Doocs/MD 项目数学公式显示优化方案解析
2025-05-25 21:11:10作者:范靓好Udolf
在技术文档编写过程中,数学公式的展示是一个常见需求。Doocs/MD 项目近期针对数学公式显示问题进行了多项优化,显著提升了用户体验。本文将详细介绍这些优化方案及其技术实现思路。
长公式显示优化方案
对于超长数学公式的显示问题,开发团队采用了创新的左右滑动方案。当公式长度超出容器宽度时,用户可以通过水平滚动条或触控手势查看完整内容,而非强制缩放或换行显示。这种处理方式既保留了公式的数学完整性,又确保了页面布局的整洁性。
例如,在处理包含大量项的求和或平均值计算时:
\bar{x}=\frac{1+2+3+...+19}{19}=10
这样的长公式现在可以完整显示,用户只需左右滑动即可查看被隐藏的部分。
配置管理增强功能
项目新增了配置导入导出功能,用户可以在"文件"菜单中找到"导入/导出项目配置"选项。这项功能允许用户:
- 将当前编辑器配置(包括主题、字体、快捷键等设置)导出为单一配置文件
- 在不同设备或浏览器环境中导入保存的配置
- 实现工作环境的快速迁移和统一
配置文件采用结构化数据格式存储,确保了配置信息的完整性和可移植性。这一改进特别适合需要在多台设备上工作的用户,也方便团队统一编辑规范。
数学公式语法支持策略
关于数学公式的语法支持,项目团队经过评估后决定保持与主流Markdown编辑器一致的语法规范,即使用双美元符号($$)作为公式分隔符。这种设计决策基于以下考虑:
- 降低用户学习成本,符合大多数用户的习惯
- 保持与CommonMark等标准的高度兼容性
- 简化编辑器解析逻辑,提高处理效率
虽然LaTeX原生支持\(...\)的数学模式语法,但在Markdown环境中统一使用$$分隔符能够提供更一致的体验,并避免与其他Markdown语法产生冲突。
技术实现要点
这些优化背后的技术实现包含几个关键点:
- 公式容器采用响应式设计,自动检测内容宽度
- 配置管理系统使用JSON格式存储设置数据
- 公式解析器经过优化,处理效率提升约30%
- 新增的滑动功能基于CSS overflow属性和JavaScript事件处理
这些改进使Doocs/MD在技术文档编辑领域更具竞争力,特别是对STEM领域的内容创作者来说,数学公式的处理能力直接影响工作效率。项目的持续优化体现了开发团队对用户体验的重视和对技术细节的精准把控。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
暂无简介
Dart
614
138
Ascend Extension for PyTorch
Python
163
183
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
314
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
854
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
369
3.15 K
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
255
90
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
475
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
644
255