MarkDown30分钟入门教程

本文将带领您快速了解Markdown的基本使用,包括如何创建标题、超链接、代码块、以及实现文本的加粗、斜体、转义等功能。Markdown作为一种易于阅读和书写的文本格式,广泛应用于项目README文件、博客、文档编辑等领域。

MarkDown30分钟入门教程

编辑带格式文档不知道MarkDown,那你绝对OUT了. 大名鼎鼎的github,里面所有项目的README都是用这种格式写的.带格式文档类型很多了,包括完全不可文本阅读的,类似Word,还有半可读的HTML,XML等等,当然也包括MarkDown.
Markdown 的目标是实现”易读易写”.易读包括格式化后的文本的可读性,更重要的是在纯文本状态下也基本可读.实现这个目标的方法就是使用最简单的标记语法,进而实现了易写的特点.
通过本教程希望带给大家可以使用MD完成以下基本的编辑工作:

  • 标题
  • 超链接
  • 代码块
  • 加粗
  • 斜体
  • 转义

标题
# 共六级标题

超链接
[极客书网](http://gitbook.net “开源电子书索引”)
三部分(显示文本,超链接,介绍文本)效果如下
极客书网

代码块
直接4个空格或tab就可以

int main() {
    reutrn 0;
}

加粗
前后都两个* 即**

斜体
前后都一个*

转义
\\ 反斜杠
\` 反引号
\* 星号
\_ 下划线
\{\} 大括号
\ [ \ ] 中括号
\(\) 小括号
\# 井号
\+ 加号
\- 减号
\. 英文句号
\! 感叹号

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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