Markdown编辑器的基本语法

欢迎使用Markdown编辑器

你好! 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章,了解一下Markdown的基本语法知识。

新的改变

我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持,除了标准的Markdown编辑器功能,我们增加了如下几点新功能,帮助你用它写博客:

  1. 全新的界面设计 ,将会带来全新的写作体验;
  2. 在创作中心设置你喜爱的代码高亮样式,Markdown 将代码片显示选择的高亮样式 进行展示;
  3. 增加了 图片拖拽 功能,你可以将本地的图片直接拖拽到编辑区域直接展示;
  4. 全新的 KaTeX数学公式 语法;
  5. 增加了支持甘特图的mermaid语法1 功能;
  6. 增加了 多屏幕编辑 Markdown文章功能;
  7. 增加了 焦点写作模式、预览模式、简洁写作模式、左右区域同步滚轮设置 等功能,功能按钮位于编辑区域与预览区域中间;
  8. 增加了 检查列表 功能。

功能快捷键

撤销:Ctrl/Command + Z
重做:Ctrl/Command + Y
加粗:Ctrl/Command + B
斜体:Ctrl/Command + I
标题:Ctrl/Command + Shift + H
无序列表:Ctrl/Command + Shift + U
有序列表:Ctrl/Command + Shift + O
检查列表:Ctrl/Command + Shift + C
插入代码:Ctrl/Command + Shift + K
插入链接:Ctrl/Command + Shift + L
插入图片:Ctrl/Command + Shift + G
查找:Ctrl/Command + F
替换:Ctrl/Command + G

合理的创建标题,有助于目录的生成

直接输入1次#,并按下space后,将生成1级标题。
输入2次#,并按下space后,将生成2级标题。
以此类推,我们支持6级标题。有助于使用TOC语法后生成一个完美的目录。

如何改变文本的样式

强调文本 强调文本

加粗文本 加粗文本

标记文本

删除文本

引用文本

H2O is是液体。

210 运算结果是 1024.

插入链接与图片

链接: link.

图片: Alt

带尺寸的图片: Alt

居中的图片: Alt

居中并且带尺寸的图片: Alt

当然,我们为了让用户更加便捷,我们增加了图片拖拽功能。

如何插入一段漂亮的代码片

博客设置页面,选择一款你喜欢的代码片高亮样式,下面展示同样高亮的 代码片.

// An highlighted block
var foo = 'bar';

生成一个适合你的列表

  • 项目
    • 项目
      • 项目
  1. 项目1
  2. 项目2
  3. 项目3
  • 计划任务
  • 完成任务

创建一个表格

一个简单的表格是这么创建的:

项目Value
电脑$1600
手机$12
导管$1

设定内容居中、居左、居右

使用:---------:居中
使用:----------居左
使用----------:居右

第一列第二列第三列
第一列文本居中第二列文本居右第三列文本居左

SmartyPants

SmartyPants将ASCII标点字符转换为“智能”印刷标点HTML实体。例如:

TYPEASCIIHTML
Single backticks'Isn't this fun?'‘Isn’t this fun?’
Quotes"Isn't this fun?"“Isn’t this fun?”
Dashes-- is en-dash, --- is em-dash– is en-dash, — is em-dash

创建一个自定义列表

Markdown
Text-to- HTML conversion tool
Authors
John
Luke

如何创建一个注脚

一个具有注脚的文本。2

注释也是必不可少的

Markdown将文本转换为 HTML

KaTeX数学公式

您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:

Gamma公式展示 Γ ( n ) = ( n − 1 ) ! ∀ n ∈ N \Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N Γ(n)=(n1)!nN 是通过欧拉积分

Γ ( z ) = ∫ 0 ∞ t z − 1 e − t d t   . \Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,. Γ(z)=0tz1etdt.

你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.

新的甘特图功能,丰富你的文章

2014-01-07 2014-01-09 2014-01-11 2014-01-13 2014-01-15 2014-01-17 2014-01-19 2014-01-21 已完成 进行中 计划一 计划二 现有任务 Adding GANTT diagram functionality to mermaid
  • 关于 甘特图 语法,参考 这儿,

UML 图表

可以使用UML图表进行渲染。 Mermaid. 例如下面产生的一个序列图:

张三 李四 王五 你好!李四, 最近怎么样? 你最近怎么样,王五? 我很好,谢谢! 我很好,谢谢! 李四想了很长时间, 文字太长了 不适合放在一行. 打量着王五... 很好... 王五, 你怎么样? 张三 李四 王五

这将产生一个流程图。:

链接
长方形
圆角长方形
菱形
  • 关于 Mermaid 语法,参考 这儿,

FLowchart流程图

我们依旧会支持flowchart的流程图:

Created with Raphaël 2.3.0 开始 我的操作 确认? 结束 yes no
  • 关于 Flowchart流程图 语法,参考 这儿.

导出与导入

导出

如果你想尝试使用此编辑器, 你可以在此篇文章任意编辑。当你完成了一篇文章的写作, 在上方工具栏找到 文章导出 ,生成一个.md文件或者.html文件进行本地保存。

导入

如果你想加载一篇你写过的.md文件,在上方工具栏可以选择导入功能进行对应扩展名的文件导入,
继续你的创作。


  1. mermaid语法说明 ↩︎

  2. 注脚的解释 ↩︎

在本章中,我们将深入探讨基于块匹配的全景图像拼接技术,这是一种广泛应用于计算机视觉和图像处理领域的技术。在深度学习和机器学习的背景下,这种方法的实现与整合显得尤为重要,因为它们能够提升图像处理的效率和精度。下面,我们将会详细阐述相关知识点。 我们要了解什么是全景图像拼接。全景图像拼接是一种将多张有限视角的图像合并成一个宽视角或全方位视角图像的技术,常用于虚拟现实、地图制作、监控系统等领域。通过拼接,我们可以获得更广阔的视野,捕捉到单个图像无法覆盖的细节。 块匹配是全景图像拼接中的核心步骤,其目的是寻找两张图片中对应区域的最佳匹配。它通常包括以下几个关键过程: 1. **图像预处理**:图像的预处理包括灰度化、直方图均衡化、降噪等操作,以提高图像质量,使匹配更加准确。 2. **特征提取**:在每张图像上选择特定区域(块)并计算其特征,如灰度共生矩阵、SIFT(尺度不变特征变换)、SURF(加速稳健特征)等,这些特征应具备旋转、缩放和光照不变性。 3. **块匹配**:对于每一张图像的每个块,计算与另一张图像所有块之间的相似度,如欧氏距离、归一化互信息等。找到最相似的块作为匹配对。 4. **几何变换估计**:根据匹配对确定对应的几何关系,例如仿射变换、透视变换等,以描述两张图像之间的相对位置。 5. **图像融合**:利用估计的几何变换,对图像进行融合,消除重叠区域的不一致性和缝隙,生成全景图像。 在MATLAB环境中实现这一过程,可以利用其强大的图像处理工具箱,包括图像读取、处理、特征检测和匹配、几何变换等功能。此外,MATLAB还支持编程和脚本,方便算法的调试和优化。 深度学习和机器学习在此处的角色主要是改进匹配过程和图像融合。例如,通过训练神经网络模型,可以学习到更具鲁棒性的特征表示,增强匹配的准确性。同时,深度学习方法也可以用于像素级别的图像融合,减少拼接的失真和不连续性。 在实际应用中,我们需要注意一些挑战,比如光照变化、遮挡、动态物体等,这些因素可能会影响匹配效果。因此,往往需要结合其他辅助技术,如多视图几何、稀疏重建等,来提高拼接的稳定性和质量。 基于块匹配的全景图像拼接是通过匹配和融合多张图像来创建全景视图的过程。在MATLAB中实现这一技术,可以结合深度学习和机器学习的先进方法,提升匹配精度和图像融合质量。通过对压缩包中的代码和数据进行学习,你可以更深入地理解这一技术,并应用于实际项目中。
基于Python+OpenCV的全景图像拼接系统设计与实现 本系统的设计与实现基于Python和OpenCV,旨在提供一个高效、准确的全景图像拼接系统。系统的前台界面使用了最新的HTML5技术,使用DIV+CSS进行布局,使整个前台页面变得更美观,极大的提高了用户的体验。后端的代码技术选择的是PYTHON,PYTHON语言是当下最常用的编程语言之一,可以保证系统的稳定性和流畅性,PYTHON可以灵活的与数据库进行连接。 系统的数据使用的MYSQL数据库,它可以提高查询的速度,增强系统数据存储的稳定性和安全性。同时,本系统的图像拼接技术以OpenCV为核心,最大化提升图片拼接的质量。 本系统的设计与实现可以分为以下几个部分: 一、系统架构设计 本系统的架构设计主要基于Python和OpenCV,使用MYSQL数据库存储数据。系统的前台界面使用HTML5技术,后端使用PYTHON语言连接MYSQL数据库,实现图像拼接功能。 二、图像拼接算法 本系统使用OpenCV库实现图像拼接,OpenCV库提供了丰富的图像处理功能,可以实现图像拼接、图像识别、图像处理等功能。通过OpenCV库,可以实现高效、准确的图像拼接。 三、系统实现 本系统的实现主要基于Python和OpenCV,使用MYSQL数据库存储数据。系统的前台界面使用HTML5技术,后端使用PYTHON语言连接MYSQL数据库,实现图像拼接功能。同时,本系统还实现了用户认证、数据加密、数据备份等功能,以确保系统的安全和稳定性。 四、系统优点 本系统的优点有: * 高效:本系统使用OpenCV库实现图像拼接,可以实现高效的图像拼接。 * 准确:本系统使用OpenCV库实现图像拼接,可以实现准确的图像拼接。 * 安全:本系统实现了用户认证、数据加密、数据备份等功能,以确保系统的安全和稳定性。 * 灵活:本系统使用PYTHON语言,可以灵活的与数据库进行连接,实现灵活的图像拼接功能。 本系统的设计与实现可以提供一个高效、准确的全景图像拼接系统,为用户提供了一个方便、快捷的图像拼接体验。
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