第一篇博客—markdown入门

    我是一个不太愿意整理文字的人，一直很羡慕别人能把笔记整理地很好，也有过写博客的想法，但苦于实在不愿意耗费心思排版，今天尝试了一下markdown，简直对程序员太友好了，从此开始坚持写博客的习惯，第一篇就从markdown开始吧。

markdown编辑器

     markdown编辑器有很多种，不同人有不同偏好，我使用的是sublime配合markdown插件，主要是特别喜欢sublime，后面会专门写一篇关于sublime的博客。其中MarkdownEditing插件可以高亮显示Markdown语法还支持很多编程语言的语法高亮显示。MarkdownPreview插件可以生成网页HTML预览。OmniMarkupPreviwer可以实时在浏览器中预览。

markdown简单语法

标题

    在文字前加 # 号即可生成标题，根据#数目生成不同级别的标题，如下所示

# 一级标题## 二级标题### 三级标题

一级标题

二级标题

三级标题

列表

    在文字前加上 - 或 * 即可变为无序列表，在文字前加1. 2. 3. 则声称有序列表，符号和文字之间有一个空格。

1. c++2. python 3. java

1. c++
2. python
3. java

- c++- python - java

• c++
• python
• java

引用

    引用只需在文本前加一个>

>这是一段引用

这是一段引用

图片与链接

图片为：![](){ImgCap}{/ImgCap}链接为：[]()

[百度](https://www.baidu.com)![北大](http://a.hiphotos.baidu.com/baike/w%3D268%3Bg%3D0/sign=9af7a9d33d2ac65c67056175c3c9d52c/9f510fb30f2442a779438816d943ad4bd1130237.jpg)

字体与分割线

    粗体   用两个 *框起
    斜体   用一个 *框起
    分割线 三个*号

**markdown***markdown****

markdown
markdown

---

代码段

    用三个反引号框起，（左上角的’~‘）

'''Basic Operations example using TensorFlow library.'''from __future__ import print_functionimport tensorflow as tf# Basic constant operations# The value returned by the constructor represents the output# of the Constant op.a = tf.constant(2)b = tf.constant(3)# Launch the default graph.with tf.Session() as sess:    print("a=2, b=3")    print("Addition with constants: %i" % sess.run(a+b))    print("Multiplication with constants: %i" % sess.run(a*b))# Basic Operations with variable as graph input# The value returned by the constructor represents the output# of the Variable op. (define as input when running session)# tf Graph inputa = tf.placeholder(tf.int16)b = tf.placeholder(tf.int16)# Define some operationsadd = tf.add(a, b)mul = tf.multiply(a, b)# Launch the default graph.with tf.Session() as sess:    # Run every operation with variable input    print("Addition with variables: %i" % sess.run(add, feed_dict={a: 2, b: 3}))    print("Multiplication with variables: %i" % sess.run(mul, feed_dict={a: 2, b: 3}))matrix1 = tf.constant([[3., 3.]])matrix2 = tf.constant([[2.],[2.]])product = tf.matmul(matrix1, matrix2)with tf.Session() as sess:    result = sess.run(product)    print(result)    # ==> [[ 12.]]

可以在开头注释代码类型，显示高亮

```pythonprint(1+2)

数学公式

    可以使用两个美元符包裹 TeX 或 LaTeX 格式的数学公式来实现

$$\Large x=\frac{-b\pm\sqrt{b^2-4ac}}{2a}$$

x=−b±b2−4ac−−−−−−√2a

或者使用Google Chart的服务器

<img src="http://chart.googleapis.com/chart?cht=tx&chl= 在此插入Latex公式" style="border:none;">

---

    以上是markdown的基本用法，主要是想做一个开篇，第一次写博客水平有限，希望看到的各位多理解。我最近在做deep learning相关的东西，做过的几个项目会陆续写到博客中，另外还有读过的论文和相关课程知识整理，欢迎大家关注转载！