Markdown 基础教程

Markdown 教程

一、Markdown 标题

  • 1、使用 =- 标记一级和二级标题;

    test 一级标题  
    =============
    test 二级标题
    -------------

结果如下:

test 一级标题

test 二级标题

  • 2、使用 # 标记;

    # 一级标题  
    ## 二级标题   
    ### 三级标题 
    #### 四级标题 
    ##### 五级标题 
    ###### 六级标题 

结果如下:

一级标题

二级标题

三级标题

四级标题

五级标题
六级标题

二、Markdown 段落格式

  • 1、换行

    Markdown的段落没有特殊的格式,直接编写换行就好。段落换行是使用两个以上空格加上回车
  • 2、字体

    Markdown可以使用以下字体:
    *斜体文本*      
    _斜体文本_    
    **粗体文本**    
    __粗体文本__    
    ***粗斜体文本***    
    ___粗斜体文本___  

结果如下:
斜体文本
斜体文本
粗体文本
粗体文本
粗斜体文本
粗斜体文本

  • 3、分割线

    一行中用三个以上的星号*、减号-、底线_来建立一个分割线,行内不能有其他东西。可以在星号或减号内插入空格。写法如下:
    - a 
        ***
    - b
        * * *
    - c
        ******
    - d
        -------
    - e
        - -  - 

结果如下:

  • a
  • b
  • c
  • d

  • e
  • 4、删除线

    段落文本添加删除线,只需要在文字两端添加波浪线 ~~。写法如下:
    1 支持向量机  
    ~~2 朴树贝叶斯~~  
    3 决策树

结果如下:
1 支持向量机
2 朴树贝叶斯
3 决策树

  • 5、下划线

    下划线通过HTML标记语言的标签 <u> 来实现。写法如下:
    1 EM算法  
    <u>2 最大熵算法</u>  
    3 隐马尔可夫模型

结果如下:
1 EM算法
<u>2 最大熵算法</u>
3 隐马尔可夫模型

  • 6、脚注

    脚注是对文本的补充,格式如下:
    1. 最大熵模型[^MEM]    
    2. 隐马尔可夫模型[^HMM]   
    3. 最大熵马尔可夫模型[^MEMM]

结果如下:
1. 最大熵模型[1]
2. 隐马尔可夫模型[2]
3. 最大熵马尔可夫模型[3]

三、Markdown 列表

Markdown支持有序列表和无序列表。
无序列表使用星号*、加号+或是减号-作为列表标记

    * 线性回归
    * 广义线性模型
    * 对数几率回归
    * 线性判别分析
    
    + 线性支持向量机
    + 非线性支持向量机
    + 支持向量回归
    
    - 贝叶斯定理
    - 朴素贝叶斯法
    - 半朴素贝叶斯分类器

结果如下:

  • 线性回归
  • 广义线性模型
  • 对数几率回归
  • 线性判别分析
  • 线性支持向量机
  • 非线性支持向量机
  • 支持向量回归
  • 贝叶斯定理
  • 朴素贝叶斯法
  • 半朴素贝叶斯分类器

有序列表使用数字加上 .,写法如下:

    1. 原型聚类
    2. 密度聚类
    3. 层次聚类

结果如下:

  1. 原型聚类
  2. 密度聚类
  3. 层次聚类

列表嵌套 -- 只需在子列表中的选项添加4个空格。 写法如下:

    1. 概率论基础
        - 概率与分布
        - 期望与方差
        - 大数定律及中心极限定理
    2. 数值计算基础
        - 数值稳定性
        - 梯度下降法
        - 牛顿法

结果如下:

  1. 概率论基础
    • 概率与分布
    • 期望与方差
    • 大数定律及中心极限定理
  2. 数值计算基础
    • 数值稳定性
    • 梯度下降法
    • 牛顿法

四、Markdown 区块

Markdown区块引用是在段落开头使用 > 符号,然后后面紧跟一个空格符号:

    > 集成学习  
    > > 集成学习误差  
    > > > 一般结构  
        > 个体学习  
        > 生成方式 
        
    > > 梯度提升数  
    > > > 提升数    
        > xgboost     
        > LightGBM    

结果如下:

集成学习

集成学习误差

一般结构
个体学习
生成方式

梯度提升数

提升数
xgboost
LightGBM

区块中使用列表

    > 1. 概率论基础
    >   - 概率与分布
    >   - 期望与方差
    >   - 大数定律及中心极限定理
    > 2. 数值计算基础
    >   + 数值稳定性
    >   + 梯度下降法
    >   + 牛顿法

结果如下:

  1. 概率论基础
  • 概率与分布
  • 期望与方差
  • 大数定律及中心极限定理
  1. 数值计算基础
  • 数值稳定性
  • 梯度下降法
  • 牛顿法

列表中使用区块

    1. 概率论基础
    >   - 概率与分布
    >   - 期望与方差
    >   - 大数定律及中心极限定理
    2. 数值计算基础
    >   + 数值稳定性
    >   + 梯度下降法
    >   + 牛顿法

结果如下:

  1. 概率论基础
  • 概率与分布
  • 期望与方差
  • 大数定律及中心极限定理
  1. 数值计算基础
  • 数值稳定性
  • 梯度下降法
  • 牛顿法

五、Markdown 代码

代码片段
代码片段可以用反引号 (`) 包起来,写法如下:

`print("Hello, world!")`

结果如下:
print("Hello, world!")

代码区块
代码区块使用4个空格或一个制表符(Tab键),写法如下:

func test() {  
    print('test')
}

也可以用``` 包裹一段代码,并指定一种语言(也可以不指定):

# 数据预处理方法
def bayes_msg_filter():
    # 预处理文档数据, 进一步处理
    print('预处理文档进行中...')
    # 正常消息
    filter_premsg_from_txt([normal_preprocess_file_name], normal_filter_file_name, is_reg_filter=True)
    # 黑名单消息
    filter_premsg_from_txt([spam_preprocess_file_name], spam_filter_file_name, is_reg_filter=False)
    print('文档预处理完毕!')
- (BOOL)shouldAutorotate {
    return YES;
}

六、Markdown 链接

Markdown使用方法如下:
[link name](link address) or <link address>
示例:

    1. [Baidu搜索](https://www.baidu.com/)  
    2. <https://www.toutiao.com/>

结果如下:
1. Baidu搜索
2. https://www.toutiao.com/

高级链接:

    1. 查看链接 [百度一下][1]  
    2. 查看链接 [头条搜索][lead news]
    
    [1]: https://www.baidu.com/
    [lead news]: https://www.toutiao.com/

结果如下:

  1. 查看链接 百度一下
  2. 查看链接 头条搜索

七、Markdown 图片

Markdown图片语法格式:
[图片上传失败...(image-fc0e28-1585730487161)]
示例:

    1. ![百度logo](https://img0.bdstatic.com/static/searchdetail/img/logo-2X_0c4ef02.png "百度")
    2. ![今日头条logo][logo]
    
    [logo]: https://s3a.pstatp.com/toutiao/resource/ntoutiao_web/static/image/favicon_5995b44.ico

结果如下:

  1. 百度logo

八、Markdown 表格

Markdown制作表格使用 | 来分隔不同的单元格,使用 - 来分隔表头和其它行。
设置表格 对齐方式

  • -: 右对齐;
  • :- 左对齐;
  • :-: 居中对齐;

语法格式如下:

    | Student ID | Name | Score |  
    |   :----    | :--: | ----: |  
    | 100001     | Jim  |  88   |  
    | 100002     | lucy |  98   |
    | 100003     | Joe  |  100  |

结果如下:

Student ID Name Score
100001 Jim 88
100002 lucy 98
100003 Joe 100

九、Markdown 高级技巧

1. 支持 HTML 元素
示例:
结束进程快捷键:<kbd>Command</kbd>+<kbd>Option</kbd>+<kbd>Esc</kbd>

2. 转义
Markdown使用特殊符号来表示特定的语法规则,如需正常显示特殊符号,则需要使用转义字符。转义字符表示方法:\char。常见特殊符号有:

符号 意义
\ 反斜线
` 反引号
* 星号
_ 下划线
{} 花括号
[] 方括号
() 小括号
# 井字号
+ 加号
- 减号
. 英文句点
! 感叹号

3. 公式
暂时未应用到...

4. 流程图

流程图方向:

  • TB 从上到下
  • BT 从下到上
  • RL 从右到左
  • LR 从左到右
  • TD 同TB

基本图形:

  • id + [文字描述]矩形
  • id + (文字描述)圆角矩形
  • id + >文字描述]不对称的矩形
  • id + {文字描述}菱形
  • id + ((文字描述))圆形

示例:

graph LR  
A[方形] --> B(圆角)
B --> C{条件}
C --> |a=1| D[结果1]
C --> |a=2| E[结果2]
C --> |a=3| F[结果3]
graph LR
    start[开始] --> input[输入A,B,C]
    input --> conditionA{A是否大于B}
    conditionA -- YES --> conditionC{A是否大于C}
    conditionA -- NO --> conditionB{B是否大于C}
    conditionC -- YES --> printA[输出A]
    conditionC -- NO --> printC[输出C]
    conditionB -- YES --> printB[输出B]
    conditionB -- NO --> printC[输出C]
    printA --> stop[结束]
    printC --> stop
    printB --> stop
graph TD
A[方形] --> B(圆角)
    B --> C{条件a}
    C --> |a=1| D[结果1]
    C --> |a=2| E[结果2]
    C --> |a=3| F[结果3]

  1. 机器学习算法

  2. 机器学习算法

  3. 机器学习算法

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