VSCode Markdown Mermaid 插件使用教程
2024-08-19 18:05:11作者:余洋婵Anita
项目介绍
VSCode Markdown Mermaid 插件是一个为 Visual Studio Code 提供的扩展,它允许用户在 Markdown 预览中直接渲染 Mermaid 图表和流程图。Mermaid 是一个基于 JavaScript 的图表绘制工具,使用类似 Markdown 的简单语法来编写,并动态地将它们渲染成图表。
项目快速启动
安装插件
- 打开 Visual Studio Code。
- 进入扩展市场,搜索
Markdown Preview Mermaid Support。 - 点击安装。
使用示例
在 Markdown 文件中,使用以下代码块来创建一个简单的 Mermaid 流程图:
graph TD
A[开始] --> B{判断}
B -->|条件1| C[结果1]
B -->|条件2| D[结果2]
C --> E[结束]
D --> E
预览图表
- 在 Markdown 文件中输入上述代码块。
- 右键点击编辑器,选择
打开预览或使用快捷键Ctrl+Shift+V。 - 在预览窗口中查看渲染后的 Mermaid 图表。
应用案例和最佳实践
应用案例
- 技术文档编写:在编写技术文档时,使用 Mermaid 图表可以更直观地展示流程和结构。
- 项目管理:在项目管理中,使用 Mermaid 甘特图来规划和跟踪项目进度。
- 教学材料:在编写教学材料时,使用 Mermaid 图表来帮助学生理解复杂的概念和流程。
最佳实践
- 保持简洁:尽量使用简单的语法和结构,避免过度复杂的图表。
- 注释清晰:在图表中添加必要的注释,帮助读者理解图表的含义。
- 定期更新:随着项目的发展,定期更新图表以反映最新的状态和流程。
典型生态项目
- Mermaid Live Editor:一个在线的 Mermaid 图表编辑器,可以实时预览和编辑 Mermaid 图表。
- Pandoc Mermaid Filter:一个 Pandoc 过滤器,可以在 Markdown 文档中渲染 Mermaid 图表。
- Mermaid CLI:一个命令行工具,可以将 Mermaid 图表渲染成图片或 SVG 文件。
通过这些工具和插件,Mermaid 图表可以更广泛地应用于各种文档和项目中,提高工作效率和文档质量。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
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++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
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
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
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
330
137