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我也要
使用markdown写的文档，要发到wiki上面，使用word和网页等方式均不能正常粘贴到wiki中。
可以使用在线网址直接进行转换
http://chunpu.github.io/markdown2confluence/browser/
需要注意的一点是转换过后的html格式引用的图片会有问题，另外代码块如果很长会自动设置为折叠，可以手动将 collapse=true 的代码转换为collapse=false
{code:language=java|borderStyle=solid|theme=RDark|linenumbers=true|collapse=true}
【飞书小技巧】——飞书文档转 markdown 详细教程
点击下载之后,会提示 Please wait. It may take a while to response.外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传。基本都是秒下好,文件名应该是根据标题编码的,我下载两次文件名一样。发布成功之后，就可以获取 API ID 和密钥了。粘贴文档链接即可，文档链接可以通过。下载好后,在 vscode 中查看。点击链接下载对应平台的可执行程序。直接下载，文档链接可以通过。对比一下毫无破绽有没有。
markdown格式转wiki格式（文件格式转换）
前言：平常都是用markdown格式编写文件，经常需要转其他格式，这个时候就很苦恼，自己改其他格式对应的标记很麻烦，也很耗时，然后发现一款格式转换神器Pandoc，在这里分享给大家。 Pandoc 是一个格式转换工具，例如html、markdown、wiki、pdf 、 docx等，都可以用Pandoc进行相互转换。 安装 ...
Wiki:Wiki的Markdown页面
混沌之源Wiki 该存储库包含可在此处使用的Wiki的减价页面： : 贡献 每个人都可以为Wiki做出贡献。 请分叉此仓库，将更改提交到新分支，然后创建拉取请求！ 指导方针 在接受请求之前，对拉取请求进行了彻底的审查。 所有贡献必须遵守这些准则 页面必须 与混沌源有关 不是现有页面的副本 包含正式的被动语言（不， I think或者Next you go to ） 请做 嵌入图片或视频，以展示正在解释的内容 尽可能添加链接 使用正确的，丰富的 请不要 为常规Hammer Editor教程创建页面 广告 添加恶意链接或（任何）下载 图片和其他媒体 我们自己不托管任何图像。 这有助于版本控制并减少工作量。 请将应嵌入页面的媒体上传到等文件托管服务 部署方式 每次此存储库收到新提交时，在线Wiki都会自动更新。 技术领域 该Wiki是在 5内部编写的。
手把手教你搭建基于 MarkDown 的 Wiki 系统
1 准备资源 mdwiki 基础包 http 服务器（应用服务器也可以，之所以需要应用服务器，因为 mdwiki 必须放在 http 服务器下运行。 ） 以上资源，请先自行下载好 O(∩_∩)O~。 2 创建中文环境 mdwiki 基础包结构： 把项目文件夹改名为 *-wiki（当然也可以取你自己喜欢的名字喽 O(∩_∩)O ）。 ll_CC 为模板目录，不要直接使用，这样...
markdown2confluence:将Markdown转换为Confluence Wiki的工具
Markdown2Confluence 该工具将转换为。 概述 使用Swift成为开源项目及其文档的标准。 有一些变体，例如 ，这些变体增加了其他功能。 根据Atlassian的Confluence 以及和，其书写文档的方式有所不同。 该项目包含一个库和一个命令行工具，可以弥合差距并将Markdown转换为Confluence。 安装 npm i -g @shogobg/markdown2confluence npm i --save @shogobg/markdown2confluence 命令行使用 读取Markdown文件并将Confluence格式写入另一个文件： markdown2confluence < path> < path> 或输出到标准输出： markdown2confluence README
frankenwiki:基于Markdown的静态生成的Wiki引擎
基于Markdown的静态生成的Wiki引擎 用法： 示例站点（ Frankenwiki.Example.NancyWeb ）在/test-wiki文件夹（ /src/Frankenwiki.Example.NancyWeb/test-wiki ）中具有示例Wiki源。 其中的test-wiki部分在Web.config配置（应用程序设置-> WikiSourcePath ）。 启动时，构建Frankengenerator实例并调用GenerateFromSource() 。 它需要Wiki文件的路径（Markdown文件的层次结构）和IFrankenstore的实现。 核心项目（ InMemoryFrankenstore ）中提供了内存中的IFrankenstore实现，并计划使用Azure表/ blob存储的存储。 使用源Wiki文件中文件的路径（带有扩展名-slug）对文件建立
Markdown语法
生成目录 使用[TOC] 标题 标题前面加#和空格 几个#号表示几级标题，最多支持六级标题 字体 加粗 需要加粗的文字左右分别用两个*号包裹 斜体 需要倾斜的文字左右分别用一个*号包裹 倾斜加粗 左右分别用三个*号包裹 删除线 需要删除线的文字左右分别用两个~~号包裹 引用 在引用的文字前加> 引用也可以嵌套，如加两个>> 分割线 三个或者三个以上的-或者*都可以 图片 ...
wiki-down:基于 Markdown 的 .NET mongodb wiki
[wiki] (//下) 不烂的维基 wiki-down 是一个基于 Markdown 的 wiki，基于 .NET 和 MongoDB。 可能有一些 NodeJS - 陪审团还在外面...... ＃＃＃特征 一个内容存储 - 多个站点 一份 Markdown 文档 - 多种输出和格式 Markdown 在客户端和服务器端呈现相同的效果。 编辑器预览应该与真实输出相匹配！ 在请求之前生成的渲染文章内容 文章降价到文章特定格式 站点和文章模板集成文章内容 审核和文章历史 ###系统组件 ASP.NET 内容服务器 MVC 网页演示 网站和文章导航 只读系统监视器 网络API 阅读/撰写文章 读取系统数据 MongoDB 数据库 文章 - 历史、草稿、垃圾 系统 - 日志、审计、配置 WPF 系统管理工具 管理系统配置 监控系统健康 ###里程碑 ####0.1 - 文章生命周期和辅助服
wiki confluence怎么放入markdown格式
wiki confluence怎么放入markdown格式 点击+ 图标，选择：其它宏搜索markdown，点击Markdown，即可选中插入编辑在Markdown框中，写个内容即可 点击+ 图标，选择：其它宏 搜索markdown，点击Markdown，即可选中插入编辑 在Markdown框中，写个内容即可 ...
文档管理Markdown文件自动实时同步转换到dokuwiki的一种方法
这里实现力图集合dokuwiki和markdown两者的优势来自动管理知识文档。 可以达到使用typora编辑本地写的文档，在dokuwiki中无缝实时可以查看。不需要做额外操作。 dokuwiki目录介绍 功能实现 1.找到一个公共的入口 2.功能实现 3.配置文件设计 功能使用和配置说明 功能配置示例 1.打开开关 2.配置说明 3.生效时机 解决痛点： dokuwiki中编辑器并非所见即所得，编辑不方便； 离线的markdown使用typora等工具编辑方便 dokuwiki可以全局搜索和查看； 本地离线mk文档不能全局搜索 dokuwiki集中管理文档； 本地离线文档可能放在不同的多个目录
《机器学习》周志华_自学记录
第一章绪论## 1.1引言机器学习所研究的主要内容，是关于在计算机上从数据中产生"模型"(model)的算法，即"学习算法"(learning algorithm).在面对新的情况时(例如看到一个没剖开的西瓜)，模型会给我们提供相应的判断(例如好瓜).如果说计算机科学是研究关于"算法"的学问，那么类似的，可以说机器学习是研究关于"学习算法"的学问.## 1.2基本术语：用于预测离散值，例如将样本分为“好瓜”或“坏瓜”。：用于预测连续值，例如西瓜的成熟度（如0.95、0.37）。
Gitlab中wiki使用及Markdown的用法
问题背景 1、关于Gitlab上的issue 每一条工单解决完，打上“documentation”标签。 2、wiki的使用 带”documentation“标签的工单需要编写wiki。 3、Markdown的用法 wiki主要的文本编辑语法是Markdown。 “documentation“归档是对工单解决方法、步骤的说明。 wiki 可以编写项目的相关说明文档，用户手册等。 Markdown...
防火墙旁挂组网
分析拓扑结构，涉及路由器、交换机、防火墙。步骤包括基础 IP 配置、OSPF、防火墙双机热备、安全策略等。第一步，路由器配置。R5、R6 连接 ISP 和核心交换机，配置接口 IP，然后 OSPF。然后防火墙，双机热备的 HRP、VRRP，还有安全策略。接着交换机，划分 VLAN，配置 TRUNK，加入 OSPF。
Markdown To Confluence Wiki
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
别再只看读写速度了！聊聊手机闪存eMMC、UFS3.1和SSD背后的功耗与体积玄学
本文深入探讨手机闪存技术eMMC、UFS3.1和SSD在功耗与体积设计上的关键差异。通过对比接口技术、封装工艺和温度管理，揭示移动存储如何在有限空间内平衡性能与能效，为消费者提供选购参考。重点关注UFS3.1的差分信号设计和全双工架构带来的显著优势。
笔记本电脑更换主板后出现2203:System configuration is invalid，以及2201、2202系统错误的解决
主板更换后刷新S/N
obsidian图片链接转换成markdown语法，不关闭wiki链接
将wiki链接转换成markdown语法，使其他markdown编辑器可以浏览obsidian笔记，同时不关闭wiki链接，保持obsidian的双链使用
Claude Code 分布式并行开发最佳实践：1中枢+10Worker跨多Git仓库全流程落地
本文介绍了一套基于Claude Code和Git Worktree的分布式并行开发方案，解决多仓库、微服务开发中的核心痛点。方案采用"1个决策中枢+10个并行Worker"架构，中枢负责任务拆解和调度，每个Worker绑定独立仓库实现完全隔离开发。关键优势包括：任务并行效率提升10倍、跨仓库依赖自动编排、版本统一管理、零第三方依赖。文章详细提供了环境准备、架构设计、中枢搭建和初始化脚本等全流程落地指南，特别适合多仓库协同的全栈开发场景。
wiki php markdown,wiki全部换成了markdown
这篇博客是从旧博客 WordPress 迁移过来，内容可能存在转换异常。上周双休日、包括这两天下班回来，差不多把 wiki 从 vimwiki 换成了 markdown。原因有很多，主要是因为：vimwiki的换行很蛋疼，必须要用，否则只能空一行当作一个接触的markup语法太多，实在记不住了，一直又很喜欢markdownvimwiki对的处理不行，里面就不能再使用反引号…当然，vimwiki 也...
【法如faro】三维激光软件Scene2023数据处理（自动配准并转换坐标）流程
法如faro Scene2023数据处理（自动配准并转换坐标）的主要流程为：新建项目、导入数据、处理、自动注册、坐标系转换、模型导出立和面模型导出等。
如何实现在Go语言中替换程序自身
总结起来，我们可以通过将新的程序二进制文件写入磁盘，并在运行时启动这个新的程序来实现在Go语言中替换程序自身。在Go语言中，有时候我们需要在程序运行时替换程序自身，例如更新程序版本或者进行热重启。本文将介绍一种正确的方式来实现在Go语言中替换程序自身的方法，并提供相应的源代码示例。此外，替换程序自身可能会导致正在运行的程序产生意外行为或终止，请谨慎使用，并确保在合适的时机进行替换操作。实现替换程序自身的关键是将新的程序二进制文件写入到磁盘，并在运行时启动这个新的程序。函数启动新的可执行文件，并在后台运行。
终极指南：如何一键将网页内容转换为Markdown格式
你是否曾为手动编写Markdown格式的链接、图片或网页引用而感到烦恼？每次都需要复制链接，再手动添加方括号和圆括号，不仅耗时还容易出错。今天，我将为你介绍一个能够极大提升内容创作效率的神器——Copy as Markdown浏览器扩展。 ## 项目核心价值：告别繁琐的Markdown手动输入 **Copy as Markdown** 是一款专为现代内容创作者和开发者设计的浏览器扩展，它能够智
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
django-wiki Markdown渲染优化：5个提升性能的关键配置
django-wiki是一个功能强大的wiki系统，它使用Markdown作为主要的内容编辑格式。优化Markdown渲染性能对于提升用户体验和系统响应速度至关重要。本文将介绍5个关键配置，帮助你优化django-wiki的Markdown渲染性能，让你的wiki系统更加高效和流畅。 ## 1. 精简Markdown扩展配置 django-wiki默认启用了多个Markdown扩展，这些扩展虽
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还在为Wiki.js选择哪个编辑器而纠结吗？Markdown简洁高效但学习曲线陡峭，AsciiDoc功能强大但相对小众，WYSIWYG所见即所得但可能不够灵活。本文将深入对比这三种主流编辑器，帮你找到最适合团队协作的知识管理方案。 读完本文，你将获得： - 三种编辑器的核心特性对比表 - 适用场景和团队类型的详细分析 - 技术实现原理和扩展能力评估 - 实操配置指南和最佳实践建议 ## 一...
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