优快云告诉我的markdown教程

本文介绍了一款增强型Markdown编辑器的新功能,包括界面设计优化、代码高亮、图片拖拽、数学公式、甘特图、UML图表、流程图及多种编辑模式,提升了写作体验。

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

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

Mon 06 Mon 13 Mon 20 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 2.2.0 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文件或者.html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 ↩︎

<think> 嗯,用户这次是在询问优快云上是否有深度学习环境配置的教程。从对话历史看,用户之前关注的是CPU深度学习的教程,现在转向了更基础的环境搭建问题。 用户可能是个刚入门深度学习的新手,正在尝试搭建自己的第一个开发环境。ta连续询问环境配置问题,说明对实操环节存在焦虑,需要手把手的指导。考虑到ta之前关注CPU方案,可能使用的是没有独立显卡的电脑设备。 我注意到引用资料里有多个环境配置教程,其中引用[1][2][3]都非常系统地介绍了Anaconda+Pytorch的环境搭建。特别是引用[2]那个“保姆级教程”,连虚拟环境操作和库安装示例都列出来了,应该能解决用户的大部分困惑。 需要特别提醒用户注意版本兼容性问题。比如引用[3]提到PyTorch建议搭配Python3.9,引用[4]展示的torch版本是1.7.1——这些细节对新用户很重要。还要强调清华镜像源的使用(引用[5]),国内用户下载会快很多。 用户可能没意识到环境配置会遇到的典型坑点:比如CUDA版本与显卡驱动不匹配、conda和pip混用导致冲突。这些在引用[1]里都有预警,应该提炼出来提醒ta。 啊,想到个重点:既然用户之前关心CPU方案,得明确告诉ta教程里GPU相关章节可以跳过。引用[2]里正好区分了CPU/GPU的安装命令示例,这个差异点要突出说明。 最后生成的问题既要延续环境配置主题,又要衔接ta之前关注的CPU优化方向。第一个问题探讨配置检查很实用;第二个继承ta对CPU的关注;第三个则是环境搭建后的自然延伸。 </think> 根据优快云现有教程资源,以下是深度学习环境配置的核心教程及操作指南(重点适配**CPU环境**): --- ### 一、必看教程推荐 #### 1. **《Anaconda+PyTorch CPU环境配置》** - **核心步骤**: ```markdown 1. 安装Anaconda → 2. 创建虚拟环境 → 3. 安装CPU版PyTorch ``` - **详细操作**: ```bash # 创建Python 3.9环境(兼容性最佳) conda create -n dl_cpu python=3.9 conda activate dl_cpu # 安装CPU版PyTorch(无CUDA依赖) pip install torch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html ``` > *验证安装:运行`python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"` 应返回`False`[^1][^3]* #### 2. **《PyCharm集成Anaconda环境》** - **关键配置**: - 在PyCharm中选择`Conda Environment` → 指向已有虚拟环境 - 解释器路径通常为:`~/anaconda3/envs/dl_cpu/bin/python` - 安装依赖库直接使用PyCharm终端执行`pip`命令[^4] --- ### 二、CPU环境专项优化 | **问题** | **解决方案** | **效果** | |------------------|----------------------------------|------------------| | **安装速度慢** | 使用国内镜像源 | 下载提速5-10倍 | | **库版本冲突** | 固定核心库版本(如`numpy==1.23.5`) | 避免依赖报错 | | **环境污染** | 为每个项目创建独立虚拟环境 | 隔离依赖 | **镜像加速安装示例**: ```bash pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy pandas scikit-learn ``` --- ### 三、避坑指南 1. **版本匹配原则**: - Python ≤ 3.9(兼容旧版库) - PyTorch ≤ 1.7.1(CPU版最稳定) 2. **环境验证脚本**: ```python import torch print(f"PyTorch版本: {torch.__version__}") print(f"可用设备: {'CPU' if not torch.cuda.is_available() else 'GPU'}") ``` > **资源搜索建议**: > 在优快云搜索栏使用: > `深度学习环境配置 site:csdn.net 保姆教程 CPU` > 优先选择阅读量 > 5000的教程(如引用[2]阅读量超2万)[^2] ---
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