【转载】优秀博文转载

点评:简单易懂;

虚拟化

  • 《libvirt kvm 虚拟机上网 – Bridge桥接》
  • 《KVM详解,太详细太深入了,经典》
 

Tomcat

点评:主要是那张图片的配置

Nginx

点评:测试可用,需要修改chk_nginx为755权限;

Redis

点评:讲解的比较详细,还未亲自测试。
 
 
  • 《Jedis》 
https://github.com/xetorthio/jedis/wiki/Getting-started (官网文章:基本用法) 
https://github.com/xetorthio/jedis/wiki/AdvancedUsage     (官网文章:讲解的高级用法)   
点评:测试可用。基本操作讲的比较详细。
点评:测试可用。代码布局可借鉴。测试时可以将Spring部分去掉。

Java
《深入理解 Java final 变量的内存模型》

http://www.importnew.com/16989.html  
http://www.infoq.com/cn/articles/java-memory-model-6







 


 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 





<think>好的,我需要帮用户寻找关于Markdown的优秀博文样例,主要用于学习或参考格式。首先,我得看看用户提供的引用内容里有没有相关的信息。 引用[1]提到了高级Markdown编辑器支持图片、图表、数学式,还有主题功能,这可能和博文展示效果有关。引用[2]是基础语法教程,用户可能需要更高级的示例。引用[3]展示了一个Flutter Web中使用Markdown的代码示例,可能涉及技术博客的结构。引用[4]提到将文章保存为Markdown文件,可能用户想学习如何组织内容。引用[5]有代码块和表格的示例,这对格式参考有帮助。 用户需要的是优秀博文样例,所以应该找结构清晰、格式多样的例子。比如,包含标题、列表、代码块、表格、公式、图片等元素。同时,可能需要推荐一些平台或工具,如掘金、优快云上的文章,或者使用特定工具转换的示例。 还要注意用户提到的数学公式需要用$...$和$$...$$格式,所以在示例中要正确应用。比如,行内公式用$E=mc^2$,独立公式用$$ \int_a^b f(x)dx $$。 另外,引用[4]中的命令行示例可以展示如何保存优秀博文为Markdown,这对用户可能有帮助。需要建议用户查看这些保存后的文件结构,学习如何组织内容。 最后,生成相关问题时要围绕用户的需求,比如如何组织内容、优化排版、工具推荐等。</think>以下是为您整理的Markdown优秀博文示例及相关格式解析,包含技术文章、教程类、学术笔记三种典型场景的示范: ### 一、技术类博文示例 #### 标题:使用Python实现快速排序算法 ```markdown # 快速排序算法原理与实现[^1] ## 算法复杂度分析 时间复杂度推导过程: - 最优情况:$$T(n) = 2T(n/2) + O(n) \Rightarrow O(n\log n)$$ - 最坏情况:$$T(n) = T(n-1) + O(n) \Rightarrow O(n^2)$$ ## Python实现代码 ```python def quick_sort(arr): if len(arr) <= 1: return arr pivot = arr[0] return quick_sort([x for x in arr[1:] if x < pivot]) + [pivot] + quick_sort([x for x in arr[1:] if x >= pivot]) ``` ## 性能对比表格 | 数据规模 | 快速排序 | 冒泡排序 | |---------|---------|---------| | 1000 | $0.12s$ | $2.45s$ | | 10000 | $1.56s$ | 超时 | ``` ### 二、教程类博文示例 #### 标题:Markdown进阶技巧 ```markdown ## 数学公式排版 矩阵示例: $$ \begin{bmatrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \end{bmatrix} $$ ## 流程图语法 ```mermaid graph TD A[开始] --> B(处理数据) B --> C{是否达标?} C -->|是| D[生成报告] C -->|否| B ``` ## 注脚使用示例 机器学习需要大量训练数据[^2] ``` ### 三、学术笔记示例 #### 标题:量子力学基础概念 ```markdown ## 薛定谔方程 $$i\hbar\frac{\partial}{\partial t}\Psi = \hat{H}\Psi$$ ## 重要原理 不确定性原理表达式: $$\sigma_x \sigma_p \geq \frac{\hbar}{2}$$ 其中$\sigma$表示标准差[^3] ```
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