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为什么要学习 Markdown?究竟有什么用?

一、什么是 Markdown? Markdown 是一种轻量级标记语言,创始人是约翰·格鲁伯(John Gruber)。允许人们使用易读易写的纯文本格式编写文档,可以导出 HTML 、Word、图像、PDF、Epub 等多种格式的文档,文档后缀为.md,.markdown。 听说Markdown是目前互联网上最流行的写作语言,它使用一些简单的符号# * / > [] ()\来标记文本格式,语法非常简单。除此之外,还有很多非常好看的格式可自行选择。 二、为什么学习 Markdown? 自从运营公众号起,刚开始那会,我都是通过公众号后台编辑的文章。这里肯定有不少读者,不知道公众号后台是如何编辑文章的,给大家看下,具体见下图。 公众号后台编辑文章时,不仅输出的同时,还要调整字体大小、加粗、对齐、缩进等一系列的操作,刚开始推送出去的文章,排版整体觉得不是很美观,后来,慢慢接触了业界的大佬们吸取了他们的经验,慢慢改善,逐步转向了markdown编辑器,排版格式也得到了读者们的认可。 经过一段时间的研究后,Markdown 编辑器不仅可以帮助公众号排版之外,还可以给其他文档进行排版,使其文章...

NumPy之:ndarray多维数组操作

简介 NumPy一个非常重要的作用就是可以进行多维数组的操作,多维数组对象也叫做ndarray。我们可以在ndarray的基础上进行一系列复杂的数学运算。 本文将会介绍一些基本常见的ndarray操作,大家可以在数据分析中使用。创建ndarray 创建ndarray有很多种方法,我们可以使用np.random来随机生成数据: importnumpyasnp#Generatesomerandomdatadata=np.random.randn(2,3)data array([[0.0929,0.2817,0.769], [1.2464,1.0072,-1.2962]]) 除了随机创建之外,还可以从list中创建: data1=[6,7.5,8,0,1] arr1=np.array(data1) array([6.,7.5,8.,0.,1.]) 从list中创建多维数组: data2=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]] arr2=np.array(data2) array([[1,2,3,4], [5,6,7,8]]) 使用np.zeros创建初始值为0的数组: np.zeros(...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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