Markdown

how do I correctly paste multi-line xml snippet to github wiki when using markdown

岁酱吖の 提交于 2020-04-07 10:58:06
问题 I am trying to create a github wiki for my project. But I am unable to format a snippet from a Spring beans xml file, into this wiki. What is the proper way to do it? I tried using pre tag, code tag, the multiline code tag etc. But either it is not getting displayed at all or It displays everything in the same line. 回答1: not 100% sure if this is the same thing or not, but I just setup some xml snippets in my readme.md and used the ```xml <myxml> <someElement /> </myxml> ``` notation. 回答2:

CSDN、博客园等6大技术博客平台的写作体验测评

大城市里の小女人 提交于 2020-04-07 08:00:59
功能对比 csdn 博客园 知乎 简书 segmentfault 开源中国 markdown编辑器 √ √ x √ √ √ 富文本编辑器 √ √ √ √ x √ 默认编辑器 富文本 富文本 富文本 富文本 markdown 富文本 一次上传图片数量 1 1 n n 1 1 markdown预览 √ x - - √ √ markdown图片大小和居中设置 √ x - - x x 评价 极好 很差 极好 一般 很好 一般 markdown编辑器写作体验比较 markdown标准语法请参考: CommonMark , 学习指南 https://commonmark.org/help/tutorial/,而本文要比较的各家markdown编辑器遵守的协议都不太一样,比如csdn在标准语法上做了更多事情,如图片支持大小和居中设定,这一点虽好,但其他平台不支持,那也导致你的文章不具备通用性。所以我们并不需要独特的支持,都遵守标准语法,文章的移植性就更强。 1. segmentfault.com 体验5星,极好 markdown语法说明: https://segmentfault.com/markdown segmentfault只支持markdonwn编辑器,是因为它是最新的平台,然后面向的用户都是程序员群体,而markdown已经是大家默认的使用的编辑器,这是共识

数据挖掘之对河南省的疫情分析

天大地大妈咪最大 提交于 2020-04-07 07:41:04
对河南省的疫情进行分析 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib . pyplot as plt import requests #请求地址 url = "http://dia.t.gdatacloud.com/api/diagnose/diagnosePeople/ageStatis" params = { 'areaCode' : 410000 #河南省 } #发送get请求 response = requests . get ( url , params = params ) #获取返回的json数据 s = response . json ( ) data = pd . DataFrame ( s [ 'content' ] ) data 运行结果: import matplotlib . pyplot plt . rcParams [ 'font.sans-serif' ] = [ 'SimHei' ] plt . rcParams [ 'axes.unicode_minus' ] = False people = [ '10岁以下幼儿' , '10-20岁青年' , '20-40的家庭支柱' , '40-60中老年人' , '60-80已退休老人' , '80岁以后的耄耋长者' ] year = [

使用 Python 和百度语音识别生成视频字幕

喜欢而已 提交于 2020-04-07 07:34:23
文章目录 从视频中提取音频 根据静音对音频分段 使用百度语音识别 获取 Access Token 使用 Raw 数据进行合成 生成字幕 总结 从视频中提取音频 安装 moviepy pip install moviepy 相关代码: audio_file = work_path + '\\out.wav' video = VideoFileClip(video_file) video.audio.write_audiofile(audio_file,ffmpeg_params=['-ar','16000','-ac','1']) 根据静音对音频分段 使用音频库 pydub,安装: pip install pydub 第一种方法: # 这里silence_thresh是认定小于-70dBFS以下的为silence,发现小于 sound.dBFS * 1.3 部分超过 700毫秒,就进行拆分。这样子分割成一段一段的。 sounds = split_on_silence(sound, min_silence_len = 500, silence_thresh= sound.dBFS * 1.3) sec = 0 for i in range(len(sounds)): s = len(sounds[i]) sec += s print('split duration is ', sec)

Markdown 11种基本语法(转载)

别来无恙 提交于 2020-04-07 04:12:36
#Markdown 11种基本语法(转载) 1.标题设置(让字体变大,和word的标题意思一样) 在Markdown当中设置标题,有两种方式: 第一种:通过在文字下方添加“=”和“-”,他们分别表示一级标题和二级标题。 第二种:在文字开头加上 “#”,通过“#”数量表示几级标题。(一共只有1~6级标题,1级标题字体最大) 2.块注释(blockquote) 通过在文字开头添加“>”表示块注释。(当>和文字之间添加五个blank时,块注释的文字会有变化。) 3.斜体 将需要设置为斜体的文字两端使用1个“*”或者“_”夹起来 4.粗体 将需要设置为斜体的文字两端使用2个“*”或者“_”夹起来 5. 无序列表 在文字开头添加(*, +, and -)实现无序列表。但是要注意在(*, +, and -)和文字之间需要添加空格。(建议:一个文档中只是用一种无序列表的表示方式) 6. 有序列表 使用数字后面跟上句号。 (1. 2.)(还要有空格) 7. 链接(Links) Markdown中有两种方式,实现链接,分别为内联方式和引用方式。 内联方式:This is an [example link](http://example.com/). 引用方式: I get 10 times more traffic from [Google][1] than from [Yahoo][2] or

Hello, Markdown

大城市里の小女人 提交于 2020-04-07 03:50:01
Hello, Markdown 前段日子看到Github Pages,怦然心动,你可以部署自己的博客了,你可以把所有的文件同步下来。现在倒是有一些你可以测试部署服务器的一些网站,比如coding.net, oschina等,都可以免费部署你的应用,但是麻烦的是数据文件没办法储存,或者说不保证安全和持久性。这样还是蛮麻烦的,当然不要钱的你也不能要求太多,能演示就不错了。 基本语法不做赘述,没什么意思,可以参考 Markdown——入门指南 , Markdown 语法说明 (简体中文版) . 遇到的问题也很明显,我现在第一个就是编码格式问题,中文全是乱码。我之前直接用Emacs markdown模式,直接C-c C-c p 预览,就是乱码,如果用C-c C-c v导出并预览就可以看到中文,哦,尼玛,我看了一下生成的文件,发现乱码是因为少了一行: <!--?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?--> 好吧,编码方式很重要,这里生成的html应该是xhtml,不是html5,不知道有没有生成html5的插件。 编辑器 Mac上可以使用Mou,还额外提供了table的表示,这是在Markdown标准中没有的,如果你不是用Mou生成Html的话,在一些其他编辑器中未必有用,比如我用Emacs打开Mou编辑的文件,你就看不到对应的table内容,虽然不是乱码

VIM动态预览Markdown文章

馋奶兔 提交于 2020-04-06 20:55:10
推荐 JamshedVesuna/vim-markdown-preview 这个插件,依赖非常少,也不需要服务器等,最简单的实现动态预览功能。 依赖请参考: https://github.com/JamshedVesuna/vim-markdown-preview#requirements 主要依赖的只是Markdown转HTML的渲染引擎。 二选一: daringfireball-Markdown ,或 (推荐) joeyespo/grip ,需在vimrc中加入 let vim_markdown_preview_github=1 pip install grip --user ,或 brew install grip 不知道为什么只有这个好用 其中 grip 是推荐的引擎,可以在shell命令行中独立使用。功能就是渲染当前文件夹中的所有markdown文件并建立localhost服务器承载html网页。然而显然 JamshedVesuna/vim-markdown-preview 并没有使用它的服务器而只是用它渲染为本地html页面。 在命令行里输入 grip 即可立刻弹出网页,看到效果。 然后只要在VIM插件管理器如vim-plug中加入: Plug 'JamshedVesuna/vim-markdown-preview` 然后 :PlugInstall 安装即可。

UVA11456 Trainsorting【LIS+DP】

拜拜、爱过 提交于 2020-04-06 18:03:58
Erin is an engineer. She drives trains. She also arranges the cars within each train. She prefers to put the cars in decreasing order of weight, with the heaviest car at the front of the train. Unfortunately, sorting train cars is not easy. One cannot simply pick up a car and place it somewhere else. It is impractical to insert a car within an existing train. A car may only be added to the beginning and end of the train. Cars arrive at the train station in a predetermined order. When each car arrives, Erin can add it to the beginning or end of her train, or refuse to add it at all. The

shell高级编程--引用

人盡茶涼 提交于 2020-04-06 17:30:09
引用 在shell中,引用的意思就是时讲字符串使用双拥好括起来,他的作用就是保护字符串中的特殊字符、不被shell或者shell脚本重新解释,或者扩展。 andrew@andrew:~$ ls -l [ Ss ] * -rwx------ 1 andrew andrew 3849 1月 19 01:07 sources.list andrew@andrew:~$ ls -l "[Ss]*" ls: 无法访问 '[Ss]*' : 没有那个文件或目录 andrew@andrew:~$ 某些程序和工具能够重新解释或者扩展被引用的特殊字符,引用的一个重要的作用就是保护命令行参数不被shell解释,但是还是能够让调用的程序来扩展它。 点赞 收藏 分享 文章举报 Achou.Wang 博客专家 发布了370 篇原创文章 · 获赞 153 · 访问量 34万+ 他的留言板 关注 来源: oschina 链接: https://my.oschina.net/u/4406332/blog/3216126

隐马尔可夫模型学习笔记(之一,概率计算问题)

自古美人都是妖i 提交于 2020-04-06 17:12:51
###隐马尔可夫模型的定义 隐马尔可夫模型是关于时序的概率模型,描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态随机序列,再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。 隐马尔可夫链随机生成的状态的序列,称为状态序列(state sequence);每个状态生成一个观测,而由此产生的观测的随机序列,称为观测序列(observation sequence)。序列的每一个位置又可以看作是一个时刻。 设Q是所有可能的状态的集合,V是所有可能的观测的集合。 Q = { q 1 , q 2 , . . . q N } , V = { v 1 , v 2 , . . . v M } Q = \{q_1,q_2,...q_N\}, V = \{v_1,v_2,...v_M\} Q = { q 1 ​ , q 2 ​ , . . . q N ​ } , V = { v 1 ​ , v 2 ​ , . . . v M ​ } 其中, N N N 是可能的状态数, M M M 是可能的观测数。状态 q q q 是不可见的,观测 v v v 是可见的。应用到词性标注系统,词就是 v v v ,词性就是 q q q 。应用到语音识别系统,语音就是 v v v ,语素就是 q q q 。 I I I 是长度为 T T T 的状态序列, O O O 是对应的观测序列。 I = { i 1 , i 2 ,