微知-mermaid中如何将某几条关系放入一个框中？作为子图？（subgraph AA开始，end结束）

最新推荐文章于 2025-05-07 20:56:19 发布
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分类专栏： 软件工具使用 文章标签： mermaid
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方式

以subgraph [title] 关键字开始
以end结束
中间的关系都会被

subgraph AA
ab --> b
end

实操

在这里插入图片描述

mermaid
qq_50484317的博客
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阅读官方文档时的个人笔记
Mermaid语法大全
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06-13 6619
​ Mermaid是一个开源的、基于JavaScript的绘图库，它可以用简洁的、人类可读的文本描述和绘制流程图、序列图、甘特图、类图、实例图、状态图和部署图等不同类型的图表。Mermaid的语法简单易懂，支持针对不同类型图表的定制化设置，可以轻松绘制高质量的图表并嵌入到网页、Markdown文档和其它支持HTML的场景之中。此外，它还支持插件和编辑器的集成，使得用户可以更加高效地使用和管理Mermaid图表。Mermaid是一个接近理想状态的图表和流程图的设计工具，是众多开发者和作者的首选。
Mermaid的常见用法
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05-07 1330
以下是 Mermaid.js 常见图表语法的详细整理，涵盖 10 种常用图表类型，附语法说明和示例代码，适合快速查阅和实战使用。
[教程]网络流详解: 从入门到放弃
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04-03 642
网络流从入门到放弃 [TOC] by 沉迷流体力学无心刷题的rvalue €€£ WARNING: 前方多图杀猫 关于这篇文章 本来这个是18年12月在校内讲课用的课件...本来打算当时就放到博客上但是因为里面有大量mermaid图就没敢放qaq...然而突然发现cnblogs是滋磁mermaid图的于是就丢出来了qaq 如果有错漏之处还请在评论区指正. 好像由于目录结构太大所以cnbl...
mermaid之subgraph的使用
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mermaid之subgraph的使用
Mermaid 详解与实践
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Mermaid 是一种基于文本的图表绘制语言，它巧妙地融合在 Markdown 文档里，让使用者无需复杂的图形编辑软件，仅靠敲代码就能生成专业美观的各类图表。这一特性使得它在技术写作、项目文档、知识分享等领域迅速走红，为可视化表达流程、架构、时间安排等信息提供了高效途径。官网地址 https://mermaid.nodejs.cn/intro/。
flowchart TD subgraph 数据预处理 A[原始数据] --> B[时间对齐与重采样] B --> C[标准化: 状态量二值化/模拟量Z-score] C --> D[滑动窗口构造: T=窗口长度, stride=步长] D --> E[标签生成: 互相关计算或人工标注] end subgraph 模型架构 subgraph 双流LSTM编码器 F[状态量输入 S ∈ R^{T×1}] --> G[LSTM编码器] H[模拟量输入 A ∈ R^{T×m}] --> I[LSTM编码器] G --> J[状态量特征 H_s ∈ R^{T×h}] I --> K[模拟量特征 H_a ∈ R^{T×h}] end subgraph 交叉注意力机制 J --> L[Query投影: Q = H_s·W_q] K --> M[Key投影: K = H_a·W_k] K --> N[Value投影: V = H_a·W_v] L & M --> O[计算注意力权重: softmax(QK^T/√d)] O & N --> P[加权聚合: Attention(Q,K,V)] P --> Q[时间步对齐位置计算 j_i = Σk·A_{ik}] Q --> R[窗口级延迟估计 d = median(j_i - i)] end subgraph 输出层 R --> S[回归头: 全连接层 → d_pred] S --> T[异常分类头: Sigmoid → p_anomaly] end end subgraph 训练与优化 T --> U[联合损失函数] U --> V["L = α·Huber(d_pred, d_true) + β·BCE(p, y) + γ·对齐损失"] V --> W[AdamW优化器 + 学习率调度] end subgraph 异常检测与对齐 S --> X[阈值判定: |d_pred| > μ±kσ?] X -->|是| Y[标记为异常] X -->|否| Z[正常数据] S --> AA[序列对齐: 整数延迟平移/样条插值] AA --> AB[对齐评估: DTW距离/MI值] end subgraph 验证部署 AB --> AC[合成数据测试: MAE/F1-score] AC --> AD[实际场景微调] AD --> AE[模型轻量化: ONNX/TensorRT] end style 数据预处理 fill:#f9f9f9,stroke:#666 style 模型架构 fill:#e6f3ff,stroke:#3399ff style 训练与优化 fill:#ffe6e6,stroke:#ff6666 style 异常检测与对齐 fill:#e6ffe6,stroke:#66cc66 style 验证部署 fill:#fff0e6,stroke:#ff9933，对上述代码进行优化
03-18
用户之前遇到了一个语法错误，现在他们提供了一个更复杂的流程图代码，并希望进行优化。首先，我要仔细检查用户提供的代码，找出可能的语法问题和改进点。 首先，用户之前的错误是关于节点符号不匹配，特别是...
请将以上内容用mermaid格式的框图表示。
03-08
可能需要使用子图将双流编码器部分分开，再合并到联合表征层。 最后，确保每个模块的命名与修正后的描述一致，比如“时序卷积网络(TCN)”、“卷积注意力网络(CBAM)”、“LSTM解码器”等，并且技术术语准确。同时，...
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