下面是一些简单的标记介绍

1.italics斜体
*This txt will apper italicized!*

2.old加粗
**This txt will apper italicized!**

3.Headings 标题
## This is a secondary heading 二级标题
### This is a tertiary heading 小标题

4.Unordered Lists 无序数据列
- first item in list
- second item in list
- third item in list

5.Ordered Lists 有序数据列
1. first item in list
2. second item in list
3. third item in list

6.Links超链接
[Johns Hopkin Bloomberg School of Public Health]( http://www.jhsph.edu/ )
Download R

7.Advanced Linking 超链接
I spend so much time reading [R bloggers][1] and [Simply Statistics][2]!
[1]: http://www.r-bloggers.com/ “R bloggers”
[2]: http://simplystatistics.org/ “Simply Statistics”

8.Newlines 换行
换行需要在句尾加上双空格

Rmarkdown

为什么要使用R markdown： make your work reproducible。

R markdown可以记录你记录你使用的raw data，记录你处理和清理数据的每一个步骤code，可以显示，你使用的挖掘算法和可视化图表。可以完整的说明，整个task的思路，和最终得到的结果。

主要包：
- RStudio的Rmd格式文件通过包 knitr 转化为标准 Markdown
- Markdown 通过包 markdown 转换为 HTML
- Markdown 通过包 slidify 转化为幻灯片

R markdown 具备显示R代码运算结果、调用参数、实时显示编辑效果、制作交互图等功能，且可生成网站、仪表版、幻灯片等各种形式的内容。

Rstudio官网上有完整的说明
一张图学会Rmarkdown

输出html

library(knitr)
setwd(<working directory>)
knit2html("document.Rmd")
browseURL("document.html")

下面是一些简单的标记介绍

1.参数引用：在文本中引用在R代码中计算出来的参数

2.设置chunk：设置R代码块中的属性,下文属性表示不显示代码和结果

3.xtable：显示线性回归结果表格

4.设置全局R代码块属性

常用chunk参数

Output
- results:”asis”,”hide”(asis显示未加工的结果)
- echo:TRUE,FALSE
Figures
- fig.height:numeric
- fig.width:numeric
cache=TRUE
- 将计算结果储存起来，避免重复计算。
- 注意：一旦代码和数据改变了，需要重新计算结果。

Markdown Markdown is a text-to-HTML conversion tool for web writers. 这也是Markdown最实用的功能。但实际上，Markdown作为一种标记语言，可以让编写内容的作者更专注于内容本身。利用简单的标记，制作出美观的，出版级的内容。Markdown的应用非常广泛，市面上很多博客也采取了这种技术。 Markdown可生成

认识 MarkDown MarkDown 是一种轻量级的【标记语言】，它的优点很多，目前也被越来越多的写作爱好者，撰稿者广泛使用。， Markdown 的语法十分简单。常用的标记符号也不超过十个，对于大学里掌握了多门语言的我们来说，这种不需要思维，仅仅是对需要不同格式的文本前添加一些符号，简直是小case好吗？学习成本也不需要太多，且一旦熟悉这种语法规则，会有一劳永逸的效果。点击查看MarkDow

作用：起到临时更改路径的作用，只对当前的Rstudio窗口有效。一旦窗口关闭，又会回到默认路径下。getwd()函数是获取当前路径的函数。 global options设置（如图所示）首先在tools菜单栏下，点击global options选项然后在default working directory 中可以修改默认工作... 给入坑的小伙伴们补充一下chapter6的代码，在这非常感谢答主，有时没思路的时候参考一下也不错 [code=python] text = "X-DSPAM-Confidence: 0.8475" pos_0=text.find('0') #print(pos_0) str_0=text[pos_0:] print(float(str_0)) [/code] 贝叶斯神经网络（5）- 图像处理bayes-CNN qq_31544415: 您好，请问有贝叶斯神经网络开源的框架吗？一文学会推荐算法：从概念、算法、案例到代码实战 weixin_42450895 超级小桀z: 而且照他这么算参考的用户越多，评分就越高。。。应该是加权平均才对