Markdown 教程-使用自定义CSS样式
虽然Markdown本身的样式选项相对有限，但通过结合自定义CSS，你可以极大地增强文档的视觉效果和个性化。本教程将指导你如何在Markdown中使用自定义CSS样式，包括基本概念、实现方法、以及一些高级技巧和最佳实践。
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Markdown 教程-使用扩展Markdown语法
标准Markdown的功能有时可能显得有限，为了克服这些限制，许多平台和编辑器引入了所谓的“扩展Markdown语法”（Extended Markdown），以增强其表达能力。本教程将深入探讨扩展Markdown语法的使用，包括常见的扩展特性、如何在不同平台上应用这些扩展，以及一些高级技巧。
Markdown 教程-用 Markdown 生成思维导图
Markdown虽然以文本格式化著称，但它也可以被用来创建结构化的内容，如思维导图。这种方式尤其适合于需要组织和呈现复杂信息的场景。本教程将探讨如何利用Markdown的语法特性来规划和生成思维导图，并介绍一些工具和技巧以提升这一过程的效率和效果。
Markdown 教程-LaTex公式
Markdown作为一种流行的标记语言，不仅在文本格式化方面表现出色，还支持通过LaTeX插入复杂的数学公式。这一功能尤其对于学术写作、技术文档或任何需要展示数学内容的场合非常有用。本教程将深入探讨如何在Markdown中有效使用LaTeX来呈现数学公式，包括基础语法、公式类型、排版技巧以及常见问题解决。
Markdown 教程-HTML嵌入
有时我们需要在Markdown文档中实现一些超出其基本语法范围的功能，这时就需要借助HTML的力量。本教程将详细探讨如何在Markdown中嵌入HTML，包括基本原则、常见用例、以及一些高级技巧。
Markdown 教程-脚注
脚注是Markdown文档中的一个重要组成部分，它们允许作者在页面底部添加额外的注释或引用信息，而不会干扰主要内容的流程。本教程将详细介绍Markdown中如何有效使用脚注，包括创建脚注、格式化技巧以及一些高级用法。
PyTorch 教程-PyTorch中图像识别模型的测试
在上一部分，我们实现了一个神经网络，或者说创建了一个能够对手写数字进行分类的模型。现在，我们通过从网络上获取一张图片来测试我们的模型。我们使用了以下图片：
PyTorch 教程-图像识别神经网络的验证
在训练部分，我们使用MNIST数据集（无穷数据集）对模型进行了训练，并且似乎达到了合理的损失和准确性。如果模型能够将其学到的知识应用于新数据并进行泛化，那么这将是其性能的真正体现。以下是验证模型的步骤：
PyTorch 教程-图像识别中神经网络的实现
我们的下一个任务是使用先前标记的图像来训练神经网络，以对新的测试图像进行分类。因此，我们将使用nn模块来构建我们的神经网络。
PyTorch 教程-图像识别中的图像转换
在PyTorch中进行图像识别，加载和转换是两个基本的概念，是识别过程的起始步骤。
