Typora入门
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Typora入门

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  • Win + +:放大镜

Typora快捷键:

  • Shift + tab:美化代码块

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一级标题使用一个#

二级标题使用两个#

三级标题使用三个#

四级标题使用四个#

五级标题使用五个#
六级标题使用六个#

####### 最多支持六级标题#

文字

删除线~~

1
这就是~~删除线~~(使用波浪号)

这就是删除线(使用波浪号)

斜体*

1
这是用来*斜体*的文本

这是用来斜体的文本

加粗**

1
这是用来**加粗**的文本

这是用来加粗的文本

斜体+加粗***

1
这是用来***斜体+加粗***的文本

这是用来斜体+加粗的文本

下划线

下划线是HTML语法
文字(快捷键Ctrl+U)

分隔线 ***

可以在一行中使用三个或更多的*、-或_来添加分割线

1
***

高亮(需勾选扩展语法)==

1
这是用来==高亮==的文本

这是用来 ==高亮== 的文本

修改conf.user.json配置文件,使用ctrl+q为高亮

1
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7
8
 // Custom key binding, which will override the default ones.
// see https://support.typora.io/Shortcut-Keys/#windows--linux for detail
"keyBinding": {
// for example:
// "Always on Top": "Ctrl+Shift+P"
// All other options are the menu items 'text label' displayed from each typora menu
"Highlight": "Ctrl + q"
},

下标(需勾选扩展语法)~

1
水 H~2~O

水 H2O

上标(需勾选扩展语法)^

1
面积 m^2^

面积 m^2^

表情符号 :

Emoji支持表情符号,可以用系统默认的Emoji符号。也可以使用图片的表情,输入:将会出现智能提示

一些表情的例子

1
:smile:

:smile: :laughing: :dizzy_face: :sob: :cold_sweat: :sweat_smile: :cry:
:triumph: :heart_eyes: :relaxed: :sunglasses: :weary:
:+1: :-1: :100: :clap: :bell: :gift: :question: :bomb: :heart: :coffee:
:cyclone: :bow: :kiss: :pray: :sweat_drops: :hankey: :exclamation: :anger:

表格(Ctrl + T)

使用|来分隔不同的单元格,使用-来分隔表头和其他行

引用 >

1
使用>引用

一级引用

二级引用

退出引用用空格?

列表

无序列表 符号* + - 空格

1
2
3
* 可以使用 `*` 作为标记
+ 也以使用 `+`
- 或者 `-`
  • 可以使用 * 作为标记
  • 也以使用 +
  • 或者 -

有序列表 1.

1
2
3
1. 有序列表以数字+ `.` + 空格开始;
2. 数字的序列并不会影响生成的列表顺序;
3. 但仍然推荐按照自然顺序(1,2,3...)编写
  1. 有序列表以数字+ . + 空格开始;
  2. 数字的序列并不会影响生成的列表顺序;
  3. 但仍然推荐按照自然顺序(1,2,3…)编写

目录 [TOC]

使用[TOC]可以生成目录


代码

代码块 ```

1
2
3
4
public static void main()
{
Console.WriteLine("Hello World!");
}

行内代码 `

1
2
使用`或``
插入行内代码

行内代码
行内代码

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链接引用与脚注

链接引用类似于我们常在论文末尾看到的「参考文献」的写法,你可以通过 []: 的语法来为你的文档加上链接引用。

[参考文献]: https://docs.unity.cn/cn/2019.4/Manual/UnityManual.html “Unity官方手册”

脚注在少数派的文章中也很常见,即某段话结尾右上角标有数字标记,页面底部进行注释的写法。你可以在需要插入脚注标号的位置写 [^ number ] ,再在下方通过 [^ number ]: 在文档中插入脚注。注意不要遗漏了脚注编号 number 前后的空格。

图片

1
![自己起的图片名字](图片地址或图片本地存储的路径)

网上的图片

image

本地图片

同文件则直接写文件名,否则写文件本地路径

image

Gif图片 1MB

经测试,若需要上传图床,必须小于1MB!

数学公式

参考URL:

行内公式 $

$ A + B = C $

块间公式 $$

$$
A + B = C
$$

各类希腊字母

image

$ \alpha $

$ \alpha $

花体符号

mathtype输入latex的花体,如L,I,O等:https://blog.csdn.net/weixin_45941288/article/details/131505425

损失函数L \mathcal LL :$\mathcal N$

$\mathcal N$

简单运算

转义字符 \

$ \{ \}$

$ { }$

换行符 \\

$ a\\b $

$ a\b $

下标:_

$ x_i $

$ x_i $

上标:^

$x^2$

$x^2$

整体:{}

上下标如果多于一个字母或者符号,需要用一对{}括起来

$ x_{i1} $ $ x ^ {\alpha t} $

eg. $ x_{i1} $ $ x ^ {\alpha t} $

分数:\frac{}{}

$ \frac{3}{8} $

$ \frac{3}{8} $

根号:\sqrt

$ \sqrt 5 $ $ \sqrt[n]5 $

$ \sqrt 5 $ $ \sqrt[n]5 $

省略号:\ldots \dots \cdots

$ \ldots --> \dots --> \cdots $

$ \ldots –> \dots –> \cdots $

*自适应匹配分隔符(不了解)

$ \left. \frac{du}{dx} \right.$

$ \left. \frac{du}{dx} \right.$

求和:\sum

\$ \sum_1^n $

$ \sum_1^n $

积分:\int

$ \int_1^n $

$ \int_1^n $

极限:lim

$ lim_{x \to \infty} $

$ lim_{x \to \infty} $

强制上下限在上下侧 \limits

$\sum\limits_{a=1}^n$

$\sum\limits_{a=1}^n$

强制上下限在左右侧 \nolimits

$\sum\nolimits_{a=1}^n$

$\sum\nolimits_{a=1}^n$

上下划线 \overline \underline

$\overline{a+b}$

$\overline{a+b}$

$\underline{m+n}$

$\underline{m+n}$

上下花括号 \overbrace \underbrace

$\overbrace{a+b+\dots+n}^{m个}$

$\overbrace{a+b+\dots+n}^{m个}$

$\underbrace{a+b+\dots+n}_{m个}$

$\underbrace{a+b+\dots+n}_{m个}$

向量 \vec

$\vec{a}$

$\vec{a}$

偏导符号 \partial

$\partial$

$\partial$

正规导数符号 \mathrm

$\mathrm{d}t$

$\mathrm{d}t$

数学符号

约等于 \approx

$ \approx $

$ \approx $

花括号

$ \left\{ \frac{a}{b} \right\}$

$ \left{ \frac{a}{b} \right}$

角括号

$ \left\langle\frac{a}{b}\right\rangle$

$ \left\langle\frac{a}{b}\right\rangle $

绝对值、单竖线

$ \left| \frac{a}{b} \right| $

$ \left| \frac{a}{b} \right| $

双竖线、范数

$ \left| \left| \frac{a}{b} \right| \right| $

$ \left | \left | \frac{a}{b} \right | \right | $

取整函数 \lfloor \rfloor

$ \left\lfloor\frac{a}{b}\right\rfloor $

$ \left\lfloor\frac{a}{b}\right\rfloor $

取顶函数 \lceil \rceil

$ \left\lceil\frac{a}{b}\right\rceil $

$ \left\lceil\frac{a}{b}\right\rceil $

斜线与反斜线

$ \left/ \frac{a}{b} \right \backslash $

$ \left/ \frac{a}{b} \right \backslash $

属于 \in

$ \in $

$ \in $

任意和存在 \forall \exists

$$ \forall $$

$$ \exists $$

上下箭头

$ \left\Uparrow\frac{a}{b}\right\Updownarrow $

$ \left\Uparrow\frac{a}{b}\right\Updownarrow $

$ \left\uparrow\frac{a}{b}\right\downarrow $

$ \left\uparrow\frac{a}{b}\right\downarrow $

箭头 \leftarrow

$ \leftarrow $

$ \leftarrow $

image

小于大于

$ \leq \geq \textless \textgreater $

$ \leq \geq \textless \textgreater$

头顶尖角号 \hat

https://blog.csdn.net/m0_37876745/article/details/112059860

$\hat{Z}$

$ \hat{Z} $

乘 \times

$ a \times b$

$ a \times b$

双竖线 \Vert

\Vert

$\Vert$

复杂运算

矩阵

$$\begin{matrix}...\end{matrix}$$,使用&分隔同行元素,\\换行

1
2
3
4
5
\begin{matrix}
1 & x & x^2 \\
1 & y & y^2 \\
1 & z & z^2 \\
\end{matrix}

$$
\begin{matrix}
1 & x & x^2 \
1 & y & y^2 \
1 & z & z^2 \
\end{matrix}
$$

行列式

1
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5
6
7
8
X = \left|
\begin{matrix}
x_{11} & x_{12} \cdots & x_{1d} \\
x_{21} & x_{22} \cdots & x_{2d} \\
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\
x_{11} & x_{12} & \cdots & x_{1d} \\
\end{matrix}
\right|

$$
X = \left|
\begin{matrix}
x_{11} & x_{12} \cdots & x_{1d} \
x_{21} & x_{22} \cdots & x_{2d} \
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \
x_{11} & x_{12} & \cdots & x_{1d} \
\end{matrix}
\right|
$$

方程式

$ E = mc^2 $

$ E = mc^2 $

分段函数

1
2
3
4
5
f(n) = 
\begin{cases}
n/2, & \text{if $n$ is even} \\
3n+1, & \text{if $n$ is odd}
\end{cases}

$$
f(n) =
\begin{cases}
n/2, & \text{if $n$ is even} \
3n+1, & \text{if $n$ is odd}
\end{cases}
$$

方程组

1
2
3
4
5
6
7
\left\{
\begin{array}{c}
a_1x+b_1y+c_1z=d_1\\
a_2x+b_2y+c_2z=d_2\\
a_3x+b_3y+c_3z = d_3
\end{array}
\right.

$$
\left{
\begin{array}{c}
a_1x+b_1y+c_1z=d_1\
a_2x+b_2y+c_2z=d_2\
a_3x+b_3y+c_3z = d_3
\end{array}
\right.
$$

常用公式

线性模型

1
h(\theta) = \sum_{j=0} ^n \theta_j x_j

$$
h(\theta) = \sum_{j=0} ^n \theta_j x_j
$$

均方误差

1
J(\theta) = \frac{1}{2m}\sum_{i=0}^m(y^i - h_\theta(x^i))^2

$$
J(\theta) = \frac{1}{2m}\sum_{i=0}^m(y^i - h_\theta(x^i))^2
$$

求积公式

1
H_c = \sum_{l_1+\dots+l_p} \prod^p_{i=1} \binom{n_i}{l_i}

$$
H_c = \sum_{l_1+\dots+l_p} \prod^p_{i=1} \binom{n_i}{l_i}
$$

批量梯度下降

1
\frac{\partial J(\theta)}{\partial\theta_j} = -\frac1m\sum_{i=0}^m(y^i - h_\theta(x^i))x^i_j

$$
\frac{\partial J(\theta)}{\partial\theta_j} = -\frac1m\sum_{i=0}^m(y^i - h_\theta(x^i))x^i_j
$$

推导过程

1
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6
\begin{align}
\frac{\partial J(\theta)}{\partial\theta_j}
& = -\frac1m\sum_{i=0}^m(y^i - h_\theta(x^i)) \frac{\partial}{\partial\theta_j}(y^i-h_\theta(x^i))\\
& = -\frac1m\sum_{i=0}^m(y^i-h_\theta(x^i)) \frac{\partial}{\partial\theta_j}(\sum_{j=0}^n\theta_j x^i_j-y^i)\\
&=-\frac1m\sum_{i=0}^m(y^i -h_\theta(x^i)) x^i_j
\end{align}

$$
\begin{align}
\frac{\partial J(\theta)}{\partial\theta_j}
& = -\frac1m\sum_{i=0}^m(y^i - h_\theta(x^i)) \frac{\partial}{\partial\theta_j}(y^i-h_\theta(x^i))\
& = -\frac1m\sum_{i=0}^m(y^i-h_\theta(x^i)) \frac{\partial}{\partial\theta_j}(\sum_{j=0}^n\theta_j x^i_j-y^i)\
&=-\frac1m\sum_{i=0}^m(y^i -h_\theta(x^i)) x^i_j
\end{align}
$$

图床

配置教程:https://www.bilibili.com/video/BV1LU4y1s7kq

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