draw.io怎么导入xml代码
各位科研小伙伴们大家好，那么今天我们来讲解一期如何利用我们的 c c 四点六和我们的坐标点 i o 还有我们的 ppt 来生成我们可编辑的科研绘图教程的系列一啊，那么今天我们主要来绘制这个 技术路线图啊，还有我们的流程图，那么今天我们内容我们来先看一下哈，我们主播这里利用这个 c c 四点六和我们的坐标 i o 还有 ppt 如何去生成我们对应的这个 技术路线图，那么大家可以看到啊，我们可以先看一下在这个 ppt 里面，这些是主播最近在写一些项目，还有我们这个论文哈，里面 我们所生成一个技术路线图，或者去汇报的时候，我们所要生成的一个路线图里面的一个详细的一个内容，大家可以看到这里面所生成的路线图全部都是可以编辑的啊， 那么今天我们就来拆解一下这种模型来生图的这一背后的底层原理哈，本质上就是我们两种语言，第一种是我们的叉 ml 语言一种，第二种是我们的 svg 图像哈，那么第一种就是对应我们的叉 ml 可以 在我们的坐标 i o 里面去进行编辑，那么第二种是什么呢？ 你可以将这个叉 ml 语言对吧转化成我们的 svg 图像，那么这个 svg 图像的话，可以在我们的 ppt 里面可以进行编辑啊编辑，那么可以看到这个路线图 是主播利用 c c 四点六，那么去结合他的你所上传的一个文献内容，那么根据你的指令来生成对应的一个技术路线图 啊，那么大家可以看到这个技术路线图，它是比较简约的哈，但是在这一版之前，我们应该知道哈，所有模型生成的技术路线图，不可能说一次性就可以满足你的需求哈， 所有的这种技术路线图都需要你再去二次的去微调哈，哪里你觉得不合适，哪里你觉得文字比较多，对吧？你就可以跟模型说继续进行优化，那么可以看到主播这里， 你看第一版这里生成的非常也是比较乱的哈，比较不符合我的要求的，那么经过我的优化之后，大家可以看到经过第二轮的优化之后，那么整个的排版，包括他这个路线啊，就会相对于第一版来说，他的整体能力就会相对来说比较强一点啊，包括这个路线图也是一样的哈， 包括这一篇文献，我是上让他根据这一篇文献去生成这篇文献的一个技术演同，那么可以看到它里面的文字是比较小，并且它里面的这个整个的排版呀，是比较我感觉是比较混乱的， 那么我让他继续进一个优化，那么对他做了几点要求啊？第一个就是让他符合这个 i c l 论文的一个科研绘图的一个标准，并且里面的文字不要太多啊，不要太多，那么最后生成了我们这对应的一个简约风的这种技术线图， 那么大家可以看到哈，这种技术线图，那么相对于我们之前自己人为的去画的话，肯定是 方便的许多，但是真正要放到我们论文中，或者放到我们的整个的这种申报书里面，还是需要进行二次优化， 比如说这地方哈，那么如何进行二次优化？那么第一种方法就是说让这个模型在输出的时候让它去生成，就是你给它约束好，让它生成可以在这个坐标 i o 里面去进行编辑的一个 文件啊，就类似于我就是我们的所讲的这个叉 ml 文件，叉 ml 文件。那么第二种如果你想要在 ppt 里面去进行编辑和编辑操作的话，你就让它去生成这个 svg 图像，然后你把它这个文件啊，打开一个 ppt， 把它拖动进来， 那么这地方再把它取消组合，这地方把它取消组合，那么你就可以在这个地方进行一些编辑啊，因为你可以看到这个模型里面所生成的这种技术线图，它里面的文字啊，包括它这个英文字母，它都不是这个 time， 就 罗马， 那么你这地方你可以全选，比如这地方你可以把它改成这个 time， 就 罗马啊，然后你可以继续再进行微调的这地方所有的这种 模块啊，包括你自己有自己的想法，你就可以去加入到里面，然后进行二次修改啊，那么这里面模型起到一个作用，就是给我们提供一种思路啊，提供一种思路，然后我们就可以在在这个思路之前之上，我们可以再进行一些创新啊，包括比如说融入一些其他你自己的个人想法，对吧？ 那么这地方假如说我们这地方想要导出来直接用的话，那么可以看到在这个桌面 i o 里面所编辑的这个文件，它的整个分辨率是稍微有点低的哈，那么这时候就要用到我之前前一期给大家分享的一个插件，叫做塞雷的 sci 啊， 那么这个插件的一个好处作用是什么呢？它可以在这个地方我们直接就导出页面，导出页面，那么大家应该之前哈用过这 ppt 在 默认的这个 dpi， 它的 dpi 是 一百还是两百啊？最高好像是三百，如果你想要六百的话，你需要去改那个注册表里面的设置，那么这个地方的话，大家可以看到 它可以利用这个插件直接导出将我们这张图直接导出来为六百 dpi 的 这个图片，那么整体的这个分辨率就会很高了啊，比如这地方主播导出来这个文件，大家可以看到啊，整个是比较是比较清晰的啊，我们也可以看到 它这个属性里面可以看到这详细信息里面它的分辨率是六百 dpi， 包括它的宽度和高度，它这个像素是比较高的啊，所以我觉得这个 这个插件也是挺好用的，有兴趣的可以去看我前一期的一个教程视频啊。那么今天说的目的是什么呢？ 一个我们如果想要生成一个好的这种技术线图啊，首先第一个你得有一个好的模型，好的模型那么这地方主播采用的是 c c 四点六，就不说全称了啊，那么国产的话你可以去 换成我们的 mini max 二点七或者 g l y 五点一，或者是千问啊，千问模型，你们都可以去尝试试一下啊，你在网上所看到的所有的这种科研绘图的教程，包括它可编辑哈，无所无所谓，就是生成这个叉 ml 和这个 svg 图形， 你只要生成这两种，那么你可以在这个坐标 i o 里面去编辑，然后 svg 图像，你可以在这个 ppt 或者是 adobe 二路斯制的里面去进行一个编辑，都是可以的啊，那么这里面题日词的作用哈，今天之所以没有分享这个题日词，因为这个题日词我刚试了一下哈， 所有的题日词不如你什么呢？不如你找一个你所看到一个好的这种 技术路线图，你把它给截图，对吧？截图之后，然后你未给模型的时候，让他去仿照这个截图上面的 模型，以及你所上传的文献，或者是你的文档或者你的项目申报书里面内容去进行一个融入，对吧？先提取核心知识点，核心的框架里面的知识点，然后再让他仿照你所看到这种技术线图去进行一个 仿照，对吧？然后最终生成一个可编辑的代码，然后分别导入这个坐标 l 里面或者是 ppt 里面去进行一个 可编辑，进行一个编辑二次开发嘛，对吧？那么这地方你可以看到啊，在这个坐标 l 里面可以同时它可以这个地方它是也可以去导出为这个 sv 图像的哈， 那么这地方导出 sv 图像，跟我们你用这个模型去让它去导出这个 sv 图像，其实差别没多少，大家可以看到这两种图像，一个是这个坐标 io 导出来这种图像，对吧？然后第二种是这个模型自己，我让它去将我刚才生成的这种路线图去转化成这种可编辑的这种 s o e 图像，那么可以看到两个，其实啊，相对来说这个模型转的这种效果肯定要比 在那个桌面 i o 里面去转的效果是稍微好一点吧，这也不是好一点，就是整个排版了可能会更密集一点，更好一点，那么这些路线图肯定还是需要你进行二次去优化的哈，不能是拿来直接用的， 那么你觉得好看的话，你可以拿来直接用哈，如果你完美主义的话，或者强迫症的话，你可以再结合自己的想法去进行优化，因为这些东西都是可以编辑的哈，都可以编辑的， 所以说相对我们之前的效率，之前自己还要去看一些路线图，自己去画，那么整个的这个时间就会花费时间很长，那么有现在有这种模型提升的话，我觉得你这个整个的画这种路线图啊，包括你在写项目什么书的时候，你把内容写出来之后，肯定要写一个路线图啊， 那么写一个路线图的时候，你就可以让他根据你的内容，对吧？根据你的内容去生成对应的一个线路图，那么这样的话就会大大的提高你一个写什么书的一个效率哈， 把时间留给真正需要我们去呃，用的地方啊。好。那么 另外这些技术线图的话，主播这里也收藏了几个，关于这种绘图模板，比如说大家可以来看一下，不过主播这里主要是用的是机机器学习，还有我们深度学习里面的框架图哈，那么对于一些生性生物医学之类的，这些图在主播暂时没有去收集哈，后续可能会去收集一下。 那么这些路线图大家看到这个里前，我们是经常用这个微索啊，我们去画这种路线图，对吧？那么这里呢是主播收集的一些技术路线图啊，这地方都是可以可编辑的哈，可以进行可编辑的 操作，那么这些内容我都会更新到我前一期所分享的这个科研指南包里面啊，那么如果有需要的话，可以去啊，进去了解啊， 那么这个是继续学习像这个这个路线图哈，那么还有一种什么呢？还有一种就是我们这个深度学习哈，深度学习比较多哈，这种内容也是比较很常见的哈，比如说我们这个地方霹雳可见素材，对吧？这里面所有的这种技术路线图都是可以去编辑的哈，有很多， 那么这样的话，包括整个这种框架流程图啊，你都是可以去进行一个二次编辑，那么这样的话就会大大提高你一个整个这个效率，那么如果有兴趣的话可以去进去了解啊。好，那么今天其实整个的这个 方法啊，其实没分享太多，因为我觉得最后做到最后处，我发现其实所有生成这种科研绘图的底层原理就是生成这两种代码，一个是叉 ml 语言，一个是 svg 图像，所以说 你可以让不论是你用国内的豆包千万 mini、 max g i m 或者是其他的这种模型啊，你本身上都可以去试一下，让它根据你的内容去生成这个叉 ml 或者是 svg 图像，然后分别在这个桌面 l 里面或者是 ppt 里面去进行一个编辑， 那么这里面肯定有区别是什么呢？就是你的模型能力，你的模型能力越强，那么整个的这种， 包括他在生成这个框架图的时候，他整个的一个排版呀，他的容错率就会很小，就是你不需要再去调整很多了，因为有些模型能力，我刚测试了一下国内的一些模型啊，他在生成这些文件的时候，他里面的这个 排版呀，就会出现一些错乱，包括它里面的一些线路啊，会出现错乱。但你现在用这个 c 四点六或者一些好的模型的时候，大家可以看到啊，整个的这种路线图是基本上不会出太大的错误，那么这样的话就会，嗯，就会很省事了哈，就不用你去来回来去调试啊，去 要求他生成这样，生成那样，对吧？所以本质上还是目的就是你知道这个背底，就是背后的这种底层原理之后，那么唯一跟别人拉开差距的就是你整个的模型的能力。 好，那么今天的分享就到这里，后续我们会继续针对不同的科研会图，有很多种类型的教程，那么今天我们的分享就到这里，谢谢大家。
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