Mermaid Live Editor 使用指南
项目介绍
Mermaid Live Editor 是一个基于 JavaScript 的开源项目,它允许用户以简单易懂的文本语法来创建复杂的图表和流程图,并且能够在浏览器中实时预览这些图形。该项目由 Mermaid 团队开发维护,Mermaid 本身是一种图形语言,旨在简化流程图、时序图等结构化信息的创建过程。Live Editor 特别适合那些希望快速设计和调整图表的开发者、文档作者以及任何对可视化数据感兴趣的用户。
项目快速启动
要快速开始使用 Mermaid Live Editor,您无需安装任何本地软件。只需访问或部署该编辑器即可:
在线体验
直接访问 Mermaid Live Editor 官方在线地址。
或者,本地搭建(对于开发者)
如果您想在本地运行,确保已安装 Node.js 环境,然后执行以下步骤:
# 克隆仓库
git clone https://github.com/mermaidjs/mermaid-live-editor.git
# 进入项目目录
cd mermaid-live-editor
# 安装依赖
npm install
# 启动开发服务器
npm run dev
之后,您的浏览器将自动打开 http://localhost:8080,即可开始使用。
示例代码快速入门
输入以下Mermaid语法到编辑器中,点击“更新”查看图表即时变化。
graph LR
A[Start] --> B{Is it true?}
B -- Yes --> C[Finish]
B -- No --> D[Another Node]
应用案例和最佳实践
Mermaid Live Editor 被广泛应用于技术文档、博客、教育材料中,便于解释复杂系统或逻辑流程。最佳实践中,应该:
- 保持简洁:使用清晰的文本描述复杂的流程,避免过度复杂的图表。
- 注释说明:适当添加注释,提升可读性和理解性。
- 交互式教学:利用其实时反馈特性进行编程或系统设计的教学。
例如,在讲解软件架构时,可以构建出直观的组件图。
典型生态项目
Mermaid生态系统包括但不限于Mermaid CLI、各种IDE插件(如VSCode、Atom等),以及集成到Markdown处理器的能力。这些工具使得Mermaid图形能够无缝嵌入到日常的开发文档和博客写作中。例如,VSCode的Mermaid插件允许开发者直接在编辑器内预览和编写Mermaid代码,极大地提升了效率。
通过集成Mermaid Live Editor,团队和个体开发者可以在多个场景下受益,从敏捷开发中的需求分析图,到技术文档中的架构图,再到个人笔记中的流程说明,提供了一种高效、一致的视觉沟通方式。
这样,您就有了一个全面了解Mermaid Live Editor的指南,无论是快速上手还是深入探索,都能找到所需的信息。享受您的图表创作之旅!
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
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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