word2000脚注问题,很菜的(有关HELP文档制做)

931520 2003-11-08 01:31:53
本人在word2000中插入/脚注和尾注,它弹出个对话框有编号方式让我选择,就用默认的把,在脚注里输完后,我把前面的1.2.3.全给删掉,这时看到正文最后处有一个很小的1.
把它也删了吧,结果发现我的脚注的东东全没了,这是为何。本人想高一个HELP的文档,没有经验的有人有经验吗?教教我吧或是给我一个网站我去看看来个例子也好啊。
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liem 2003-11-25
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跳转主题用删除线,连接用隐藏文本
如:准备在在目录中点击“第一章”后跳转到第一章主题(第一章的#脚注为ch1),那么目录中为:
第一章ch1
其中第一章需要加删除线,而ch1为隐藏文字
zhangjiangbochina 2003-11-21
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在文件区插入的脚注有编号的呀,它应该和你下的的脚注编号对应.
这样做成的help文件才能为关链.


sysadm520 2003-11-20
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本人想高一个HELP的文档,没有经验的有人有经验吗?教教我吧或是给我一个网站我去看看来个例子也好啊。


to:可以用这个软件 Quick CHM v2.6 简体中文注册版 做的!!很简单的!!!
931520 2003-11-20
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晕啊,没人帮我,我要结帖了。这样结帖也太垃圾了把
931520 2003-11-18
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我用WORD2000和WINDOWS自带的HCW。EXE做了一个,运行之后他老是提示我主题不存在,我已经保存为HLEP。RTF文件啊。我的WORD文档如下
第一篇入门篇$#K(此为页主脚)
第一章 家乡简介
第二章 家乡的历史
.
.
.
.
第十三章 结束语
..................................................................................
$入门篇
#入门篇
K入门篇
(以下为第二页的内容)
第一章家乡简介$#k
我的家乡在美丽。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
。。。。。。。。。我的家乡很美哦!
..................................................................................
$家乡简介
#家乡简介
k家乡简介
.
.
.
.

应该没错把,可是它就是没有和我的help.exe文件联系起来,只有第一页的东西可以在HELP文件中看得到,就提示没有主题,我晕啊
有人帮我吗

liem 2003-11-08
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做help文档,必须自己定义脚注的符号如:+、$、#等,根据要求来。
不要删除所加的标记
内容概要:本文针对质子交换膜燃料电池(PEMFC)在动态压力工况下的最大功率点跟踪(MPPT)问题,提出了一种压力工况协同调控下的自适应高阶滑模控制策略,并基于Simulink平台完成了系统建模与仿真实现。该策略融合高阶滑模控制的强鲁棒性与自适应机制的参数在线优化能力,有效克服了PEMFC系统固有的非线性、外部扰动及工况时变性等挑战,实现了对最大功率点的快速、精确与稳定跟踪。研究内容涵盖控制策略的理论设计、李雅普诺夫稳定性分析、自适应律构建以及在多种动态工况下的仿真实验验证,结果表明该方法相较于传统控制策略具有更快的动态响应速度、更小的稳态振荡以及更强的抗干扰能力,显著提升了PEMFC系统的能量转换效率与运行稳定性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Simulink仿真经验,从事新能源发电系统、燃料电池控制、电力电子变换或先进控制算法研究的研发人员及高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于燃料电池发电系统的高性能最大功率点跟踪控制设计;②为解决强非线性、多扰动耦合的能源系统提供先进的自适应鲁棒控制方案;③通过Simulink仿真验证高阶滑模与自适应控制算法的有效性,服务于科研项目攻关或工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合Simulink模型同步学习,重点关注控制律设计原理、自适应机制实现方式及仿真结果对比分析部分,并可通过与传统滑模控制进行对比,深入理解该策略在鲁棒性与动态性能上的优越性。
下拉可见数据集可视化效果示意。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[滴落物(Drop)] · 训练集:2021 张 · 验证集:128 张 · 测试集:42 张 · 总计:2191 张 该数据集聚焦于工业生产环境中地面或设备表面出现的各类滴落物检测,通过多角度、多光照条件下的图像采集,全面覆盖了不同形态、颜色和材质的滴落物样本。数据集真实还原了车间地面、金属板、木质结构等复杂背景下的实际场景,为自动化巡检系统提供了高价值的视觉依据,有助于实现对潜在污染源或泄漏点的早期识别与预警。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 71 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.8949** mAP50-95 | 0.5139 Precision | 0.8991 Recall | 0.8527 train/box_loss | 0.8544 train/cls_loss | 0.4842 val/box_loss | 1.5612 val/cls_loss | 0.6862 【训练过程分析】 71 轮训练后 mAP50 为 0.8949,模型基本收敛但还有提升余地。Loss 曲线下降正常,后期趋于平缓。mAP50-95 为 0.5139,和 mAP50 差距 0.38,定位精度是主要短板。 【模型性能评估】 Precision 0.8991、Recall 0.8527,精度高于召回,存在一定漏检。 【预测效果展示】 验证集预测效果较好,检测框基本准确覆盖滴落物,置信度整体偏高。 【改进建议】 1. 增强难例挖掘:在大规模数据中筛选误检...

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