Milkdown —— 插件驱动的 Markdown 编辑器框架
Milkdown 是插件驱动的所见即所得的 Markdown 编辑器框架。它由两部分组成:
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一个小巧的核心,提供了插件加载器和一些内置插件。
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大量的插件,包括语法、命令和组件。
通过这种模式,开发者可以根据喜好开启或关闭语法和功能,例如表格,数学公式或斜线指令。当然也可以创造自己的插件来实现想法。
特性
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所见即所得的 Markdown - 以一种优雅的方式编写 markdown
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可定制主题 - 主题可以通过 npm 包安装和共享
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可交互 - 通过插件支持你的脑洞
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值得信赖 - 基于prosemirror 和 remark构建
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️ 斜线指令和工具条 - 让任何人都可以使用,通过插件
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数学支持 - LaTeX 数学公式支持,通过插件
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表格支持 - 拥有流畅的 ui 的表格支持,通过插件
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协同编辑 - 基于yjs的协同编辑支持,通过插件
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剪贴板 - 支持 markdown 格式的复制粘贴,通过插件
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Emoji - 支持 emoji 快捷指令和选择器,通过插件
技术栈
Milkdown 基于这些工具:
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Prosemirror 和它的社区 - 一个用于在 web 端构建富文本编辑器的工具包
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Remark 和它的社区 - 正确的 markdown 解析器
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Postcss - 用于构建主题的强大的 css 工具
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TypeScript - 以 TypeScript 编写
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Prism - 代码块支持
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Katex - 高性能的渲染数学公式

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每日一博 | OPPO 数据湖统一存储技术实践
导读 OPPO是一家智能终端制造公司,有着数亿的终端用户,每天产生了大量文本、图片、音视频等非结构化数据。在保障数据连通性、实时性以及数据安全治理要求的前提下,如何低成本、高效率地充分挖掘数据价值,成为了拥有海量数据的公司的一大难题。目前业界的流行解决方案是数据湖,本文介绍的OPPO自研的数据湖存储CBFS在很大程度上可解决目前的痛点。 ▌数据湖简述 数据湖定义:一种集中化的存储仓库,它将数据按其原始的数据格式存储,通常是二进制blob或者文件。一个数据湖通常是一个单一的数据集,包括原始数据以及转化后的数据(报表,可视化,高级分析和机器学习等) 1.数据湖存储的价值 对比传统的Hadoop架构,数据湖有以下几个优点: 高度灵活:数据的读取、写入和加工都很方便,可保存所有的原始数据 多重分析:支持包括批、流计算,交互式查询,机器学习等多种负载 低成本:存储计算资源独立扩展;采用对象存储,冷热分离,成本更低 易管理:完善的用户管理鉴权,合规和审计,数据“存管用”全程可追溯 2. OPPO数据湖整体解决方案 OPPO主要从三个维度建设数据湖:最底层的湖存储,我们采用的是CBFS,它是一种同时...
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Debian 诞生 28 周年
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