优快云-markdown编辑器使用

本文详细介绍了Markdown编辑器的最新改进,包括全新的界面设计、代码高亮、图片拖拽上传、数学公式、甘特图、流程图等特性,并提供了丰富的示例,帮助用户更好地利用Markdown进行内容创作。

欢迎使用Markdown编辑器

你好! 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章,了解一下Markdown的基本语法知识。

新的改变

我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持,除了标准的Markdown编辑器功能,我们增加了如下几点新功能,帮助你用它写博客:

  1. 全新的界面设计 ,将会带来全新的写作体验;
  2. 在创作中心设置你喜爱的代码高亮样式,Markdown 将代码片显示选择的高亮样式 进行展示;
  3. 增加了 图片拖拽 功能,你可以将本地的图片直接拖拽到编辑区域直接展示;
  4. 全新的 KaTeX数学公式 语法;
  5. 增加了支持甘特图的mermaid语法1 功能;
  6. 增加了 多屏幕编辑 Markdown文章功能;
  7. 增加了 焦点写作模式、预览模式、简洁写作模式、左右区域同步滚轮设置 等功能,功能按钮位于编辑区域与预览区域中间;
  8. 增加了 检查列表 功能。

功能快捷键

撤销:Ctrl/Command + Z
重做:Ctrl/Command + Y
加粗:Ctrl/Command + B
斜体:Ctrl/Command + I
标题:Ctrl/Command + Shift + H
无序列表:Ctrl/Command + Shift + U
有序列表:Ctrl/Command + Shift + O
检查列表:Ctrl/Command + Shift + C
插入代码:Ctrl/Command + Shift + K
插入链接:Ctrl/Command + Shift + L
插入图片:Ctrl/Command + Shift + G
查找:Ctrl/Command + F
替换:Ctrl/Command + G

合理的创建标题,有助于目录的生成

直接输入1次#,并按下space后,将生成1级标题。
输入2次#,并按下space后,将生成2级标题。
以此类推,我们支持6级标题。有助于使用TOC语法后生成一个完美的目录。

如何改变文本的样式

强调文本 强调文本

加粗文本 加粗文本

==内容=

删除文本

引用文本

H2O is是液体。

210 运算结果是 1024.

插入链接与图片

链接: link.

图片: Alt

带尺寸的图片: Alt

居中的图片: Alt

居中并且带尺寸的图片: Alt

当然,我们为了让用户更加便捷,我们增加了图片拖拽功能。

如何插入一段漂亮的代码片

博客设置页面,选择一款你喜欢的代码片高亮样式,下面展示同样高亮的 代码片.

// An highlighted block
var foo = 'bar';

生成一个适合你的列表

  • 项目
    • 项目
      • 项目
  1. 项目1
  2. 项目2
  3. 项目3
  • 计划任务
  • 完成任务

创建一个表格

一个简单的表格是这么创建的:

项目Value
电脑$1600
手机$12
导管$1

设定内容居中、居左、居右

使用:---------:居中
使用:----------居左
使用----------:居右

第一列第二列第三列
第一列文本居中第二列文本居右第三列文本居左

SmartyPants

SmartyPants将ASCII标点字符转换为“智能”印刷标点HTML实体。例如:

TYPEASCIIHTML
Single backticks'Isn't this fun?'‘Isn’t this fun?’
Quotes"Isn't this fun?"“Isn’t this fun?”
Dashes-- is en-dash, --- is em-dash– is en-dash, — is em-dash

创建一个自定义列表

Markdown
Text-to- HTML conversion tool
Authors
John
Luke

如何创建一个注脚

一个具有注脚的文本。2

注释也是必不可少的

Markdown将文本转换为 HTML

KaTeX数学公式

您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:

Gamma公式展示 Γ ( n ) = ( n − 1 ) ! ∀ n ∈ N \Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N Γ(n)=(n1)!nN 是通过欧拉积分

Γ ( z ) = ∫ 0 ∞ t z − 1 e − t d t   . \Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,. Γ(z)=0tz1etdt.

你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.

新的甘特图功能,丰富你的文章

Mon 06 Mon 13 Mon 20 已完成 进行中 计划一 计划二 现有任务 Adding GANTT diagram functionality to mermaid
  • 关于 甘特图 语法,参考 这儿,

UML 图表

可以使用UML图表进行渲染。 Mermaid. 例如下面产生的一个序列图:

张三 李四 王五 你好!李四, 最近怎么样? 你最近怎么样,王五? 我很好,谢谢! 我很好,谢谢! 李四想了很长时间, 文字太长了 不适合放在一行. 打量着王五... 很好... 王五, 你怎么样? 张三 李四 王五

这将产生一个流程图。:

链接
长方形
圆角长方形
菱形
  • 关于 Mermaid 语法,参考 这儿,

FLowchart流程图

我们依旧会支持flowchart的流程图:

Created with Raphaël 2.2.0 开始 我的操作 确认? 结束 yes no
  • 关于 Flowchart流程图 语法,参考 这儿.

导出与导入

导出

如果你想尝试使用此编辑器, 你可以在此篇文章任意编辑。当你完成了一篇文章的写作, 在上方工具栏找到 文章导出 ,生成一个.md文件或者.html文件进行本地保存。

导入

如果你想加载一篇你写过的.md文件,在上方工具栏可以选择导入功能进行对应扩展名的文件导入,
继续你的创作。


  1. mermaid语法说明 ↩︎

  2. 注脚的解释 ↩︎

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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