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.
identity 身份认证 购VIP最低享 7 折! triangle vip 30元优惠券将在 04:24:36 后过期 去使用 triangle 数据可视化是将复杂的数据集通过图表、图像等视觉元素进行呈现,以便于人们更容易地理解和解读数据。在“数据可视化期末课设~学生成绩可视化分析.zip”这个压缩包中,我们可以看到一系列与数据可视化相关的资源,包括Jupyter代码、HTML图片、答辩PPT以及Word文档,这些内容涵盖了数据可视化的基础到高级应用,适合于完成一个全面的期末课程设计项目。 Jupyter代码是使用Python编程语言进行数据处理和可视化的主要工具。在这个项目中,学生可能使用了pandas库来加载和清洗数据,可能涉及到的数据处理步骤包括去除重复值、处理缺失值以及数据类型转换等。接着,他们可能使用matplotlib或seaborn库来创建各种图表,如直方图、散点图、箱线图等,以展示学生成绩的分布、对比和趋势。此外,更高级的可视化库如plotly或bokeh可能也被用来实现交互式图表,增加用户对数据的理解深度。 保存的HTML图片是Jupyter Notebook的输出结果,它展示了代码运行后的可视化效果。这些图片可以直观地揭示学生成绩的统计特征,例如平均分、标准差、最高分和最低分等。通过颜色编码或者图例,我们可以识别出不同科目或者不同班级的表现,帮助分析教学质量和学生学习情况。 答辩PPT则可能包含项目的概述、目的、方法、结果和结论。在PPT中,学生可能会详细阐述他们选择特定可视化方法的理由,如何解读图表,以及从数据中得出的洞察。此外,PPT的制作也是展示其表达和沟通能力的重要部分,要求清晰、有逻辑地组织信息。 Word文档可能是项目报告,详细记录了整个过程,包括数据来源、预处理步骤、使用的可视化技术、分析结果以及可能遇到的问题和解决方案。报告中的数据分析部分会详细解释图表背后的含义,例如通过对比不同学科的分数分布,找出哪些科目可能存在困难,或者分析成绩与特定因素(如性别、年级等)的关系。 这个压缩包提供了完整的数据可视化项目实例,涉及了数据获取、处理、可视化和解释的一系列步骤,对于学习和掌握数据可视化技能非常有价值。通过这样的练习,学生不仅能够提高编程技巧,还能培养数据驱动思维和问题解决能力,为未来从事数据分析或相关领域的工作打下坚实的基础。
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