欢迎使用优快云-markdown编辑器

欢迎使用Markdown编辑器写博客

本Markdown编辑器使用StackEdit修改而来,用它写博客,将会带来全新的体验哦:

  • Markdown和扩展Markdown简洁的语法
  • 代码块高亮
  • 图片链接和图片上传
  • LaTex数学公式
  • UML序列图和流程图
  • 离线写博客
  • 导入导出Markdown文件
  • 丰富的快捷键

快捷键

  • 加粗 Ctrl + B
  • 斜体 Ctrl + I
  • 引用 Ctrl + Q
  • 插入链接 Ctrl + L
  • 插入代码 Ctrl + K
  • 插入图片 Ctrl + G
  • 提升标题 Ctrl + H
  • 有序列表 Ctrl + O
  • 无序列表 Ctrl + U
  • 横线 Ctrl + R
  • 撤销 Ctrl + Z
  • 重做 Ctrl + Y

Markdown及扩展

Markdown 是一种轻量级标记语言,它允许人们使用易读易写的纯文本格式编写文档,然后转换成格式丰富的HTML页面。 —— [ 维基百科 ]

使用简单的符号标识不同的标题,将某些文字标记为粗体或者斜体,创建一个链接等,详细语法参考帮助?。

本编辑器支持 Markdown Extra ,  扩展了很多好用的功能。具体请参考Github.

表格

Markdown Extra 表格语法:

项目价格
Computer$1600
Phone$12
Pipe$1

可以使用冒号来定义对齐方式:

项目价格数量
Computer1600 元5
Phone12 元12
Pipe1 元234

定义列表

Markdown Extra 定义列表语法: 项目1 项目2
定义 A
定义 B
项目3
定义 C

定义 D

定义D内容

代码块

代码块语法遵循标准markdown代码,例如:

@requires_authorization
def somefunc(param1='', param2=0):
    '''A docstring'''
    if param1 > param2: # interesting
        print 'Greater'
    return (param2 - param1 + 1) or None
class SomeClass:
    pass
>>> message = '''interpreter
... prompt'''

脚注

生成一个脚注1.

目录

[TOC]来生成目录:

数学公式

使用MathJax渲染LaTex 数学公式,详见math.stackexchange.com.

  • 行内公式,数学公式为: Γ(n)=(n1)!nN
  • 块级公式:

x=b±b24ac2a

更多LaTex语法请参考 这儿.

UML 图:

可以渲染序列图:

Created with Raphaël 2.1.0 张三 张三 李四 李四 嘿,小四儿, 写博客了没? 李四愣了一下,说: 忙得吐血,哪有时间写。

或者流程图:

Created with Raphaël 2.1.0 开始 我的操作 确认? 结束 yes no
  • 关于 序列图 语法,参考 这儿,
  • 关于 流程图 语法,参考 这儿.

离线写博客

即使用户在没有网络的情况下,也可以通过本编辑器离线写博客(直接在曾经使用过的浏览器中输入write.blog.youkuaiyun.com/mdeditor即可。Markdown编辑器使用浏览器离线存储将内容保存在本地。

用户写博客的过程中,内容实时保存在浏览器缓存中,在用户关闭浏览器或者其它异常情况下,内容不会丢失。用户再次打开浏览器时,会显示上次用户正在编辑的没有发表的内容。

博客发表后,本地缓存将被删除。 

用户可以选择 把正在写的博客保存到服务器草稿箱,即使换浏览器或者清除缓存,内容也不会丢失。

注意:虽然浏览器存储大部分时候都比较可靠,但为了您的数据安全,在联网后,请务必及时发表或者保存到服务器草稿箱

浏览器兼容

  1. 目前,本编辑器对Chrome浏览器支持最为完整。建议大家使用较新版本的Chrome。
  2. IE9以下不支持
  3. IE9,10,11存在以下问题
    1. 不支持离线功能
    2. IE9不支持文件导入导出
    3. IE10不支持拖拽文件导入


  1. 这里是 脚注内容.
在当今计算机视觉领域,深度学习模型在图像分割任务中发挥着关键作用,其中 UNet 是一种在医学影像分析、遥感图像处理等领域广泛应用的经典架构。然而,面对复杂结构和多尺度特征的图像,UNet 的性能存在局限性。因此,Nested UNet(也称 UNet++)应运而生,它通过改进 UNet 的结构,增强了特征融合能力,提升了复杂图像的分割效果。 UNet 是 Ronneberger 等人在 2015 年提出的一种卷积神经网络,主要用于生物医学图像分割。它采用对称的编码器 - 解码器结构,编码器负责提取图像特征,解码器则将特征映射回原始空间,生成像素级预测结果。其跳跃连接设计能够有效传递低层次的细节信息,从而提高分割精度。 尽管 UNet 在许多场景中表现出色,但在处理复杂结构和多尺度特征的图像时,性能会有所下降。Nested UNet 通过引入更深层次的特征融合来解决这一问题。它在不同尺度上建立了密集的连接路径,增强了特征的传递与融合。这种“嵌套”结构不仅保持了较高分辨率,还增加了特征学习的深度,使模型能够更好地捕获不同层次的特征,从而显著提升了复杂结构的分割效果。 模型结构:在 PyTorch 中,可以使用 nn.Module 构建 Nested UNet 的网络结构。编码器部分包含多个卷积层和池化层,并通过跳跃连接传递信息;解码器部分则包含上采样层和卷积层,并与编码器的跳跃连接融合。每个阶段的连接路径需要精心设计,以确保不同尺度信息的有效融合。 编码器 - 解码器连接:Nested UNet 的核心在于多层次的连接。通过在解码器中引入“skip connection blocks”,将编码器的输出与解码器的输入相结合,形成一个密集的连接网络,从而实现特征的深度融合。 训练与优化:训练 Nested UNet 时,需要选择合适的损失函数和优化器。对于图像分割任务,常用的损失
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