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Pandoc 2.9.1.1 发布,标记格式转换工具

Pandoc 2.9.1.1 发布了。Pandoc 是一个通用标记转换 Haskell 库,用于从一种标记格式转换为另一种,同时也是一个使用该库的命令行工具,它可以转换 31种标记格式。 与大多数使用正则表达式将 Markdown 转换为 HTML 的工具不同,Pandoc 具有模块化设计,它由一组读取器组成,这些读取器用于以给定格式分析文本并生成一份此文档的中间表示,写入器则将这种中间表示转换为目标格式。因此,添加输入或输出格式仅需要添加读取器或写入器即可。 此版本更新内容包括: Markdown reader: 修复原始 HTML 后解析受 bug 影响的缩进代码的问题 (#6009,#5360). LaTeX writer: 修复幻灯片结构中的回归问题 (#6030). 允许 Beamer 的 TOC 分帧 (#6012) 正确处理 4+ 级以上未编号的标题 (#6018)。 HTML writer: 修复 revealjs 幻灯片结构回归问题 (#6030). 添加换行符以使幻灯片放映输出更具可读性 Org writer: 从表格单元格中删除多余的空间 (#6024). JAT...

每日一博 | 利用深度学习实现手绘数据可视化的生成

前一段时间,我开发了Sketchify, 改工具可以把任何以SVG为渲染技术的可视化转化为手绘风格。(参考手绘风格的数据可视化实现 Sketchify) 那么问题来了,很多的chart是以Canvas为渲染技术的,那要怎么办? 我拍脑袋一想,为什么不使用深度学习技术来做呢? 原理很简单: 首先用相同的数据分别生成原始的和手绘风格的数据可视化图数据。 然后利用深度神经网络,使用该数据训练一个模式,输入是数据图,输出的手绘风格的图。这样就可以训练一个生成手绘风格数据可视化的神经网络了。 然后对于任何新的数据图,输入该网络就可以输出一个手绘风格的图。 这听起来就像如何把大象放到冰箱里一样的简单直接。 废话少说,开始干。 准备数据 数据准备要生成一定数量的原始图和手绘图,利用Sketchify就可以完成功能,但是具体如何做到?参考如下架构: VizServer是一个web服务,用nodejs开发,代码在这里https://github.com/gangtao/handyModel/tree/master/vizService VizServer使用restify提供RestAPI接口,利用sq...

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