mirror of
https://github.com/doocs/md.git
synced 2024-11-24 19:10:34 +08:00
chore: update default content (#377)
This commit is contained in:
Libin YANG
GitHub
parent
91df77e6b6
commit
379b53edba
@ -8,7 +8,8 @@
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<div align="center">
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[](https://github.com/doocs/md/actions) [](#谁在使用) [](../../pulls)<br>[](./LICENSE) [](https://github.com/doocs/md) [](https://gitee.com/doocs/md) [](https://gitcode.com/doocs/md) [](../../releases)
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[](https://github.com/doocs/md/actions) [](https://nodejs.org/en/about/previous-releases) [](https://github.com/doocs/md/releases) [](./LICENSE) [](https://github.com/doocs/md/pulls)<br>[](https://github.com/doocs/md/stargazers) [](https://github.com/doocs/md)
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</div>
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@ -97,7 +98,7 @@ util.axios
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// util: {
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// axios, // axios 实例
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// CryptoJS, // 加密库
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// OSS, // ali-oss
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// OSS, // tiny-oss
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// COS, // cos-js-sdk-v5
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// Buffer, // buffer-from
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// uuidv4, // uuid
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@ -1,95 +1,88 @@
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# 示例文章：Google 搜索的即时自动补全功能究竟是如何“工作”的？
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# 微信 Markdown 编辑器 @doocs/md
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> Google 搜索**自动补全功能**的强大，相信不少朋友都能感受到，它帮助我们更快地“补全”我们所要输入的搜索关键字。那么，它怎么知道我们要输入什么内容？它又是如何工作的？在这篇文章里，我们一起来看看。
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## 项目介绍
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## 使用自动补全
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Markdown 文档自动即时渲染为微信图文，让你不再为微信文章排版而发愁！只要你会基本的 Markdown 语法，就能做出一篇样式简洁而又美观大方的微信图文。
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Google 搜索的自动补全功能可以在 Google 搜索应用的大多数位置使用，包括 [Google](https://www.google.com/) 主页、适用于 IOS 和 Android 的 Google 应用，我们只需要在 Google 搜索框上开始键入关键字，就可以看到联想词了。
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## 功能特性
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在上图示例中，我们可以看到，输入关键字 `juej`，Google 搜索会联想到“掘金”、“掘金小册”、“绝句”等等，好处就是，我们无须输入完整的关键字即可轻松完成针对这些 topics 的搜索。
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- [x] 支持自定义 CSS 样式
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- [x] 支持 Markdown 所有基础语法、数学公式、Mermaid 图表
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- [x] 支持浅色、深色两种编辑器外观
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- [x] 支持 <kbd>Alt</kbd> + <kbd>Shift</kbd> + <kbd>F</kbd> 快速格式化文档
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- [x] 支持色盘取色，快速替换文章整体色调
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- [x] 支持多图上传，可自定义配置图床
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- [x] 支持自定义上传逻辑
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- [x] 支持在编辑框右键弹出功能选项卡
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- [x] 支持批量转换本地图片为线上图片
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谷歌搜索的自动补全功能对于使用移动设备的用户来说特别有用，用户可以轻松在难以键入的小屏幕上完成搜索。当然，对于移动设备用户和台式机用户而言，这都节省了大量的时间。根据 Google 官方报告，自动补全功能可以减少大约 25% 的打字，累积起来，预计每天可以节省 200 多年的打字时间。是的，每天！
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> 注意，本文所提到的“**联想词**”与“**预测**”，是同一个意思。
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## 基于“预测”而非“建议”
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Google 官方将自动补全功能称之为“预测”，而不是“建议”，为什么呢？其实是有充分理由的。自动补全功能是为了**帮助用户完成他们打算进行的搜索**，而不是建议用户要执行什么搜索。
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那么，Google 是如何确定这些“预测”的？其实，Google 会根据趋势搜索 [trends](https://trends.google.com/trends/?geo=US) 给到我们这些“预测”。简单来说，哪个热门、哪个搜索频率高，就更可能推给我们。当然，这也与我们当前所处的位置以及我们的搜索历史相关。
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## 如何开发和部署
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另外，这些“预测”也会随着我们键入的关键字的变更而更改。例如，当我们把键入的关键字从 `juej` 更改为 `juex` 时，与“掘金”相关的预测会“消失”，同时，与“觉醒”、“决心”相关联的词会出现。
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```sh
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# 安装依赖
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npm i
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# 启动开发模式
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npm start
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## 为什么看不到某些联想词？
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# 部署在 /md 目录
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npm run build
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# 访问 http://127.0.0.1:9000/md
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如果我们在输入某个关键字时看不到联想词，那么表明 Google 的算法可能检测到：
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# 部署在根目录
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npm run build:h5-netlify
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# 访问 http://127.0.0.1:9000/
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```
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- 这个关键字不是热门字词；
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- 搜索的字词太新了，我们可能需要等待几天或几周才能看到联想词；
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- 这是一个侮辱性或敏感字词，这个搜索字词违反了 Google 的相关政策。更加详细的情况，可以了解 [Google 搜索自动补全政策](https://support.google.com/websearch/answer/7368877)。
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## 快速搭建私有服务
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## 为什么会看到某些不当的联想词？
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### 方式 1. 使用 npm cli
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Google 拥有专门设计的系统，可以自动捕获不适当的预测结果而不显示出来。然而，Google 每天需要处理数十亿次搜索，这意味着 Google 每天会显示数十亿甚至上百亿条预测。再好的系统，也可能存在缺陷，不正确的预测也可能随时会出现。
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通过我们的 npm cli 你可以轻易搭建属于自己的微信 Markdown 编辑器。
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我们作为 Google 搜索的用户，如果认定某条预测违反了相关的搜索自动补全政策，可以进行举报反馈，点击右下角“**举报不当的联想查询**”并勾选相关选项即可。
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```sh
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# 安装
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npm i -g @doocs/md-cli
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# 启动
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md-cli
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## 如何实现自动补全算法？
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# 访问
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open http://127.0.0.1:8800/md/
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目前，Google 官方似乎并没有公开搜索自动补全的算法实现，但是业界在这方面已经有了不少研究。
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# 启动并指定端口
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md-cli port=8899
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一个好的自动补全器必须是快速的，并且在用户键入下一个字符后立即更新联想词列表。**自动补全器的核心是一个函数，它接受输入的前缀，并搜索以给定前缀开头的词汇或语句列表**。通常来说，只需要返回少量的数目即可。
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# 访问
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open http://127.0.0.1:8899/md/
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```
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接下来，我们先从一个简单且低效的实现开始，并在此基础上逐步构建更高效的方法。
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md-cli 支持以下命令行参数：
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### 词汇表实现
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- `port` 指定端口号，默认 8800，如果被占用会随机使用一个新端口。
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- `spaceId` dcloud 服务空间配置
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- `clientSecret` dcloud 服务空间配置
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一个**简单粗暴的实现方式**是：顺序查找词汇表，依次检查每个词汇，看它是否以给定的前缀开头。
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### 方式 2. 使用 Docker 镜像
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但是，此方法需要将前缀与每个词汇进行匹配检查，若词汇量较少，这种方式可能勉强行得通。但是，如果词汇量规模较大，效率就太低了。
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如果你是 Docker 用户，也可以直接使用一条命令，启动完全属于你的、私有化运行的实例。
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一个**更好的实现方式是**：让词汇按字典顺序排序。借助二分搜索算法，可以快速搜索有序词汇表中的前缀。由于二分搜索的每一步都会将搜索的范围减半，因此，总的搜索时间与词汇表中单词数量的对数成正比，即时间复杂度是 `O(log N)`。二分搜索的性能很好，但有没有更好的实现呢？当然有，往下看。
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```sh
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docker run -d -p 8080:80 doocs/md:latest
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```
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### 前缀树实现
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容器运行起来之后，打开浏览器，访问 http://localhost:8080 即可。
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通常来说，许多词汇都以相同的前缀开头，比如 `need`、`nested` 都以 `ne` 开头，`seed`、`speed` 都以 `s` 开头。要是为每个单词分别存储公共前缀似乎很浪费。
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前缀树是一种利用公共前缀来加速补全速度的数据结构。前缀树在节点树中排列一组单词，单词沿着从根节点到叶子节点的路径存储，树的层次对应于前缀的字母位置。
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前缀的补全是顺着前缀定义的路径来查找的。例如，在上图的前缀树中，前缀 `ne` 对应于从子节点取左边缘 `N` 和唯一边缘 `E` 的路径。然后可以通过继续遍历从 `E` 节点可以达到的所有叶节点来生成补全列表。在图中，`ne` 的补全可以是两个分支：`-ed` 和 `-sted`。如果在数中找不到由前缀定义的路径，则说明词汇表中不包含以该前缀开头的单词。
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### 有限状态自动机(DFA)实现
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前缀树可以有效处理公共前缀，但是，对于其他共享词部分，仍会分别存储在每个分支中。比如，后缀 `ed`、`ing`、`tion` 在英文单词中特别常见。在上一个例子中，`e`、`d` 分别存放在了每一个分支上。
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有没有一种方法可以更加节省存储空间呢？有的，那就是 DFA。
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<center>
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<img src="https://cdn-doocs.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/gh/doocs/md/images/1648303158478-66a96e2d-6424-43d6-8cb3-2f7a39f960b8.gif" style="width: 50%;"></center>
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在上面的例子中，单词 `need`、`nested`、`seed` 和 `speed` 仅由 9 个节点组成，而上一张图中的前缀树包含了 17 个节点。
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可以看出，最小化前缀树 DFA 可以在很大程度上减少数据结构的大小。即使词汇量很大，最小化 DFA 通常也适合在内存中存储，避免昂贵的磁盘访问是实现快速自动补全的关键。
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### 一些扩展
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上面介绍了如何利用合理的数据结构实现基本的自动补全功能。这些数据结构可以通过多种方式进行扩展，从而改善用户体验。
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通常，满足特定前缀的词汇可能很多，而用户界面上能够显示的却不多，我们更希望能显示最常搜索或者最有价值的词汇。这通常可以通过为词汇表中的每个单词增加一个代表单词值的**权重** `weight`，并且按照权重高低来排序自动补全列表。
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- 对于排序后的词汇表来说，在词汇表每个元素上增加 `weight` 属性并不难；
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- 对于前缀树来说，将 `weight` 存储在叶子节点中，也是很简单的一个实现；
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- 对于 `DFA` 来说，则较为复杂。因为一个叶子节点可以通过多条路径到达。一种解决方案是将权重关联到路径而不是叶子节点。
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目前有不少开源库都提供了这个功能，比如主流的搜索引擎框架 [Elasticsearch](https://www.elastic.co/products/elasticsearch)、[Solr](https://lucene.apache.org/solr/) 等，基于此，我们可以实现高效而强大的自动补全功能。
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关于本项目 Docker 镜像的更多详细信息，可以关注 https://github.com/doocs/docker-md
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#### 推荐阅读
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@ -105,3 +98,257 @@ Google 拥有专门设计的系统，可以自动捕获不适当的预测结果
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<img src="https://cdn-doocs.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/gh/doocs/md/images/1648303220922-7e14aefa-816e-44c1-8604-ade709ca1c69.png" style="width: 100px;">
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</center>
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# Markdown 语法教程
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Markdown 是一种轻量级标记语言，常用于撰写格式简单的文本文件，如文档、博客、和 README 文件。它通过简单的语法将普通文本转换为格式化的 HTML 文档。下面是 Markdown 的基本语法介绍。
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## 标题
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Markdown 使用 `#` 来表示标题。标题等级从 1 到 4，对应 HTML 的 `<h1>` 到 `<h4>` 标签。
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```markdown
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# 一级标题
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## 二级标题
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### 三级标题
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#### 四级标题
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```
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效果：
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# 一级标题
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## 二级标题
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### 三级标题
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#### 四级标题
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## 段落和换行
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普通文本直接书写即可形成段落。段落之间空一行即可。使用两个或多个空格加回车来实现换行。
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```markdown
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这是第一段文字。
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这是第二段文字。
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||||
这是同一段中的换行。
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```
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||||
效果：
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||||
这是第一段文字。
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||||
这是第二段文字。
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||||
这是同一段中的换行。
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## 字体样式
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- **加粗**：使用 `**` 或 `__` 包裹文本。
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- *斜体*：使用 `*` 或 `_` 包裹文本。
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- ~~删除线~~：使用 `~~` 包裹文本。
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```markdown
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**加粗**
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*斜体*
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~~删除线~~
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```
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效果：
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**加粗**
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*斜体*
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~~删除线~~
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## 列表
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### 无序列表
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使用 `-`、`+` 或 `*` 加空格来创建无序列表。
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```markdown
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- 项目一
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- 项目二
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- 子项目
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- 项目三
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```
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效果：
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- 项目一
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- 项目二
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- 子项目
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- 项目三
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### 有序列表
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使用数字加点来创建有序列表。
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```markdown
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1. 项目一
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||||
2. 项目二
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1. 子项目
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3. 项目三
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```
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效果：
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1. 项目一
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2. 项目二
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1. 子项目
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3. 项目三
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## 链接
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### 行内链接
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使用 `[显示文本](链接地址)` 创建行内链接。
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```markdown
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[百度](https://www.baidu.com)
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```
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效果：
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[百度](https://www.baidu.com)
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## 图片
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使用 `` 插入图片。
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```markdown
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```
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效果：
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## 代码
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### 行内代码
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使用反引号 `` ` `` 包裹行内代码。
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```markdown
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使用 `print('Hello World')` 来输出文本。
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```
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效果：
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||||
使用 `print('Hello World')` 来输出文本。
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### 代码块
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使用三个反引号 ``` 包裹代码块，可以指定语言来高亮代码。
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```markdown
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```python
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||||
def hello():
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||||
print("Hello, World!")
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```
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```
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||||
效果：
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||||
```python
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||||
def hello():
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||||
print("Hello, World!")
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```
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## 流程图
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```mermaid
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pie
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title Key elements in Product X
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"Calcium" : 42.96
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"Potassium" : 50.05
|
||||
"Magnesium" : 10.01
|
||||
"Iron" : 5
|
||||
```
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||||
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||||
```mermaid
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||||
classDiagram
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||||
Class01 <|-- AveryLongClass : Cool
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||||
Class03 *-- Class04
|
||||
Class05 o-- Class06
|
||||
Class07 .. Class08
|
||||
Class09 --> C2 : Where am i?
|
||||
Class09 --* C3
|
||||
Class09 --|> Class07
|
||||
Class07 : equals()
|
||||
Class07 : Object[] elementData
|
||||
Class01 : size()
|
||||
Class01 : int chimp
|
||||
Class01 : int gorilla
|
||||
Class08 <--> C2: Cool label
|
||||
```
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||||
|
||||
|
||||
```mermaid
|
||||
pie
|
||||
title Key elements in Product X
|
||||
"Calcium" : 42.96
|
||||
"Potassium" : 50.05
|
||||
"Magnesium" : 10.01
|
||||
"Iron" : 5
|
||||
```
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||||
|
||||
|
||||
```mermaid
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||||
pie
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||||
title 为什么总是宅在家里？
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||||
"喜欢宅" : 45
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||||
"天气太热" : 70
|
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"穷" : 500
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"关你屁事" : 95
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```
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## 表格
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使用 `|` 分隔列，使用 `-` 分隔表头和内容。
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```markdown
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| 名称 | 年龄 | 城市 |
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|--------|------|--------|
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| 小明 | 20 | 北京 |
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| 小红 | 22 | 上海 |
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```
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||||
效果：
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||||
| 名称 | 年龄 | 城市 |
|
||||
|--------|------|--------|
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||||
| 小明 | 20 | 北京 |
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||||
| 小红 | 22 | 上海 |
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||||
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||||
## 引用
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使用 `>` 创建引用。
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```markdown
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||||
> 这是一段引用文本。
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```
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||||
效果：
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||||
> 这是一段引用文本。
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## 分割线
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使用三个或更多的 `-`、`*`、`_` 创建分割线。
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```markdown
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---
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```
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||||
效果：
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---
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### 结束语
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Markdown 简洁易学，适合用于各种简单的文本格式需求。如果想要深入了解更多语法，推荐查阅 [Markdown 官方文档](https://daringfireball.net/projects/markdown/)。
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||||
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||||
@ -39,7 +39,7 @@ export const useStore = defineStore(`store`, () => {
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||||
// 文本颜色
|
||||
const fontColor = useStorage(`color`, colorOptions[0].value)
|
||||
// 代码块主题
|
||||
const codeBlockTheme = useStorage(`codeBlockTheme`, codeBlockThemeOptions[2].value)
|
||||
const codeBlockTheme = useStorage(`codeBlockTheme`, codeBlockThemeOptions[23].value)
|
||||
// 图注格式
|
||||
const legend = useStorage(`legend`, legendOptions[3].value)
|
||||
|
||||
|
||||
@ -291,7 +291,7 @@ async function formCustomUpload(content, file) {
|
||||
util: {
|
||||
axios: fetch, // axios 实例
|
||||
CryptoJS, // 加密库
|
||||
OSS, // ali-oss(tiny-oss)
|
||||
OSS, // tiny-oss
|
||||
COS, // cos-js-sdk-v5
|
||||
Buffer, // buffer-from
|
||||
uuidv4, // uuid
|
||||
|
||||
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Reference in New Issue
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