试一下

本文介绍了一款基于Markdown的编辑器,支持丰富的扩展功能如代码高亮、LaTeX公式、UML图表等,并具备离线写作及自动保存功能。

欢迎使用Markdown编辑器写博客

本Markdown编辑器使用StackEdit修改而来,用它写博客,将会带来全新的体验哦:

  • Markdown和扩展Markdown简洁的语法
  • 代码块高亮
  • 图片链接和图片上传
  • LaTex数学公式
  • UML序列图和流程图
  • 离线写博客
  • 导入导出Markdown文件
  • 丰富的快捷键

快捷键

  • 加粗 Ctrl + B
  • 斜体 Ctrl + I
  • 引用 Ctrl + Q
  • 插入链接 Ctrl + L
  • 插入代码 Ctrl + K
  • 插入图片 Ctrl + G
  • 提升标题 Ctrl + H
  • 有序列表 Ctrl + O
  • 无序列表 Ctrl + U
  • 横线 Ctrl + R
  • 撤销 Ctrl + Z
  • 重做 Ctrl + Y

Markdown及扩展

Markdown 是一种轻量级标记语言,它允许人们使用易读易写的纯文本格式编写文档,然后转换成格式丰富的HTML页面。 —— [ 维基百科 ]

使用简单的符号标识不同的标题,将某些文字标记为粗体或者斜体,创建一个链接等,详细语法参考帮助?。

本编辑器支持 Markdown Extra ,  扩展了很多好用的功能。具体请参考Github.

表格

Markdown Extra 表格语法:

项目价格
Computer$1600
Phone$12
Pipe$1

可以使用冒号来定义对齐方式:

项目价格数量
Computer1600 元5
Phone12 元12
Pipe1 元234

定义列表

Markdown Extra 定义列表语法: 项目1 项目2
定义 A
定义 B
项目3
定义 C

定义 D

定义D内容

代码块

代码块语法遵循标准markdown代码,例如:

@requires_authorization
def somefunc(param1='', param2=0):
    '''A docstring'''
    if param1 > param2: # interesting
        print 'Greater'
    return (param2 - param1 + 1) or None
class SomeClass:
    pass
>>> message = '''interpreter
... prompt'''

脚注

生成一个脚注1.

目录

[TOC]来生成目录:

数学公式

使用MathJax渲染LaTex 数学公式,详见math.stackexchange.com.

  • 行内公式,数学公式为: Γ(n)=(n1)!nN
  • 块级公式:

x=b±b24ac2a

更多LaTex语法请参考 这儿.

UML 图:

可以渲染序列图:

Created with Raphaël 2.1.0 张三 张三 李四 李四 嘿,小四儿, 写博客了没? 李四愣了一下,说: 忙得吐血,哪有时间写。

或者流程图:

Created with Raphaël 2.1.0 开始 我的操作 确认? 结束 yes no
  • 关于 序列图 语法,参考 这儿,
  • 关于 流程图 语法,参考 这儿.

离线写博客

即使用户在没有网络的情况下,也可以通过本编辑器离线写博客(直接在曾经使用过的浏览器中输入write.blog.youkuaiyun.com/mdeditor即可。Markdown编辑器使用浏览器离线存储将内容保存在本地。

用户写博客的过程中,内容实时保存在浏览器缓存中,在用户关闭浏览器或者其它异常情况下,内容不会丢失。用户再次打开浏览器时,会显示上次用户正在编辑的没有发表的内容。

博客发表后,本地缓存将被删除。 

用户可以选择 把正在写的博客保存到服务器草稿箱,即使换浏览器或者清除缓存,内容也不会丢失。

注意:虽然浏览器存储大部分时候都比较可靠,但为了您的数据安全,在联网后,请务必及时发表或者保存到服务器草稿箱

浏览器兼容

  1. 目前,本编辑器对Chrome浏览器支持最为完整。建议大家使用较新版本的Chrome。
  2. IE9以下不支持
  3. IE9,10,11存在以下问题
    1. 不支持离线功能
    2. IE9不支持文件导入导出
    3. IE10不支持拖拽文件导入


  1. 这里是 脚注内容.
<think>首先,用户说“试一下2个模型一起用”,但这句话意思不明确。可能是在询问如何将两个模型一起使用,比如在机器学习或AI模型的集成中。我需要基于上下文来理解。 回顾之前的对话,用户设置了严格的规则:必须用中文回答,并在最后提出3-5个相关问题,以“§§相关问题§§”开头,且不能换行分散。用户还提供了示例,展示了一个Python代码块和一个相关问题列表。 用户消息是“试一下2个模型一起用”,这似乎是一个测试或请求,但不够具体。可能用户想让我演示如何整合两个模型,或者这是对系统的一个测试。既然用户说“试一下”,可能是想让我尝试回答一个假设性问题。 在之前的系统提示中,用户要求使用中文回答,并在末尾提出相关问题。所以,我需要假设一个合理的场景来构建我的回答。 可能的解释: - “2个模型” 可能指AI模型、机器学习模型等。 - “一起用” 意思是“一起使用”,比如模型集成或协作。 一个合理的假设是:用户在询问如何将两个机器学习模型集成起来,例如在分类或预测任务中。 所以,我会构建一个回答来解释模型集成,并提供简单的代码示例,比如使用Scikit-learn的投票分类器。 回答结构: 1. 解释模型集成。 2. 提供Python代码示例。 3. 在末尾加入相关问题,以“§§相关问题§§”开头,列出3-5个问题。 相关问题必须基于问题和回答。所以,问题应围绕模型集成、优缺点、实现方式等。 列出相关问题: 1. 模型集成有哪些常见方法? 2. 在什么情况下使用模型集成最有效? 3. 如何评估集成模型的性能? 确保回答完整:先回答用户的问题,然后添加相关问题。 用户消息是中文的,所以我必须用中文回答。 最终回答大纲: - 开头:解释两个模型一起使用的概念(模型集成)。 - 中间:提供代码示例,展示如何实现。 - 结尾:以“§§相关问题§§”开头,列出问题。 代码示例:使用Python和Scikit-learn。例如,集成两个分类模型如Logistic Regression和Random Forest。 完整回答: </think> 在机器学习和人工智能领域,将两个模型一起使用通常指模型集成(Ensemble Learning),它结合多个模型的预测结果以提高整体性能。常见方法包括投票法、堆叠法(Stacking)或平均法。例如,在分类任务中,可以集成两个基础模型(如决策树和逻辑回归)来提升准确率。 以下是一个使用Python和Scikit-learn库实现的简单示例,展示如何集成两个分类模型(如决策树和逻辑回归)进行预测: ```python from sklearn.ensemble import VotingClassifier from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score # 加载数据集 data = load_iris() X, y = data.data, data.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 定义两个基础模型 model1 = DecisionTreeClassifier(random_state=42) model2 = LogisticRegression(max_iter=200, random_state=42) # 创建集成模型(使用软投票) ensemble_model = VotingClassifier(estimators=[ ('dt', model1), ('lr', model2) ], voting='soft') # 训练模型 ensemble_model.fit(X_train, y_train) # 预测并评估 y_pred = ensemble_model.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"集成模型的准确率: {accuracy:.2f}") ``` 此代码创建了一个投票分类器,结合了决策树和逻辑回归模型。通过训练和评估,可以观察到集成模型通常比单个模型表现更好。
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