Markdown基本语法

该博客主要介绍了Markdown的基础语法,包括标题、分割线、段落、加粗、斜体、删除线、引用、超链接、图片、列表和代码块等内容,还提及生成多级有序标题可安装Markdown TOC插件,同时给出了相关参考链接。

1. Markdown

待补充

1.1. 标题

# 一级标题
## 二级标题
### 三级标题
#### 四级标题
##### 五级标题
###### 六级标题

一级标题

二级标题

三级标题

四级标题
五级标题
六级标题

生成多级有序标题,安装插件Markdown TOC,快捷键:CTRL + M S(没弄懂);

1.2. 分割线

---

***

1.3. 段落

在没有空行的连续几行文字会被视为一个段落;

白日依山尽,

黄河入海流。
(句号后面没空格)

欲穷千里目,

更上一层楼。  
(句号后面有俩空格)

白日依山尽,

黄河入海流。
(句号后面没空格)

欲穷千里目,

更上一层楼。
(句号后面有俩空格)

1.4. 加粗 斜体 删除线

加粗加粗**加粗**

加粗加粗加粗

斜体斜体*斜体*

斜体斜体斜体

删除线~~删除线~~

删除线删除线

1.5. 引用

> 引用引用引用(这就是引用)
>> 引用的引用

引用引用引用 (这就是引用)

引用的引用

1.6. 超链接

行内式 [Licm_blog](https://blog.youkuaiyun.com/LiCM_CU "我的博客")链接带title;

行内式 [Licm_blog](https://blog.youkuaiyun.com/LiCM_CU )链接;

引用式 [1] 链接带title;

引用式 [2] 链接带;

[1]: https://blog.youkuaiyun.com/LiCM_CU "我的博客"
[2]: https://blog.youkuaiyun.com/LiCM_CU

行内式 Licm_blog链接带title;

行内式 Licm_blog链接;

引用式 我的博客 链接带title;

引用式 2 链接带;

1.7. 图片

![picture](https://me.youkuaiyun.com/LiCM_CU/favicon.i)

抱歉没找到图片;

picture

1.8. 列表

1.8.1. 无序列表

- 一
- 二
- 三

1.8.2. 有序列表

1. 一
2. 二
3. 三

1.9. 代码块

1.9.1. 行内代码

这是`code`

这是 code

1.9.2. 代码块

三个引号可以表示,也可以用缩进一个 TAB 来表示;

```
#include<iostream>
int main()
{

}
```
#include<iostream>
int main()
{

}

Reference

https://www.jianshu.com/p/191d1e21f7ed

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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