11111111111111

本文详细介绍了Markdown语法中的标题、代码块、图表(如Mermaid)、公式展示以及表格的使用方法,同时包含代码示例和高级特性如嵌套引用。

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# 标题1 #
## 标题2 ##
### 标题3 ###
#### 标题4 ####
##### 标题5 #####
###### 标题6 #######
1. a
2. 1111
3. 33333

4. b
5. c

6. d
7. e
8. f

9. g
10. h
11. i
无序
12. a
13. a1
14. a2
15. ba
16. c

有序
1. a
1. adac
1. adaw
2. adfsda
2. ad
3. sad

引用
> adsadfafadfae aef ae
a ef a fae q3ef

嵌套引用
> awd aw
>> a

引用
> 引用1
引用1 引用1


嵌套引用
> 嵌套引用1
>> 嵌套引用1

代码块
`
adaawf
`
多行代码块儿
```
adaawfwrfwr
```


//链接
[百度1](www.baidu.com)


![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/6545090e6b5d468ab8d435945d4b15dd.jpeg)
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/1471955585c142b396684b8a407a433f.gif)

```mermaid
graph LR
A[长方形] -- 链接 --> B((圆))
A --> C(圆角长方形)
B --> D{菱形}
C --> D
```

分割线
---
- - -
-------
*****
* * *
____


```mermaid
flowchat
st=>start: 开始
e=>end: 结束
op=>operation: 我的操作
cond=>condition: 确认?

st->op->cond
cond(yes)->e
cond(no)->op
```

```mermaid
classDiagram
Class01 <|-- AveryLongClass : Cool
<<interface>> Class01
Class09 --> C2 : Where am i?
Class09 --* C3
Class09 --|> Class07
Class07 : equals()
Class07 : Object[] elementData
Class01 : size()
Class01 : int chimp
Class01 : int gorilla
class Class10 {
>>service>>
int id
size()
}
```

Gamma公式展示 $\Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall
n\in\mathbb N$ 是通过 Euler integral

$$
\Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,.
$$
表格
|123|2

34|345|
|:-|:-:|-:|
|abc|bcd|cde|
|abc|bcd|cde|
|abc|bcd|cde|
|abc|bcd|cde|
|abc|bcd|cde|
//例子二
|123|234|345|
|:---|:---:|---:|
|abc|bcd|cde|
|abc|bcd|cde|
|abc|bcd|cde|
//例子三
123|234|345
:-|:-:|-:
abc|bcd|cde
abc|bcd|cde
abc|bcd|cde

- [ ] 复选框
- [x] 选中状态

//斜体
*md*

//粗体
**md**

//斜体
_md_

//斜体
__md__

//转义

\+

//删除线

~~删除~~

[inscode](InsCode - 让你的灵感立刻落地)

> 321313131

```bash
32131313
```

### 关于 `IndexError` 错误分析 在 Python 中,`IndexError` 表明尝试访问超出范围的索引位置。对于提到的 `GraphDAG(pc.causal_mat)` 和因果发现工具包中的代码片段,可能的原因在于输入数据结构不匹配或索引操作不当。 以下是可能导致该错误的具体原因以及解决方案: #### 数据验证不足 如果 `pc.causal_mat` 是一个多维数组或矩阵,则需要确认其维度是否满足后续函数调用的要求。例如,在某些情况下,`causal_mat` 可能为空或者形状不符合预期[^1]。 ```python if pc.causal_mat is None or len(pc.causal_mat) == 0: raise ValueError("The matrix 'pc.causal_mat' cannot be empty.") ``` #### 索引越界问题 当尝试通过索引来访问某个对象时,如果没有先检查索引的有效性,可能会引发此异常。可以增加边界条件判断来避免此类情况发生: ```python def validate_index(index, seq_names): if isinstance(index, str): if index not in seq_names: raise IndexError(f'Sequence {index} does not exist.') return seq_names.index(index) elif rand_choice: return np.random.randint(len(seq_names)) else: raise TypeError('Invalid type of index provided') ``` #### 输入参数校验 确保传递给 `GraphDAG()` 的参数已经过适当预处理并符合期望格式。比如,假设 `pc.causal_mat` 应该是一个二维 NumPy 数组表示邻接关系表的话,那么我们可以这样写入防护逻辑: ```python import numpy as np # Check that the input is a valid adjacency matrix. assert isinstance(pc.causal_mat, np.ndarray), "'pc.causal_mat' must be an ndarray." assert pc.causal_mat.ndim == 2 and pc.causal_mat.shape[0]==pc.causal_mat.shape[1], \ "Adjacency matrix should have equal number rows & columns" ``` 另外值得注意的是,有时候即使表面上看起来像是简单的下标溢出问题,实际上背后隐藏着更深层次的数据质量问题——即所提供的原始资料本身存在缺失值、重复项或者其他形式上的瑕疵。因此建议从源头抓起,仔细审查每一步骤所依赖的基础素材质量如何。 最后附上一段简化版繁体转简体的例子供参考对比学习思路: ```python from opencc import OpenCC converter = OpenCC('t2s') # 定义转换模式为传统汉字到现代标准汉字 text_traditional = "繁體字轉換測試" converted_text = converter.convert(text_traditional) print(converted_text) # 输出应该是:“繁体字转换测试” ```
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