R Markdown模板集合使用教程
1. 项目介绍
本项目是一个R Markdown模板的集合,旨在提供多样化的模板选择,以适应不同的文档需求和风格偏好。这些模板不使用Bootstrap,也不依赖于jQuery,可以用于创建不拘泥于特定框架的文档。本项目包含了多个模板,如使用Bulma、Skeleton、Kube CSS框架的模板,以及适用于Hugo网站、WordPress的Prismpress和Prismskel模板等。
2. 项目快速启动
在开始使用之前,需要安装该模板包。由于该包尚未在CRAN上发布,你需要使用devtools包来从Git仓库安装它。
install.packages("devtools")
devtools::install_git("https://sr.ht/~hrbrmstr/markdowntemplates")
# 或者
devtools::install_git("https://gitlab.com/hrbrmstr/markdowntemplates")
# 或者
devtools::install_github("hrbrmstr/markdowntemplates")
安装完成后,你可以在RStudio中创建一个新的R Markdown文档,并从模板中选择一个来开始。
3. 应用案例和最佳实践
以下是一些使用本项目模板的应用案例和最佳实践:
-
使用bulma模板创建文档:在R Markdown文件的YAML头中设置
output: markdowntemplates::bulma,然后编写文档内容。Bulma模板支持可选的导航链接和页脚内容。 -
为Hugo网站生成Markdown:使用
hugo模板,在YAML头中设置output: markdowntemplates::hugo。保存生成的Markdown文件到Hugo网站的content目录下。 -
在WordPress中使用Prismpress模板:在YAML头中设置
output: markdowntemplates::prismpress,然后上传生成的Markdown文件到WordPress,确保你的WordPress安装了Jetpack插件并开启了Markdown支持。
4. 典型生态项目
本项目可以作为多个生态项目的一部分,例如:
-
数据科学报告:使用
minimal模板生成简洁的报告,专注于内容而非样式。 -
学术文章撰写:利用
kube模板的优雅布局,帮助撰写和格式化学术文章。 -
在线课程材料:通过
to_jupyter函数将R Markdown文档转换为Jupyter笔记本,便于在线教学和课程共享。
使用这些模板,可以大大提升文档的美观性和专业性,同时也为开源项目提供了更好的文档支持。
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