Photoshop CS3 快捷键大全

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0 下载量 156 浏览量 更新于2024-07-02 收藏 648KB DOC 举报
"PS_CS3快捷键.doc" 文件是一份关于Adobe Photoshop CS3软件的快捷键参考资料,主要针对各种工具的快速访问进行了整理,适用于Windows和MacOS操作系统。 在Photoshop CS3中,快捷键是提高工作效率的关键。通过熟练掌握这些快捷键,用户可以迅速在工具之间切换,减少鼠标操作,提升图像编辑速度。以下是一些关键工具及其对应的快捷键: 1. **选择工具**: - 移动工具:V - 矩形选框工具:M - 椭圆选框工具:M(在矩形选框工具上按住Shift) - 套索工具:L - 多边形套索工具:L(在套索工具上按住Alt/Option) - 魔棒工具:W 2. **绘图与修复工具**: - 画笔工具:B - 铅笔工具:N - 仿制图章工具:S - 修复画笔工具:J - 污点修复画笔工具:J - 钢笔工具:P - 颜色替换工具:R - 橡皮擦工具:E - 背景橡皮擦工具:E(在橡皮擦工具上按住Alt/Option) - 魔术橡皮擦工具:E(在背景橡皮擦工具上按住Alt/Option) 3. **调整与修饰工具**: - 渐变工具:G - 油漆桶工具:G(在渐变工具上) - 模糊工具:R - 锐化工具:R(在模糊工具上) - 涂抹工具:R(在锐化工具上) - 减淡工具:O - 加深工具:O(在减淡工具上) - 海绵工具:O(在加深工具上) 4. **文本工具**: - 横排文字工具:T - 直排文字工具:T(在横排文字工具上按住Shift) 5. **路径与形状工具**: - 钢笔工具:P - 自定形状工具:U(在路径选择工具上) - 矩形工具:U - 圆角矩形工具:U(在矩形工具上) - 椭圆工具:U(在矩形工具上按住Shift) - 多边形工具:U(在自定形状工具上) - 直线工具:U(在多边形工具上) 6. **辅助工具**: - 抓手工具:H - 缩放工具:Z - 吸管工具:I - 颜色取样器工具:I - 度量工具:U - 计数工具:U(在Photoshop Extended版本中) 7. **特殊工具**: - 在“抽出”、“液化”和“图案生成器”中,某些工具共享快捷键,如模糊工具(R)、锐化工具和涂抹工具。 8. **液化工具箱中的快捷键**: - 边缘高光器工具:B - 填充工具:G - 吸管工具:I - 清除工具:C - 边缘修饰工具:T 这些快捷键的使用需要通过实践来熟悉,一旦掌握,将大大提高你在Photoshop中的工作流效率。同时,用户还可以根据个人喜好自定义快捷键设置,以适应自己的工作习惯。

import pymysql import time while True: # 连接源数据库 src_conn = pymysql.connect(host='10.43.64.110', port=3306, user='selectuser', password='Xy@123456', database='messpdb') print("连接源数据库成功") # 连接目标数据库 dst_conn = pymysql.connect(host='10.43.144.231', port=3306, user='root', password='123456', database='czjsc') print("连接目标数据库成功") # 创建源游标对象 src_cursor = src_conn.cursor() # 创建目标游标对象 dst_cursor = dst_conn.cursor() # 编写SQL查询语句 #各牌号烟丝总重量 sql1 = 'select mat_id,material_name ,ROUND (sum(quantity) ,1 ) weight ,unit_id from messpdb.silk_stock a left join messpdb.maindata_material b on a.mat_id =b.ctrl where mat_id >0 group by mat_id,material_name, unit_id' sql2 = "select ROUND (sum(quantity) ,1 ) weight ,unit_id from messpdb.silk_stock a where mat_id >0 group by unit_id" sql3 = "select aa.ids,ROUND (aa.c1/bb.c2 ,3 )*100 from (select 1 as ids,count(box_code) c1 from messpdb.silk_stock a where mat_id >0 group by ids) aa, (select 1 as ids,count(box_code) c2 from messpdb.silk_stock a group by ids)bb where aa.ids=bb.ids" # 执行SQL查询语句 src_cursor.execute(sql1) src_cursor.execute(sql2) src_cursor.execute(sql3) # 获取查询结果 results1 = src_cursor.fetchall() results2 = src_cursor.fetchall() results3 = src_cursor.fetchall() print("查询数据库成功") # 更新数据到目标数据库 for row in results1: mat_id = row[0] material_name = row[1] weight = row[2] unit_id = row[3] # 将数据更新到目标数据库中 update_sql = "update cs_list set material_name=%s, weight=%s, unit_id=%s where mat_id=%s" dst_cursor.execute(update_sql, (material_name, weight, unit_id, mat_id)) print("更新数据成功") # 更新数据到目标数据库 for row in results2: weight = row[0] unit_id = row[1] # 将数据更新到目标数据库中 update_sql = "update cs2_list set weight=%s, unit_id=%s where id=1" dst_cursor.execute(update_sql, (weight, unit_id)) for row in results3: ids = row[0] stock_ratio = row[1] # 将数据更新到目标数据库中 update_sql = "update cs3_list set stock_ratio=%s where id=1" dst_cursor.execute(update_sql, stock_ratio) # 提交事务并关闭连接 dst_conn.commit() dst_cursor.close() src_cursor.close() dst_conn.close() src_conn.close() print("断开数据库连接成功") time.sleep(1) 帮我debug

2023-06-02 上传

请解释分析下面这段程序:%%%无序充电投标 clear clc load data_disorder Pch=[Pch_CS1_disorder;Pch_CS2_disorder;Pch_CS3_disorder;Pch_CS4_disorder];%充电站充电功率 %市场出清问题 Link=zeros(24,96);%时段换算矩阵(日前1h换算为实时15min) for i=1:24 Link(i,4*i-3:4*i)=1; end Loadcurve=[0.955391944564747,0.978345604157644,1,0.995019488956258,0.972932005197055,0.970333477695972,0.930489389346037,0.890428757037679,0.902771762667822,0.941966219142486,0.911000433087917,0.862061498484192,0.840190558683413,0.831095712429623,0.756604590731919,0.671719359029883,0.611520138588133,0.582936336076224,0.572542226071893,0.574707665656128,0.587267215244695,0.644218276310091,0.755521870939801,0.884798614118666]; Loadcurve=Loadcurve*Link;%换成96个时段 PL_base=[5.704;5.705;5.631;6.518;4.890;5.705;5.847]*1000;%负荷分布 PL=PL_base*Loadcurve;%基础负荷(负荷曲线从08:00开始算起,即第9个时段) Pf=sdpvar(7,96);%馈线功率 Pf(1,:)=PL(1,:)+Pch(1,:);Pf(2,:)=PL(2,:);Pf(3,:)=PL(3,:);Pf(4,:)=PL(4,:)+Pch(2,:);Pf(5,:)=PL(5,:)+Pch(3,:);Pf(6,:)=PL(6,:);Pf(7,:)=PL(7,:)+Pch(4,:);%馈线功率组成 Pg=sdpvar(10,96);%发电商分段电量 Pg_step=1000*[20,5,3,2,2,2,2,2,2,inf]';%报价区间 Price_DSO=[3:12]'*0.1;%分段电价 Obj=0.25*sum(sum((Price_DSO*ones(1,96)).*Pg));%目标为用电费用最小 Constraint=[0<=Pg<=Pg_step*ones(1,96),sum(Pg)==sum(Pf)];%约束条件 optimize(Constraint,Obj);%求解线性规划问题 Pg=double(Pg);%发电机功率 Pf=double(Pf);%馈线功率 isPg=(Pg>0);%为了计算出清电价,计算发电机分段选择情况 DLMP=sum(isPg)/10+0.2;%出清电价计算 %绘图 figure(1)%节点边际电价 stairs(DLMP); xlabel 时间 ylabel 电价(元/kWh) ylim([0.3,1.3]) figure(2)%负荷曲线 hold on plot(sum(PL)/1000); plot(sum(Pf)/1000,'r.-'); xlabel 时间 ylabel 负荷(MW) legend('基础负荷','无序充电负荷') Cost=sum(sum(Pch).*DLMP);%总用电费用 result_disorder.Cost=Cost;result_disorder.DLMP=DLMP;result_disorder.Pf=Pf;result_disorder.Pg=Pg;%结果保存 save('result_disorder','result_disorder');

2023-06-14 上传