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手把手教你如何创建美化图表

今天我就教你如何用Excel创建图表,以及如何设置图表的样式。 【图表】位于【插入】选项卡下。在【图表】命令组中,我们可以看到常用的图表类型,如柱形图、折线图、饼图、散点图等。...下面我们通过常用的柱形图来展开学习如何创建图表。...1)插入图表 选择用于创建图表的数据区域,然后单击【插入】选项卡【图表】里面的“柱形图” 插入图表后得到的是原始图表,就好比美女的“素颜”,我们要进一步将其美化。 3.如何美化图表?...最终效果如下图所示: 4.如何一键美化图表? 经过上面的一番学习后,有人会觉得繁琐,太麻烦啦,又添加又删除又调整啥的,有没有快捷的方法可以使图表一键就美化的?还真有!...最终效果如下所示: 5.总结 创建图表后要对图表进行美化,通过增加、删除、调整默认的图表元素,可以让图表更加美观。 同时还可以充分运用系统自带的【图表样式】【快速布局】,使图表的设计更加便捷。

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人脸识别该如何测试

(2)人脸在图象平面内的平移、缩放、旋转:采用几何规范化,人脸图象经过旋转、平移、缩放后,最后得到的脸部图象为指定大小,两眼水平,两眼距离一定。...(3)人脸在图象平面外的偏转和俯仰:可以建立人脸的三维模型,或进行三维融合(morphing),将人脸图象恢复为正面图象。 (4)光源位置和强度的变化:采用直方图规范化,可以消除部分光照的影响。...5) 摄像头内包含多张人脸。 另外判断拍摄的样品是否包含人脸时,原理上一般会通过样品学习、或者是参考模版来,比如先设计一个标准人脸的模版,包含标准的特征、有一定的结构分布、相对规律的肤色分布。...因此人脸比对有一个阈值的概念。设置相似度大于x%的时候,视为人脸比对通过,小于x%的时候,视为人脸比对不通过。设定阈值的过程就是模型评估。 阈值设定过低,则人脸比对通过率高,误报率可能也会升高。...目前人脸识别在金融、教育、景区、出入境、机场等领域已经大量应用,方便的同时也带来了一些问题,怎么做好人脸识别的测试,还是一个需要思考和深挖的课题。

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如何美化Typecho主题-AliceStyle插件介绍下载

如何美化Typecho主题-AliceStyle插件介绍下载 ---- AliceStyle-Typecho主题美化插件 typecho插件 本文转载自:萌卜兔 Typecho主题美化插件 前言 2019...为了节省麻烦和方便大家的使用,所以才开始有了本插件 我希望AliceStyle不只是我的插件,而是大家的插件,大家提供想法,我来实现大家的想法,这才是AliceStyle该有的样子 本插件内置了许多常用的美化功能...,不需要修改任何源代码(傻瓜式一键美化主题,让你的美化更加简单!)...AliceStyle插件 Typecho前台美化插件,美化主题样式,满足用户个性化需求!...还会再增加的) 全局主题提供透明模式和默认模式,增加了小清新的白色主题 自带两种返回顶部按钮(拉姆雷姆和夏目的猫) 后台标题显示插件更新信息 本插件最大亮点:全网唯一的,自带检测更新的,独一无二的主题美化插件

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人脸识别系统如何建模_3dmax人脸建模

背景技术: 人脸识别技术一般包括四个组成部分,分别为人脸图像采集、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别,具体来说: 人脸图像采集及检测是指通过摄像镜头等视频图像采集装置采集包括有人脸的视频或图像数据...人脸图像预处理是指从采集的图像数据中确定人脸的部分,并进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理,从而使后续的人脸图像特征提取过程能够更加的准确和高效。...人脸图像特征提取是指,也称人脸表征,它是对人脸进行特征建模的过程;人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成,对这些局部的特定位置点以及这些特定位置点之间结构关系的特征描述,可作为识别人脸的重要特征,这些特定的位置点被称为关键特征点...人脸识别过程受到很多因素的干扰,准确地提取人脸中合适的关键特征点是进行正确识别的关键。...技术实现要素: 本发明所要解决的技术问题是如何提高人脸情绪识别的准确度,具体的: 本发明实施例提供了一种人脸识别中的特征建模方法,包括步骤: S11、预设22个关键特征点;22个关键特征点具体包括每个眉毛的两个角点

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朋友圈变美靠AI:新型美颜技术实现细粒度颜值提升

由此造成的后果是,在物理世界(比如面部化妆和整形手术)和虚拟世界(比如美颜相机和滤镜)中,人们对人脸美化都有强烈的需求。 哲学家、心理学家和整形外科医生已经对人脸美化问题进行过广泛的研究。...研究者认为人脸颜值能为引导人脸美化过程提供一种定量的解决方案。 基于 LightCNN 的微调训练了一种人脸颜值预测网络,并将其整合进了新提出的基于风格的人脸美化网络中。...本研究仅关注女性的人脸美化。 问题描述和动机 给定一张目标人脸(颜值普通)和一张参照人脸(通常是颜值高的明星的脸),我们可以如何迁移参照图像的相关信息来实现对目标人脸美化。...这样的人脸美化问题可以表述为两个子问题:风格迁移和颜值预测。另外,研究者还引入了另一个重要的新见解,即将人脸美化过程视为一个序列过程,其中目标人脸的颜值可通过连续的风格迁移步骤来逐步提升。...● 干货 | 如何用Python开启你的机器学习之路

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如何更好地美化Django网站的Sitemap站点地图?

二、使用Django的sitemap功能 Django自带的sitemap使用起来非常简单,总结起来就是3步:创建、添加、引入。 下面,我们以MrDoc中的使用为例。...这样,为Django创建的网站添加sitemap站点地图功能就已经完成了。我们运行服务,访问127.0.0.1/sitemap.xml就可以看到站点地图: ?...如何把Django自带的sitemap站点地图美化一下呢?我们可以借助Django提供的自定义sitemap模板功能。...模板文件: sitemap.xml sitemap-index.xml 我们需要做的就是新建两个xml文件,在上述两个文件的基础之上,引入XML的样式文件,让XML样式文件对XML文件进行渲染,以实现美化...简单的3步就实现了对Django自带Sitemap站点地图的美化工作。

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Face Recognition 人脸识别该如何测试

现如今人脸识别已经越来越贴近我们的生活,那么在我们生活圈子大家知道哪些东西应用到我们的人脸识别技术吗??? 可在下方留言让大家看看你的眼力见??...如今人脸识别这些技术这么贴近生活,研发的产品也越来越多样化,作为质量保证者测试工程师一职的我们如何去测试人脸识别呢,我们简单从大方向是分析一下看下流程图 ?...(3)人脸在图象平面外的偏转和俯仰:可以建立人脸的三维模型,或进行三维融合(morphing),将人脸图象恢复为正面图象。 (4)光源位置和强度的变化:采用直方图规范化,可以消除部分光照的影响。...5) 摄像头内包含多张人脸。 另外判断拍摄的样品是否包含人脸时,原理上一般会通过样品学习、或者是参考模版来,比如先设计一个标准人脸的模版,包含标准的特征、有一定的结构分布、相对规律的肤色分布。...因此人脸比对有一个阈值的概念。设置相似度大于x%的时候,视为人脸比对通过,小于x%的时候,视为人脸比对不通过。设定阈值的过程就是模型评估。 阈值设定过低,则人脸比对通过率高,误报率可能也会升高。

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Face Recognition 人脸识别该如何测试

(2)人脸在图象平面内的平移、缩放、旋转:采用几何规范化,人脸图象经过旋转、平移、缩放后,最后得到的脸部图象为指定大小,两眼水平,两眼距离一定。...(3)人脸在图象平面外的偏转和俯仰:可以建立人脸的三维模型,或进行三维融合(morphing),将人脸图象恢复为正面图象。 (4)光源位置和强度的变化:采用直方图规范化,可以消除部分光照的影响。...5) 摄像头内包含多张人脸。 另外判断拍摄的样品是否包含人脸时,原理上一般会通过样品学习、或者是参考模版来,比如先设计一个标准人脸的模版,包含标准的特征、有一定的结构分布、相对规律的肤色分布。...因此人脸比对有一个阈值的概念。设置相似度大于x%的时候,视为人脸比对通过,小于x%的时候,视为人脸比对不通过。设定阈值的过程就是模型评估。 阈值设定过低,则人脸比对通过率高,误报率可能也会升高。...目前人脸识别在金融、教育、景区、出入境、机场等领域已经大量应用,方便的同时也带来了一些问题,怎么做好人脸识别的测试,还是一个需要思考和深挖的课题。

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GAN和PS合体会怎样?东京大学图像增强新研究:无需配对图像,增强效果还可解释

我们在PS美化图片的时候,会对图像的参数进行一些设置。...实验主要是从两方面进行,一是图片增强,二是人脸美化。 图片增强(Photo Enhancement) 在这个实验中,研究人员采用的数据集是MIT-Adobe 5K。...人脸美化(Face Beautification) 第二个实验就是对人脸照片进行美化。 在这个实验中所用到的数据集是SCUTFBP5500,共包含5500人脸图像以及附带的“颜值评分”。...后三者虽然试图让人脸看着更好看些,但是痕迹过于明显。 而这个强化学习框架的效果,会让人脸美化得更加自然。 GAN和PS如何做结合? 研究人员提出的强化学习框架如下图所示。 ?...研究人员交替地训练判别器和生成器,并且还创建了一个缓冲区(replay buffer),用于保存训练过程中生成的图像。

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朋友圈变美靠AI:新型美颜技术实现细粒度颜值提升

由此造成的后果是,在物理世界(比如面部化妆和整形手术)和虚拟世界(比如美颜相机和滤镜)中,人们对人脸美化都有强烈的需求。 哲学家、心理学家和整形外科医生已经对人脸美化问题进行过广泛的研究。...研究者认为人脸颜值能为引导人脸美化过程提供一种定量的解决方案。 基于 LightCNN 的微调训练了一种人脸颜值预测网络,并将其整合进了新提出的基于风格的人脸美化网络中。...这是首个能得到有细粒度控制的人脸美化结果的研究成果(即能通过一系列人脸图像使颜值单调递增地接近参照图像)。...本研究仅关注女性的人脸美化。 问题描述和动机 给定一张目标人脸(颜值普通)和一张参照人脸(通常是颜值高的明星的脸),我们可以如何迁移参照图像的相关信息来实现对目标人脸美化。...这样的人脸美化问题可以表述为两个子问题:风格迁移和颜值预测。另外,研究者还引入了另一个重要的新见解,即将人脸美化过程视为一个序列过程,其中目标人脸的颜值可通过连续的风格迁移步骤来逐步提升。

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