word怎么把图3-1放到图片居中位置下面
时间: 2023-06-16 22:06:01 浏览: 245
您可以使用以下代码将图3-1居中放置在文字下方：
```latex
\begin{figure}[h]
\centering % 图片居中
\includegraphics[width=0.6\textwidth]{figure3-1.pdf}
\caption{Figure 3-1: A sample figure}
\label{fig:sample-figure}
\end{figure}
```
在这个示例中，`\centering`命令将图像居中放置。`width=0.6\textwidth`将图像的宽度设置为页面宽度的60％。您可以根据需要调整这个数字。`\caption`命令将标题添加到图像，并使用`\label`命令为图像添加标签，以便可以在文本中引用它。
相关问题
el-form-item中图片居中
您可以使用flex布局来使el-form-item中的图片居中。在.el-form-item中添加以下样式即可：
.el-form-item {
display: flex;
align-items: center;
justify-content: center;
}
这样，图片将在el-form-item中水平和垂直居中显示。
quill-image-resize 图片不居中
如果使用 quill-image-resize 插件调整图片大小后出现了不居中的问题，可以尝试以下解决方案：
1. 在图片外层包裹一个 div，设置该 div 的 text-align 属性为 center。
```html
<div style="text-align: center;">
<img src="your-image-url" />
</div>
```
2. 给图片添加样式，设置 margin 属性为 auto。
```html
<img src="your-image-url" style="display: block; margin: auto;" />
```
这样就可以让图片居中显示了。如果还有其他问题，可以提供更多细节信息，我会尽力帮助解决。
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LCD1602液晶显示汉字原理与方法
"LCD1602液晶显示器在STM32平台上的应用，包括汉字显示"
LCD1602液晶显示器是一种常见的字符型液晶模块，它主要用于显示文本信息，相较于七段数码管，LCD1602提供了更丰富的显示能力。这款显示器内部包含了一个字符发生器CGROM，预存了160多个字符，每个字符都有对应的固定代码。例如，大写字母"A"的代码是01000001B，对应的十六进制值是41H，当向液晶发送41H时，就会显示字符"A"。
在STM32微控制器上使用LCD1602，通常涉及以下几个关键点：
1. CGRAM（用户自定义字符区）：如果要显示非预设的字符，如汉字，就需要利用CGRAM区。这个区域允许用户自定义64字节的字符点阵，每个字符由8个字节的数据组成，因此能存储8组自定义字符。CGRAM的地址分为0-7、8-15等，每组对应一个显示编码（00H-07H）。
2. DDRAM（字符显示地址数据存储器）：这是实际存放待显示字符的位置。通过写入特定地址，可以控制字符在屏幕上的位置。
3. CGROM（字符发生存储器）：内含预设的字符点阵，用于生成默认的字符。
4. 显示点阵大小：LCD1602的标准点阵大小是5*8，但通常汉字的点阵至少为8*8。要显示5*8的汉字，只需裁剪掉8*8点阵的前三列。
5. 自定义汉字显示：首先需要对汉字进行取模，获取5*8的点阵数据，然后将这些数据写入CGRAM的相应位置。在显示时，通过调用对应的CGRAM编码，即可在屏幕上显示出自定义的汉字。
例如，要显示"你好"这两个汉字，需要分别提取它们的5*8点阵数据，并写入CGRAM的两组地址。由于CGRAM的64字节容量，最多可以定义8个这样的自定义字符。显示时，先定位到合适的DDRAM地址，然后发送对应CGRAM编码，就能完成汉字的显示。
在STM32的程序设计中，需要编写相应的驱动函数来控制LCD1602的初始化、数据写入、地址设置等操作。通常会使用RS（寄存器选择）、RW（读写信号）、E（使能）和D0-D7（数据线）等接口信号来与LCD1602通信。
LCD1602液晶显示器在STM32上的应用涉及字符编码、自定义字符的创建与存储以及数据传输机制。通过理解和熟练掌握这些知识点，开发者可以实现各种复杂的信息显示功能。
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在自然语言处理领域，word2vec是一种著名的算法，它能够学习到词的向量表示，使得语义相似的词在向量空间中距离相近。word2vec主要分为两种模型：Continuous Bag of Words (CBOW) 和 Continuous Skip-gram Model。本文主要梳理了基于Skip-gram的word2vec算法。
1. Skip-gram模型概述：
Skip-gram模型的目标是通过当前词（中心词）预测其上下文词（上下文窗口内的词）。它的主要优化点在于减少了传统神经语言模型的计算复杂性，特别是隐层与输出层之间的矩阵运算以及输出层的归一化操作。
2. Skip-gram模型结构：
- 输入层：输入层仅包含当前样本的中心词，每个词都由一个固定长度的词向量表示，维度为\(d\)。
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3. 梯度计算与参数更新：
在Skip-gram模型中，目标是最大化中心词到上下文词的概率。梯度计算涉及到从根节点到目标词的路径，路径上的每个节点都有对应的编码和向量。模型采用随机梯度上升法优化目标函数。对于词向量\(w_i\)的更新，是根据所有上下文词的梯度计算结果进行的。而投影层的参数更新则相对简单，通常采取直接取所有词向量的叠加平均。
4. 算法伪代码：
在训练过程中，word2vec算法会迭代地更新词向量和树结构中的参数，以逐渐提高预测准确性和模型性能。每个迭代步骤涉及对词典中每个词进行处理，计算其与上下文词的梯度，然后更新相关参数。
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通过word2vec，我们可以得到高质量的词向量，这些向量可以用于各种NLP任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等，极大地提升了这些任务的性能。