markdown语法

MarkDown语法

因为新博客:bks.me需要使用到markdown,便想学习一下

HTML 是一种发布的格式,Markdown 是一种书写的格式

    1. 段落,标题,区块代码
  • Markdown 支持两种标题的语法,Setextatx 形式
  • Setext 形式是用底线的形式,利用 = (最高阶标题)和 - (第二阶标题)
  • Atx 形式在行首插入 1 到 6 个 # ,对应到标题 1 到 6 阶。
A First Level Header
====================
A Second Level Header
---------------------

##### Header 5

    • 区块引用则使用 email 形式的 ‘>‘ 角括号(允许嵌套)
    • 那会看起来像是你自己先断好行,然后在每行的最前面加上 >
> This is a blockquote.
>
> This is the second paragraph in the blockquote.
>
> ## This is an H2 in a blockquote

 

2. 列表

无序列表使用星号*、加号+和减号-来做为列表的项目标记,这些符号是都可以使用的

* Candy.
* Gum.
* Booze.

有序的列表则是使用一般的数字接着一个英文句点作为项目标记

1. Red
2. Green
3. Blue

3. 链接

This is an [example link](http://example.com/).

有提示的链接

This is an [example link](http://example.com/ "With a Title").

参考形式的链接让你可以为链接定一个名称,之后你可以在文件的其他地方定义该链接的内容:

I get 10 times more traffic from [Google][1] than from
[Yahoo][2] or [MSN][3].

[1]: http://google.com/ "Google"
[2]: http://search.yahoo.com/ "Yahoo Search"
[3]: http://search.msn.com/ "MSN Search"

4. 图片

图片的语法和链接很像。
行内形式(title 是选择性的):

![alt text](/path/to/img.jpg "Title")

参考形式:

![alt text][id]

[id]: /path/to/img.jpg "Title"

5.代码

要在 Markdown 中建立代码区块很简单,只要简单地缩进 4 个空格或是 1 个制表符就可以,例如,下面的输入:

这是一个普通段落:

    这是一个代码区块。

 

在代码区块里面, &<> 会自动转成 HTML 实体,这样的方式让你非常容易使用 Markdown 插入范例用的 HTML 原始码,只需要复制贴上,再加上缩进就可以了,剩下的 Markdown 都会帮你处理,例如:

6. 分割线

你可以在一行中用三个以上的星号、减号、底线来建立一个分隔线,行内不能有其他东西。你也可以在星号或是减号中间插入空格。下面每种写法都可以建立分隔线:

* * *

***

*****

- - -

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

7.强调
Markdown 使用星号(*)和底线(_)作为标记强调字词的符号,被 * 或 _ 包围的字词会被转成用 标签包围,用两个 * 或 _ 包起来的话,则会被转成 ,例如:

*single asterisks*

_single underscores_

**double asterisks**

__double underscores__
一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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