Markdown在Typora中的基础使用

本文详细介绍了Markdown语言中的各种文本格式化技巧,如标题层次、加粗、倾斜、删除线、上标下标、列表、高亮、表格、引用和代码块的使用方法。

目录

1.标题

2.加粗

3.倾斜

4.加粗倾斜

5.删除线

6.上标和下标

7.无序列表

8.有序列表

9. 高亮

10.表格

11.引用

12.分割线

13.代码


1.标题

语法:

# 一级标题
## 二级标题
### 三级标题

效果:

2.加粗

语法:

**加粗**

效果:

3.倾斜

语法:

*倾斜*

效果:

4.加粗倾斜

语法:

***加粗倾斜***

效果:

5.删除线

语法:

~~删除线~~

效果:

6.上标和下标

语法:

我是^上标^

我是~下标~(PS:这里的^和~是英文字符)

7.无序列表

语法:

+ 一二三四五
  + 上山打老虎
    + 老虎没打到
      + 打到小松鼠

效果:

8.有序列表

语法:

PS:直接打1就行

1.yi
2.q
3.e
4.f
5.x

效果:

9. 高亮

语法:

==高亮==

10.表格

语法:
|MON|TUE|WED|THU|FRI|
|---|---|---|---|---|
|上山|上山|111|111|111|
|11|11|11|111|11|

效果:

11.引用

语法:

>111
>>1
>>
>>>1
>
>>>>>>>1

效果:

12.分割线

语法:

---------------

效果:

13.代码

语法:

`woshidaima`

```typora

woyeshidaima

```

效果:

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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