markdown学习

最新推荐文章于 2025-07-07 16:03:55 发布
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本文介绍如何使用SublimeText3编辑Markdown文档，包括语法高亮、图片插入、列表创建等技巧，并推荐了图床服务。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

markdown使用

使用Sublime Text 3写Markdown
在sublime中 按下组合键Ctrl+Shift+P调出命令面板，输入mdp，可以在浏览器中预览markdown文件。

Markdown 语法的简要规则

标题(文字前加 # 号，一共六级标题)

一级标题

二级标题

三级标题

无序列表

  • feng(在文字前加上 - 或 * ，然后一个空格)

有序列表

  1. feng（直接在文字前加1. 2. 3.，然后一个空格）

引用(在文本前加入 > )

图片与链接
图片为：![图片描述](图片地址)
在这里插入图片描述
链接为：[链接名](链接地址)
使用Sublime Text 3写Markdown
插入图片的地址需要图床，这里推荐围脖图床修复计划 与 CloudApp 的服务，生成URL地址即可。

用反引号包含显示浅粉色，可以保留字符原格式，如；#这里不是标题了

粗体(两个 * 包含一段文本) 斜体(用一个 * 包含一段文本)

代码框

xxx

分割线(三个*号，***)

表格

TablesAreCool
col 3 isright-aligned$1600
col 2 iscentered$12
zebra stripesare neat$1
一只肥鹤
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04-29
### MarkDown 学习知识点详解 #### 一、MarkDown简介 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，然后转换成结构化的HTML（标准通用标记语言的一个应用）文档。Markdown由John ...
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07-19
### Markdown学习笔记知识点详解 #### 一、Markdown概述 **定义与特点：** - **定义：** Markdown是一种轻量级的标记语言，旨在简化写作流程，使得文本编辑变得更加直观和易于阅读。 - **特点：** - **简洁性：*...
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m0_74101522的博客
08-31 1024
不同的Markdown解析器可能会支持不同程度的扩展语法，因此在使用时需要注意查看所使用的解析器的具体文档。不同的Markdown解析器可能会支持不同程度的扩展语法，因此在使用时需要注意查看所使用的解析器的具体文档。Markdown 在与 AI 生成内容（AIGC）相关的提示词工程中扮演着重要的角色，尤其是在像 ChatGPT 这样的上下文敏感的自然语言处理系统中。通过以上方法，你可以利用 Markdown 的简洁性来编写复杂的内容，并将其转换为你所需的最终格式。
Markdown学习
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10-16 1139
标题使用 # 符号表示标题，# 的数量对应标题的级别。段落直接输入文本即可创建段落，段落之间用空行分隔。
Markdown 学习笔记
桐桐爸 专栏
11-28 1291
,然后在方括号增加替代文本，图片链接放在圆括号里，括号里的链接后可以增加一个可选的图片标题文本。要创建无序列表，请在每个列表项前面添加破折号 (-)、星号 (*) 或加号 (+)。缩进一个或多个列表项可创建嵌套列表。要创建分隔线，请在单独一行上使用三个或多个星号 (***)、破折号 (—) 或下划线 (___) ，并且不能包含其他内容。要创建有序列表，请在每个列表项前添加数字并紧跟一个英文句点。要创建标题，请在单词或短语前面添加井号 (#)。要将单词或短语表示为代码，请将其包裹在反引号 (`) 中。
markdown 学习指南
2302_79340870的博客
03-25 1638
使用纯文本格式编写，再转化为结构上有效的xhtml或html。
markdown学习笔记（个人向） Part.1
ozawacai的博客
07-07 1066
详细叙述markdown编写的各个方面，贴近于实际编写，基于VS Code的插件markdown-preview-enhanced。
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学习自用笔记，部分逻辑在作者心中，可能不适合参考。
markdown 学习的笔记
07-13
### Markdown 学习笔记知识点详解 #### 一、Markdown简介 ...Markdown的语法简单直观，使得...以上就是Markdown学习笔记中的主要知识点，掌握了这些基本语法后，就可以轻松地使用Markdown来撰写美观且结构化的文档了。
【java毕业设计】喀什美食订餐网源码（ssm+mysql+说明文档+LW+PPT）.zip
08-13
基于SSM框架的喀什美食订餐网的前台包含了用户注册、菜品列表、菜品排行、在线点餐和菜品收藏功能，下面是对这些功能的详细介绍： （1）用户注册功能：允许新用户创建自己的账户，并提供基本信息如用户名、密码等。注册完成后，用户可以登录到系统中进行后续操作。 （2）菜品列表功能：展示了所有可供选择的菜品，每个菜品都配有详细的描述、图片和价格等信息。用户可以通过搜索功能快速找到自己感兴趣的菜品，也可以按照分类或关键词进行筛选和排序。 （3）菜品排行功能：显示了当前最受欢迎或高评分的菜品，帮助用户挑选热门菜品，并参考其他用户的评价和推荐。 （4）在线点餐功能：允许用户在浏览菜品后直接下单，选择餐厅、菜品数量和其他相关选项。用户还可以添加特殊要求或备注，以满足个性化的需求。提交订单后，用户可以实时查看订单状态并付款。 完整前后端源码，部署后可正常运行！ 环境说明 开发语言：Java后端 框架：ssm，mybatis JDK版本：JDK1.8+ 数据库：mysql 5.7+ 数据库工具：Navicat11+ 开发软件：eclipse/idea Maven包：Maven3.3+ 部署容器：tomcat7.5+
电力电子仿真技术解析：MMC、HVDC与微电网的建模与应用
08-13
电力电子仿真领域的关键技术，重点讨论了模块化多电平换流器(MMC)仿真、高压直流输电(HVDC)仿真以及微电网仿真。首先，通过MATLAB Simulink环境构建MMC仿真模型，研究其工作原理和性能特点，特别是如何通过级联子模块实现高电压、低谐波的效果。其次，探讨了柔性直流输电(VSC-HVDC)仿真，涉及SPWM、NLM、CPS-PWM等调制技术的应用，展示了这些技术如何提升系统的灵活性和稳定性。最后，针对微电网仿真，模拟了风电、光伏、储能等多种能源形式的协同工作，优化微电网的设计和运行。 适合人群：从事电力系统研究的技术人员、高校师生及相关领域的研究人员。 使用场景及目标：适用于电力系统设计、优化和故障诊断的研究项目，帮助理解和掌握电力电子仿真技术的基本原理和实际应用。 其他说明：文中提供了部分MATLAB伪代码示例，便于读者理解和实践。同时鼓励进一步咨询和探讨相关话题，以深化对电力电子仿真的认识。
基于群智能算法优化随机森林分类预测的MATLAB实现及性能对比
08-13
利用多种群智能算法（如粒子群优化、阿基米德优化、黏菌优化、麻雀优化和狼群优化）对随机森林（RF）进行参数优化的方法及其MATLAB代码实现。重点讨论了每种算法的工作原理、代码片段及其实验效果。实验结果显示，在UCI乳腺癌数据集上，不同算法优化后的RF模型表现各异，其中麻雀算法优化的RF模型达到了最高的准确率95.7%。 适合人群：对机器学习尤其是随机森林算法有一定了解的研究人员和技术爱好者，熟悉MATLAB编程环境。 使用场景及目标：适用于希望提高随机森林模型分类预测性能的研究项目或应用开发。主要目标是通过引入不同的群智能算法来优化随机森林的关键参数（如树的数量和最小叶子节点数），从而提升模型的整体性能。 其他说明：文中还提供了一些实用的小技巧，例如可以先使用收敛速度快的算法确定大致参数区间，然后采用精度更高的算法进行细调。此外，作者提到可以通过私信获取最新的混合优化方案。
基于 C# WinForm 技术的字体编辑器
08-13
在 Windows 桌面应用开发中，文本编辑工具是非常常见的需求，而字体样式的自定义更是提升用户体验的重要功能。本文将基于 C# WinForm 技术，解析两个字体编辑器版本（基础版与进阶版）的实现思路，带你了解如何从零开始构建一个支持字体自定义的文本编辑工具。 项目结构概览 整个项目包含两个主要版本： 字体编辑器（基础）：实现基本的字体样式设置功能 字体编辑器（进阶）：在基础版之上增加了右键菜单、更丰富的字体设置选项 两个版本均基于.NET Framework 4.7.2 开发，采用 WinForm 传统桌面应用架构，主要包含主窗体（Form1）和字体设置窗体（Form2）两个核心界面。
【办公自动化】Python自动生成Excel报表系统：数据处理、图表生成与邮件发送全流程详解
最新发布
08-13
内容概要：本文介绍了如何利用Python自动化生成专业的Excel报表，涵盖数据提取、格式美化、图表自动生成等功能，帮助用户从重复性劳动中解放出来。文章详细描述了整个流程，包括环境准备与库安装、数据准备与读取、创建Excel报表框架、设计专业表格样式、添加专业图表、插入自动计算公式以及完整代码实现。此外，还提供了扩展功能，如邮件自动发送报表和定时自动生成报表。 适合人群：具备一定编程基础，尤其是对Python有一定了解，并希望提高办公效率的办公人员或数据分析师。 使用场景及目标：①需要定期生成销售报表或其他类型的数据报表；②希望通过自动化工具减少手动操作，提高工作效率；③希望掌握Python在办公自动化中的应用技巧，特别是结合pandas、openpyxl等库进行数据处理和Excel操作。 阅读建议：此资源不仅提供了完整的源码和详细注释，更重要的是引导读者理解每个步骤背后的逻辑和技术细节。因此，在学习过程中，建议读者跟随代码逐步实践，同时理解每一步骤的目的和实现方法。
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