Markdown系列之语法

Markdown语法全解析
这篇博客详细介绍了Markdown的基本语法,包括标题、区块引用、列表、表格、代码区块、分隔线等,并深入探讨了区段元素如链接、强调、代码和图片的使用。此外,还提到了Markdown对HTML的兼容性、特殊字符的自动转换,以及Mermaid图表的绘制,如流程图、序列图UML和甘特图。

Markdown

http://www.markdown.cn/

注意空格

标题

#

区块引用

>

列表

无序列表 * + -
有序列表 1.

表格

类型描述
->没有箭头的实线
–>没有箭头的虚线
->>带箭头的实线
–>>带箭头的虚线
-X实线与末端的十字架(异步)
–X最后用十字线的虚线(异步)

代码区块


	代码块

分隔线

***


区段元素

链接

行内式

行内式链接

参考式

自动链接

http://example.com/

强调

斜体 *

加粗 **

加粗并斜体 ***

代码

` ``

代码

图片

行内式
Alt text
参考式
Alt text

特殊字符

Markdown 支持以下这些符号前面加上反斜杠来帮助插入普通的符号:

\   反斜线
`   反引号
*   星号
_   底线
{}  花括号
[]  方括号
()  括弧
#   井字号
+   加号
-   减号
.   英文句点
!   惊叹号

兼容 HTML

特殊字符自动转换

© ©
AT&T AT&T
4 < 5 4 &lt; 5

Mermaid

https://mermaidjs.github.io/

流程图

序列图UML

别名as
激活和停用
笔记
loop循环
alt
opt

甘特图

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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