标签：写法 一段 意义 标记语言 对齐 语言 嵌套 分隔线 https
? Markdown是一种轻量级标记语言，它允许人们使用易读易写的纯文本格式编写文档。使用Markdown编写的文档可以导出为HTML、Word、图像、PDF等多种格式的文档。
我展示的是一级标题
=====
我展示的是二级标题
-----效果如下：
我展示的是一级标题
我展示的是二级标题
# 一级标题
## 二级标题
### 三级标题
#### 四级标题
##### 五级标题
###### 六级标题Markdown段落没有特殊的格式，直接编写文字就好。段落的换行可以使用两个及以上空格加回车表示。也可以在段落后面使用一个空行来表示开始一个新段落。
markdown可以使用以下几种字体：
*斜体文本*
_斜体文本_
**粗体文本**
__粗体文本__
***粗斜体文本***
___粗斜体文本___可以在一行中用三个以上的星号、减号、底线来建立一个分隔线，行内不能有其他东西。你也可以在星号或是减号中间插入空格。下面每种写法都可以建立分隔线：
***
* * *
*********
---
- - -
---------通过在文本的两端加上html的标签来实现下划线
<u>给文本加上下划线</u>效果如下：
给文本加上下划线
通过在文本的两端各加上~~即可
~~删除线~~效果如下：
删除线
添加脚注的语法如下：
我要学好c语言 [^脚注]。
[^脚注]: c语言是一门编译型语言。mardown支持有序列表和无序列表。无序列表使用*、+、-作为列表标记。语法格式如下：
* 第一项
* 第二项
+ 第一项
+ 第二项
- 第一项
- 第二项效果如下：
第二项
第二项
第二项
有序列表使用数字加上.号来表示，语法格式如下：
1. 第一项
2. 第二项列表嵌套只要在列表中的选项添加四个空格即可，语法格式如下：
1. 第一项：
- 第一项嵌套的第一个元素
- 第一项嵌套的第二个元素
2. 第二项：
- 第二项嵌套的第一个元素
- 第二项嵌套的第二个元素区块引用实在段落开头使用>符号然后后面紧跟与一个空格字符，语法格式如下：
> "这是一个区块"
> 机器学习很有趣
> 自然语言处理很有趣效果如下：
"这是一个区块"
机器学习很有趣
自然语言处理很有趣
区块是支持嵌套的，一个>是最外层，两个>是第一层嵌套，以此类推，语法格式如下：
> 我爱机器学习
> > 我爱深度学习
> > > 我爱自然语言处理效果如下：
我爱机器学习
我爱深度学习
我爱自然语言处理
可以使用```来包裹一段代码并指定语言（也可以不指定）。语法如下：
链接使用方法如下：
[奔跑的蜗牛](https://www.cnblogs.com/tangliang39/)
或者
<https://www.cnblogs.com/tangliang39/>markdown图片语法格式如下：
markdown制作表格使用|来分隔不同的单元格，使用-来分隔表头和其他行。语法格式如下：
| 表头 | 表头 |
| ---- | ---- |
| 单元格 | 单元格 |
| 单元格 | 单元格 |我们可以设置表格的对齐方式：
语法格式如下：
| 左对齐 | 右对齐 | 居中对齐 |
| :-----| ----: | :----: |
| 单元格 | 单元格 | 单元格 |
| 单元格 | 单元格 | 单元格 |不在markdown涵盖范围内的标签，都可以直接在文档里用html编写。
使用<kbd>Ctrl</kdb>+<kbd>Shift</kbd>+<kbd>Esc</kbd>单开任务管理器。markdown 使用了很多特殊符号来表示特定的意义，如果需要显示特定的符号则需要使用转义字符，markdown 使用反斜杠转义特殊字符。
当你需要在编辑器中插入数学公式时，可以使用两个美元符 $$ 包裹 TeX 或 LaTeX 格式的数学公式来实现。提交后，问答和文章页会根据需要加载 Mathjax 对数学公式进行渲染。如：
$$
\frac{\partial L(w, j)}{\partial\theta_{j-1}^w} = \frac{\partial}{\partial\theta_{j-1}^w}\{(1-d_j^w)\cdot log[\sigma(X_w^T\theta_{j-1}^w)]+d_j^w\cdot log[1-\sigma(X_w^T\theta_{j-1}^w)]\}\\=(1-d_j^w)[1-\sigma(x_w^T\theta_{j-1}^w)]X_w-d_j^w\sigma(X_w^T\theta_{j-1}^w)X_w\\=\{(1-d_j^w)[1-\sigma(X_w^T\theta_{j-1}^w)]-d_j^w\sigma(X_w^T\theta_{j-1}^w)\}X_w\\ [1-d_j^W-\sigma(X_w^T\theta_{j-1}^w)]X_w
$$
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原文地址：https://www.cnblogs.com/tangliang39/p/11700779.html
