有字体的Pdf文件(Windows+MiKTeX)
等等。这些文章中的解决方案有些需要重新下载专用的字体子集库,有些需要繁琐的配置文件或输入复杂的命令格式,耗时耗力且不一定可行。我尝试了另一种新的快速易行的解决方法,非常成功,现分享给大家:

我使用了CTex这款软件进行文件的编排布局,在经菜单栏TeX中的TeXify->dvips->pspdf等步骤后生成了pdf文件,此时的pdf文件未嵌入所有字体【点击pdf文件中的文件->属性->字体即可查看】,如下图所示


解决方法如下:打开pdf文件后,点击文件->打印,选择名称到Adobe PDF->属性->默认设置【标准】->编辑->字体,然后将“字体来源”中的所有字体都添加到“总是嵌入”边框,最后点击另存为一个配置文件【名称自拟,按默认路径保存】,保存后退出;再按先前一样打印,但此时的Adobe PDF属性设置应选择前一次保存的配置文件名,点击打印后即可生成嵌入所有字体的PDF文件。示意图如下所示:






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vivijick 2011-09-22
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收藏起来。。。
uncle_bacon 2011-09-21
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解决方法如下:打开pdf文件后,点击文件->打印,选择名称到Adobe PDF->属性->默认设置【标准】->编辑->字体,然后将“字体来源”中的所有字体都添加到“总是嵌入”边框,最后点击另存为一个配置文件【名称自拟,按默认路径保存】,保存后退出;再按先前一样打印,但此时的Adobe PDF属性设置应选择前一次保存的配置文件名,点击打印后即可生成嵌入所有字体的PDF文件。
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看看结贴率,LZ你不蛋疼嘛~
a63110345 2011-09-19
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学会了就感谢你!
wjlazio 2011-09-19
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看看,学习了。。。。
tansuozhe 2011-09-19
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pdf中嵌入所有字体,有空试下
fengxz1985 2011-09-19
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还不错,谢谢分享,挺实用的
toss3000 2011-09-19
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用的不是很多
qingyunqiushui 2011-09-18
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en,比较实用的
yijiutaosheng 2011-09-18
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收藏嘿嘿 不错vbucuo
perfecthcm123 2011-09-18
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努力学习
zhan7505201 2011-09-17
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学习。
lmc158 2011-09-17
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解决方法如下:打开pdf文件后,点击文件->打印,选择名称到Adobe PDF->属性->默认设置【标准】->编辑->字体,然后将“字体来源”中的所有字体都添加到“总是嵌入”边框,最后点击另存为一个配置文件【名称自拟,按默认路径保存】,保存后退出;再按先前一样打印,但此时的Adobe PDF属性设置应选择前一次保存的配置文件名,点击打印后即可生成嵌入所有字体的PDF文件。
qzf368 2011-09-17
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Mark Study
drawthink 2011-09-17
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收藏了 学学
line_us 2011-09-17
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正在为这事费神
h357716906 2011-09-17
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学习学习·· 好的·· ·
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还不错,谢谢分享,挺实用的
kissthefuture 2011-09-16
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好文, 支持了
独孤名 2011-09-16
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支持啊!!!!!
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内容概要:本文系统研究了基于CNN-SVM的卷积神经网络与支持向量机融合的数据分类预测方法,聚焦其在工业故障识别中的应用,提供了完整的Matlab代码实现。通过CNN提取输入数据的深层空间特征,再由SVM进行高精度分类,充分发挥两者优势,有效提升了故障识别的准确性、鲁棒性与泛化能力。该方法特别适用于处理电力系统、机械设备等领域的高维、非线性、强噪声监测数据,在变压器故障诊断、轴承缺陷识别等场景中具有重要应用价值。文档还整合了机器学习、深度学习、图像处理、路径规划、电力系统优化等多个前沿科研方向的技术资源,配套大量Matlab/Simulink仿真案例与Python代码,全面支持科研复现与工程实践。; 适合人群:具备一定编程基础,熟练掌握Matlab或Python语言,从事电气工程、自动化、人工智能、机械故障诊断等相关领域研究的研发人员及高校研究生; 使用场景及目标:① 实现工业设备的状态监测与多类别故障分类;② 深入理解CNN与SVM融合模型的设计原理与工程实现细节;③ 借助所提供的丰富算法案例开展科研复现、模型优化与系统仿真验证; 阅读建议:建议按照文档目录结构系统化学习,结合百度网盘提供的完整代码资源进行动手实践,重点关注CNN特征提取层与SVM分类器之间的数据接口设计与参数调优策略,同时可延伸学习文中涉及的其他智能算法及其在电力系统、信号处理等领域的交叉应用,全面提升科研创新能力。

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