项目中使用Editor.md 中的坑

背景

最近项目中可能要支持markdown 编辑器,所以提前调研了一下;现在基本做技术的没有不知道Markdown 的,因为实在是太强大了,只需要了解很简单的几个操作,即可编辑非常优美的文章,包括TeX科学公式(基于KaTeX)、流程图 Flowchart 和 时序图 ,不在让你浪费时间在格式的调整。

资源:Editor.md   https://pandao.github.io/editor.md/

这个插件就不多说了,以为官网已经说的很多了,虽然在使用上有点小瑕疵,但是大体上还是很不错的,即插即用。

editor.md目录介绍

这边需要说明一下 editor.md目录,本文介绍的版本为v1.5.0,在首页下载完成,解压editor.md-master.zip文件,可以看到如下图的目录结构:

图中红色框内是我们要引用到项目的文件和目录。

  • css目录中可选择editormd.min.css放在对应的项目css目录中;
  • js可选择editormd.min.js放置在对应项目的js目录中,需要注意的是同时需要引入jQuery,这里使用jquery.min.js;
  • examples文件夹中是一部分核心功能的demo,在使用的过程中用到对应的组件或功能可打开参考;
  • fonts是需要用到字体,可一并引入项目;
  • images是一些加载类的图片;
  • lib是editor.md依赖的第三方js资源,比如流程图的js资源;
  • plugins主要是编辑器上面的操作功能插件,比如图片上传等,可选择使用的进行加载;

导入到web 项目中的目录如下:

红线框内 fonts,images,lib,plugins 目录是从解压的文件中原封不动拷贝过来的,尽量不改动(文件夹名字),因为后面如果要引入会出现奇葩的问题。

红线框内js,css 文件,我只拷贝了editormd.js,editormd.css 

引入css和js

在使用到editor.md的页面引入css和js:

<link href="#springUrl('/static/js/plugins/editormd/css/editormd.css')" rel="stylesheet">
<script src="#springUrl('/static/js/jquery.min.js')"></script>
<script src="#springUrl('/static/js/plugins/editormd/js/editormd.js')"></script>

页面中添加div

在需要添加editor.md编辑器的地方输入以下div:

<div id="test-editormd">
  
### Anaconda 安装教程 #### 一、安装 Anaconda配置环境变量 为了确保 Anaconda 正常工作,在安装过程中需要注意勾选添加路径选项,这一步骤对于后续命令行工具的正常使用至关重要[^3]。 ```bash # 如果在安装时未选择添加路径,则可以通过手动设置环境变量来解决 export PATH="/path/to/anaconda/bin:$PATH" ``` #### 二、验证安装是否成功 完成安装后,可通过启动 Anaconda Navigator 或者在命令提示符中运行 `conda --version` 来确认安装情况。如果显示 Conda 的版本号则表示安装无误。 ```bash conda --version ``` ### 使用清华大学镜像加速软件包下载 #### 三、配置 Conda 使用清华大学镜像源 由于官方仓库可能速度较慢,建议修改默认的 Conda 源为清华大学开源软件镜像站提供的国内镜像地址,从而提高依赖项获取效率[^1]。 ```bash # 添加清华镜像作为优先级最高的渠道 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ # 显示完整的 URL 地址以便于调试 conda config --set show_channel_urls yes ``` #### 四、创建并激活 TensorFlow 所需虚拟环境 考虑到不同 Python 版本之间的兼容性差异,推荐专门为 TensorFlow 创建独立的工作空间,并指定合适的 Python 解释器版本[^2]。 ```bash # 基于特定Python版本建立新的Conda环境 conda create -n tensorflow python=3.6 anaconda # 切换至刚创建好的环境中去 conda activate tensorflow ``` #### 五、利用 Pip 和 Conda 结合方式高效部署 TensorFlow 及其他库 除了通过 Conda 管理基础设施外,还可以借助 PyPI 上丰富的第三方扩展资源进一步完善开发平台建设;同样地,这里也提倡采用本地化存储节点以加快网络传输速率[^4]。 ```bash # 运用Pip配合清华简易索引服务器快速加载目标模块 pip install tensorflow-gpu==2.x.y -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ```
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