奇怪的Normal.dot,莫非真是一个bug?

极深研几 极深研几 墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 通过墨衍一键同步至各平台 可同步平台 CSDN微信公众号微博知乎掘金百家号博客园抖音小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年,写一次发全网 我也要 + 加入社区
问题描述:
Windows XP + Office2003,系统经常更新.最近发现Word一个奇怪的问题,某些文档,新增的式样或原有式样的修改通过模板管理器添加到Normal.dot中去,以供其它文档使用。
但是我发现关闭WinWord后,再打开其它文档,修改没有保存,新增式样也没有添加进去。于是采取了以下措施:
1,备份root:\Documents and Settings\user name\Application Data\Microsoft\Templates\
下的normal.dot,然后删除。期待能够重新“生产”出一个Normal.dot,结果没有。
2,重装Office2003,应该再首次运行Winword时生成一个Normal.dot文件,结果发现...\Templates\下什么都没有。
3,观察发现,normal.dot的修改只能临时起作用,如:从A.doc把式样s复制到normal.dot,仍然打开A.doc,重新建立文档B.doc,这是可以把式样s从normal.dot中复制到B.doc.
4,删除normal.dot,打开Winword,新建空白文档,保存为...\Templates\下,名字为normal.dot无法保存,此时在文件系统中找不到normal.dot的文件。提示文件与打开的文件名冲突?!!百思不得其解后,写了一个简单的宏,保存。终于生成了了一个normal.dot文件。但是之后还是无法保存式样的任何修改。

不知道大家有没有遇到这种情形,或者提供解决办法或思路!
...全文

相关推荐

ruby193-v8-devel-3.14.5.10-2.el6.centos.alt.x86_64.rpm

ruby193-v8-devel-3.14.5.10-2.el6.centos.alt.x86_64.rpm

FL1623863129

【AI是否会替代IT从业者?】行业洞察:深度剖析IDC《2024年AI对IT就业影响白皮书》

要:本博文围绕IDC《2024年AI对IT就业影响白皮书》展开深度解读。全面分析了AI在当下IT行业的发展态势及其对就业格局的多维度影响,涵盖从不同IT细分岗位的变革到IT从业者技能需求的转变。不仅深入探讨了AI带来的机遇与挑战,还结合具体实操流程和丰富代码示例,展示如何利用AI技术提升工作效率。同时,为IT从业者应对AI浪潮提供了系统且具前瞻性的职业发展策略,为企业制定人才管理策略提供参考,最后对AI在IT就业市场的未来趋势进行了展望,旨在为行业人员提供全面且有深度的参考。

元算子

IEC 60068-2-2 2025 中文 环境实验.rar

IEC 60068-2-2 2025 中文 环境实验.rar

cdming

基于容积卡尔曼滤波CKF的车辆状态估计Carsim和Matlab联合仿真(说明文档+仿真源文件+运行说明)

内容概要:本文详细介绍了基于容积卡尔曼滤波(CKF)的车辆状态估计方法,并结合Carsim与Matlab进行联合仿真验证。通过建立高精度的车辆三自由度动力学模型,利用CKF算法对车辆关键状态变量(如车速、侧偏角、横摆角速度等)进行非线性状态估计,有效克服了传统线性滤波方法在强非线性系统中的局限性,显著提升了复杂工况下的估计精度与鲁棒性。文档包含完整的仿真模型源文件、理论说明文档及详细的运行指南,系统阐述了CKF的数学原理、算法实现流程及其在车辆状态估计中的具体应用,并通过与EKF、UKF等滤波器的对比实验,充分验证了CKF在处理高度非线性问题时的优越性能。; 适合人群:具备一定车辆动力学、现代控制理论和MATLAB/Simulink仿真基础,从事自动驾驶、车辆状态估计、先进驾驶辅助系统(ADAS)或车辆动力学控制等相关研究的研发人员及研究生。; 使用场景及目标:① 深入掌握容积卡尔曼滤波(CKF)在非线性系统状态估计中的理论基础与工程实现方法;② 学习并实践Carsim与Matlab/Simulink联合仿真的建模、接口设置与数据交互全流程;③ 为智能网联汽车的环境感知、多传感器融合以及车辆状态反馈控制提供高精度、可靠的内部状态输入,进而提升整车控制系统的性能与安全性; 阅读建议:建议读者结合所提供的完整仿真源码与说明文档,按照运行说明逐步搭建仿真环境,重点关注CKF算法的构造细节、数值积分方法、容积点选取以及协方差矩阵的调参过程。同时,鼓励通过修改道路工况、添加噪声或对比其他滤波算法(如EKF、UKF)来深入理解不同算法的性能差异,从而深化对非线性滤波技术的认识。

抬头望远方

无人机关键点检测姿态估计数据集COCO+YOLO格式2246张1类别4关键点.md

亲爱的CSDN用户: 首先感谢你点进这个资源页面。我需要提前说明一个重要情况: **本资源原本已设置为“0积分下载”**,即作者希望完全免费共享。但CSDN平台有时会根据文件的下载热度、文件大小、用户权限等因素,**自动将部分资源的积分调整为非0数值**(如1积分、2积分、5积分等)。这是平台系统的自动行为,而非作者本人的设定。 **因此,如果你当前看到该资源的下载所需积分不是0(例如显示为1、2、3……),请谨慎决定是否下载。** 如果你按照非0积分支付并下载后发现资源内容不符合预期、链接失效,或者实际上该资源本应是免费的,作者无法为此承担积分损失或退还操作。**强烈建议:仅在页面显示为0积分时进行下载。** 另外,本资源描述中**并未直接提供具体的下载地址或外部链接**,因为它本身是一个通过CSDN官方上传通道提交的文件/内容包。如果你看到描述中没有外部网盘地址,这是正常的——资源文件应通过CSDN内置的“下载”按钮获取。若因平台积分显示异常导致你支付了积分,请优先联系CSDN客服咨询积分退还政策,作者没有权限修改平台自动设定的积分值。 感谢你的理解与支持。技术分享本应开放,但受限于平台规则,特此提醒如上。祝学习进步!

fl176831
评论 3
收藏 已收藏
分享
返回顶部