欢迎使用优快云-markdown编辑器

本文介绍了一款基于Markdown的编辑器,支持丰富的扩展功能如代码高亮、LaTeX公式、UML图表等,并具备离线写作及自动保存功能。

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

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.
数据集介绍:神经元细胞核检测数据集 一、基础信息 数据集名称:神经元细胞核检测数据集 图片数量: - 训练集:16,353张 - 测试集:963张 分类类别: - Neuron(神经元细胞核):中枢神经系统的基本功能单位,检测其形态特征对神经科学研究具有重要意义。 标注格式: - YOLO格式,包含边界框坐标及类别标签,适用于目标检测任务 - 数据来源于显微镜成像,覆盖多种细胞分布形态和成像条件 二、适用场景 神经科学研究: 支持构建神经元定位分析工具,助力脑科学研究和神经系统疾病机理探索 医学影像分析: 适用于开发自动化细胞核检测系统,辅助病理诊断和细胞计数任务 AI辅助诊断工具开发: 可用于训练检测神经元退行性病变的模型,支持阿尔茨海默症等神经疾病的早期筛查 生物教育及研究: 提供标准化的神经元检测数据,适用于高校生物学实验室和科研机构的教学实验 三、数据集优势 大规模训练样本: 包含超1.6万张训练图像,充分覆盖细胞核的多样分布状态,支持模型深度学习 精准定位标注: 所有标注框均严格贴合细胞核边缘,确保目标检测模型的训练精度 任务适配性强: 原生YOLO格式可直接应用于主流检测框架(YOLOv5/v7/v8等),支持快速模型迭代 生物学特性突出: 专注神经元细胞核的形态特征,包含密集分布、重叠细胞等真实生物场景样本 跨领域应用潜力: 检测结果可延伸应用于细胞计数、病理分析、药物研发等多个生物医学领域
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