博客博文markdown

最新推荐文章于 2021-12-15 10:05:02 发布
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一键将优快云博客文章如何转为Markdown
猫敷雪
11-15 1585
【代码】一键将优快云博客文章如何转为Markdown。
Markdown博客系统的搭建与使用
ZZY1078689276的专栏
11-15 7022
文章目录搭建Markdown博客系统的好处模版的选择与使用模版的选择模板的使用使用GitHub Pages预览项目本地开发环境的搭建IDE的选择运行环境的搭建安装RubyInstaller查看安装后的软件版本号配置镜像安装依赖启动项目修改项目编写博客内容修改package.json修改_config.yml 搭建Markdown博客系统的好处   传统的博客系统在搭建时往往比较复杂，除了搭建开发、...
如何使用Markdown写博客
wudinaniya的博客
07-07 1069
1 Markown简介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.2.语法2.1 标题在Markdown中,你只需要文本前面加上#即可,同理,你还可以增加二级标题,三级标题,四级标题,五级标题和六级标题,标题总共有六级. 只需要增加#即可,标题字号相应降低.# 一级标题 ## 二级标题 ### 三级标题 ...... ###
用markdown写博客，看这篇就够了
热门推荐
生命在于折腾！
08-16 1万+
目录： 目录： 开篇1 工具 正文 结尾 备注 开篇1 　　点这里可以看到本文的“源代码”。用markd写东西，特别是写博客好处有很多，比如一旦熟悉常用的语法后，可以很方便的控制格式，而且如果你有几个不同的博客，甚至是到不同的平台上发布，使用markdown作为源文件，都是一个不错的选择。在网上看了一些相关的博客，要么写的太多太乱，要么又不明就里，所以既然是讲怎么写博客的，那就...
优快云博客中Markdown 编辑器编写博文
努力的小白马
03-24 650
一、绘制一个表格 问题： 在写文章时，点击插入表格只能插入两列表格。 问题效果图： 项目 Value 电脑 $1600 手机 $12 导管 $1 问题效果图：
小新写博客如何使用MarkDown编辑博文
一筐兔子的博客
12-15 256
设置MarkDown为默认编辑器（流程图） 设置MarkDown为默认编辑器（图文 ） 登录自己的优快云，右上角点击 找到设置，点击博客设置 3. 设置里就可以去修改写博文的默认编辑器啦，还可以设置图片水印(╹▽╹) 再见，祝生活愉快~ ...
优快云博客：Markdown文件格式
easyJob
11-23 622
一、本地word编辑转.md文件格式 ① Microsoft word中安装插件Writage，在word中直接另存为.md格式 ② 效果： ③ 插件下载官网：https://www.writage.com/ ④ 使用教程：自行查看官方文档或教程 二、优快云博客中导入Markdown文件无法显示本地图片问题 解决方法：搭建图床，放置图片，使用图片的在线地址，替换本地地址 基本教程：解决Markdown文件上传至优快云无法显示本地图片问题 三、问题二衍生出来的问题：优快云 转存失败,源站可.
第一篇博客—markdown入门
qq_31876231的博客
07-10 578
第一篇博客，写一些markdown入门的东西
个人高效写作MarkDown博文模板
Reborn Lee
05-30 2430
格式化写作，提高效率！
blog-source::black_nib: Kindem的博客 - 博文 Markdown 源文件仓库
04-28
:grinning_face: Kindem 的博客 - 文章 Markdown 源码仓库 本仓库从 迁移过来，存放了 中所有文章的Markdown 源码，欢迎参考学习、star、fork :bullseye: 目录 编号 标题 时间 链接 35 Explosion 开发笔记 (一) 2021...
基于Flask框架的Markdown功能全栈博客源码
03-25
特别强调对Markdown编辑的全面支持，让用户在撰写博文时能充分享受Markdown的所有特性。项目文件构成丰富，共计79个文件，包括24个Python脚本，22个HTML模板，7个CSS样式表，6个源映射文件，6个JavaScript脚本，以及...
vlog:vLog 是一个轻量级的日志博客系统,使用Markdown格式书写博文,使用tornado和MySQL驱动
05-31
vLog 是一个轻量级的日志/博客系统,使用Markdown格式书写博文,使用tornado和MySQL驱动,之所以叫vLog是因为一开始打算只写接口使用Vim调用即可,因为我非常不喜欢写WEB页面,现在只提供了最基本的功能,写文章....,后台...
西门子1200多轴伺服步进FB块程序详解及其工业自动化应用 - 工业自动化 实战版
08-13
西门子1200伺服步进FB块程序的特点和应用。该程序由两个FB组成，分别采用Sc L和梯形图编写，支持PTO脉冲和PN网口模式，适用于多种伺服和步进电机。文中提供了详细的中文注释和关键代码片段，展示了其在不同品牌设备如西门子s120、v90、雷赛步进、三菱伺服等的成功应用案例。此外，还强调了程序的兼容性和灵活性，使其能适应多轴控制和复杂控制需求。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是那些需要深入了解和应用西门子1200伺服步进FB块程序的人群。 使用场景及目标：①用于多轴伺服和步进电机的精确控制；②适用于PTO脉冲和PN网口模式的控制需求；③帮助工程师快速理解和调试程序，提高工作效率。 其他说明：本文不仅提供了理论讲解，还有实际操作指导，确保读者能够在实际项目中顺利应用该FB块程序。
【C语言编程】函数调用规则与实现：函数声明、调用方式及参数传递详解
最新发布
08-13
内容概要：本文详细介绍了C语言中函数调用的相关知识。首先阐述了函数调用的一般形式，强调即使无参函数也需保留括号；当存在多个实参时，它们之间需用逗号分隔且数量与类型须匹配形参。文中特别指出不同编译器对实参求值顺序可能存在差异，如Turbo C++采用从右至左求值。其次，讲解了三种函数调用方式：作为语句执行特定操作、作为表达式返回值参与运算、作为参数传入另一函数。再者，强调了函数声明的重要性，包括库函数需通过预处理指令引入头文件，用户自定义函数若定义在调用之后则需要提前声明，明确了函数声明与定义的区别。最后提供了几个练习题，帮助读者巩固所学知识。; 适合人群：正在学习C语言编程，尤其是对函数调用机制感兴趣的初学者或有一定基础的学习者。; 使用场景及目标：①理解函数调用的基本规则，包括实参与形参的对应关系；②掌握不同编译环境下实参求值顺序的差异；③学会正确地声明和定义函数以确保程序正确运行。; 其他说明：文中还提供了几个实践题目，鼓励读者动手实现pow()、sqrt()函数及字符统计程序，以加深理解。此外，提及了fishc.com网站VIP会员可获取相关资源，支持网站运营和个人发展。
MATLABSimuLink环境下三相STATCOM无功补偿技术的研究与仿真
08-13
内容概要：本文探讨了在MATLAB/SimuLink环境中进行三相STATCOM（静态同步补偿器）无功补偿的技术方法及其仿真过程。首先介绍了STATCOM作为无功功率补偿装置的工作原理，即通过调节交流电压的幅值和相位来实现对无功功率的有效管理。接着详细描述了在MATLAB/SimuLink平台下构建三相STATCOM仿真模型的具体步骤，包括创建新模型、添加电源和负载、搭建主电路、加入控制模块以及完成整个电路的连接。然后阐述了如何通过对STATCOM输出电压和电流的精确调控达到无功补偿的目的，并展示了具体的仿真结果分析方法，如读取仿真数据、提取关键参数、绘制无功功率变化曲线等。最后指出，这种技术可以显著提升电力系统的稳定性与电能质量，展望了STATCOM在未来的发展潜力。 适合人群：电气工程专业学生、从事电力系统相关工作的技术人员、希望深入了解无功补偿技术的研究人员。 使用场景及目标：适用于想要掌握MATLAB/SimuLink软件操作技能的人群，特别是那些专注于电力电子领域的从业者；旨在帮助他们学会建立复杂的电力系统仿真模型，以便更好地理解STATCOM的工作机制，进而优化实际项目中的无功补偿方案。 其他说明：文中提供的实例代码可以帮助读者直观地了解如何从零开始构建一个完整的三相STATCOM仿真环境，并通过图形化的方式展示无功补偿的效果，便于进一步的学习与研究。
基于CNN-LSTM-Attention神经网络的高精度时间序列预测程序：风电功率与电力负荷预测应用 - 深度学习
08-13
内容概要：本文介绍了一个基于卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)和注意力机制(Attention)的时间序列预测模型。该模型主要用于电力负荷和风电功率的高精度预测。文中详细描述了模型的构建步骤，包括数据预处理、模型搭建、训练和评估。首先，通过Pandas和Matplotlib等工具进行数据处理和可视化，接着利用Keras库构建CNN-LSTM-Attention架构的神经网络，最后通过均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)等多个评价指标对模型进行了全面评估。 适合人群：对深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者，特别是从事能源领域数据分析的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要对未来电力负荷或风电功率进行精准预测的应用场景，如电网调度、能源管理等。目标是提高预测准确性，从而优化资源配置，减少不必要的浪费。 其他说明：该模型不仅展示了强大的预测能力，还提供了详细的代码实现和注释，便于使用者理解和修改。此外，文中提到的所有技术和方法都可以根据具体的业务需求进行灵活调整。
MATLAB滑动窗口函数：高效生成机器学习样本数据的技术实现与应用
08-13
内容概要：本文介绍了一种高效的MATLAB滑动窗口函数，用于从一维原始数据中生成机器学习所需的样本数据。该函数能够快速处理大量时序数据，避免了传统的for循环方法带来的效率低下问题。文中详细解释了函数的工作原理，展示了如何利用矢量化操作提高数据处理速度，并提供了具体的使用案例，如振动数据分析和无人机飞控数据处理。此外，还提到了一些使用注意事项以及高级应用场景，如嵌套使用滑动窗口函数来提取多尺度特征。 适合人群：从事数据科学、机器学习领域的研究人员和技术人员，特别是需要处理大量时序数据的人群。 使用场景及目标：① 需要将一维原始数据转换为机器学习模型训练所需的样本数据；② 处理大规模时序数据，如振动信号、语音信号等；③ 提取不同尺度的时间序列特征，支持复杂的数据分析任务。 其他说明：该函数不仅提高了数据处理效率，还能简化代码编写，使数据科学家可以专注于更高层次的任务。同时，它也为后续的深度学习模型（如LSTM）准备好了高质量的输入数据。
APDL在起重机结构设计与参数建模中的应用及优化分析
08-13
内容概要：本文深入探讨了APDL（AutoProcessing Language）在起重机结构设计与参数建模中的应用。首先介绍了起重机设计的基本原则，如安全性、稳定性和高效性。接着详细阐述了APDL在起重机建模、参数优化以及仿真分析中的具体应用，包括数据收集、建模过程、参数设定和仿真分析等步骤。最后通过一个具体的案例分析，展示了APDL在提升起重机性能方面的作用，验证了其在实际应用中的有效性。 适合人群：从事机械工程领域的研究人员和技术人员，尤其是关注起重机设计与优化的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要深入了解APDL在起重机结构设计与参数建模中应用的研究人员和技术人员，帮助他们掌握APDL的应用技巧，提高起重机设计效率和质量。 其他说明：文中强调了APDL作为一种强大的工具，在现代起重机设计中的重要作用，同时也指出了在设计过程中应遵循的原则和注意事项。
S7-200 PLC与MCGS组态炉温控制系统的设计与实现：梯形图程序、接线图及IO分配详解 · PID控制
08-13
基于S7-200 PLC和MCGS组态软件构建的炉温控制系统。主要内容涵盖硬件连接（如Pt100温度传感器、固态继电器等），IO分配表，以及关键的梯形图程序，特别是PID控制算法的应用。文中不仅提供了详细的接线图和原理图，还分享了调试技巧，如PID参数调整方法和常见错误避免措施。此外，还讨论了系统的扩展性和稳定性优化。 适合人群：从事自动化控制领域的工程师和技术人员，尤其是对PLC编程和工业组态有初步了解的人群。 使用场景及目标：适用于需要精确控制炉温的工业应用场景，如冶金、化工等行业。目标是帮助读者掌握S7-200 PLC与MCGS组态软件的联合应用，实现高效稳定的炉温控制。 其他说明：文中提到的一些高级特性（如温度预测控制）虽然可行但需谨慎使用，确保系统稳定可靠。同时强调了通信配置的重要性，特别是PP I到Modbus RTU的转换。
markdown 优秀博文样例
04-29
<think>好的，我需要帮用户寻找关于Markdown的优秀博文样例，主要用于学习或参考格式。首先，我得看看用户提供的引用内容里有没有相关的信息。 引用[1]提到了高级Markdown编辑器支持图片、图表、数学式，还有主题功能，这可能和博文展示效果有关。引用[2]是基础语法教程，用户可能需要更高级的示例。引用[3]展示了一个Flutter Web中使用Markdown的代码示例，可能涉及技术博客的结构。引用[4]提到将文章保存为Markdown文件，可能用户想学习如何组织内容。引用[5]有代码块和表格的示例，这对格式参考有帮助。 用户需要的是优秀博文样例，所以应该找结构清晰、格式多样的例子。比如，包含标题、列表、代码块、表格、公式、图片等元素。同时，可能需要推荐一些平台或工具，如掘金、优快云上的文章，或者使用特定工具转换的示例。 还要注意用户提到的数学公式需要用$...$和$$...$$格式，所以在示例中要正确应用。比如，行内公式用$E=mc^2$，独立公式用$$ \int_a^b f(x)dx $$。 另外，引用[4]中的命令行示例可以展示如何保存优秀博文为Markdown，这对用户可能有帮助。需要建议用户查看这些保存后的文件结构，学习如何组织内容。 最后，生成相关问题时要围绕用户的需求，比如如何组织内容、优化排版、工具推荐等。</think>以下是为您整理的Markdown优秀博文示例及相关格式解析，包含技术文章、教程类、学术笔记三种典型场景的示范： ### 一、技术类博文示例 #### 标题：使用Python实现快速排序算法 ```markdown # 快速排序算法原理与实现[^1] ## 算法复杂度分析 时间复杂度推导过程： - 最优情况：$$T(n) = 2T(n/2) + O(n) \Rightarrow O(n\log n)$$ - 最坏情况：$$T(n) = T(n-1) + O(n) \Rightarrow O(n^2)$$ ## Python实现代码 ```python def quick_sort(arr): if len(arr) <= 1: return arr pivot = arr[0] return quick_sort([x for x in arr[1:] if x < pivot]) + [pivot] + quick_sort([x for x in arr[1:] if x >= pivot]) ``` ## 性能对比表格 | 数据规模 | 快速排序 | 冒泡排序 | |---------|---------|---------| | 1000 | $0.12s$ | $2.45s$ | | 10000 | $1.56s$ | 超时 | ``` ### 二、教程类博文示例 #### 标题：Markdown进阶技巧 ```markdown ## 数学公式排版 矩阵示例： $$ \begin{bmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \end{bmatrix} $$ ## 流程图语法 ```mermaid graph TD A[开始] --> B(处理数据) B --> C{是否达标?} C -->|是| D[生成报告] C -->|否| B ``` ## 注脚使用示例 机器学习需要大量训练数据[^2] ``` ### 三、学术笔记示例 #### 标题：量子力学基础概念 ```markdown ## 薛定谔方程 $$i\hbar\frac{\partial}{\partial t}\Psi = \hat{H}\Psi$$ ## 重要原理 不确定性原理表达式： $$\sigma_x \sigma_p \geq \frac{\hbar}{2}$$ 其中$\sigma$表示标准差[^3] ```
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