最近发现markdown这个东西对于我记录博客来说简直太方便了，因为不想用鼠标点来 点去，又想控制好格式，这个东西简直好的不要不要的，尤其是我记录一些平时写程序所遇到的问题，格式不需要太复杂，完全满足了我的需求，下面的有些东西是我从其他简书上抄过来的，目的是给自己做一个备份，在最近一个月要不断的使用这些快捷操作方式，以达到 熟练掌握的目的，同时写这篇文章的目的也是为了增强自己的熟练度，闲话不多说那就开始记录每个操作方式。

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标题类的操作

要输入标题类的操作，只需要在希望的标题文字前加入#号即可表示标题，#号的个数代表了标题的级别，#号越多级别越小，如下所示：
# 一级标题
## 二级标题
### 三级标题

一级标题

二级标题

三级标题

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序号类的操作

无序序列:在需要表现序列的前方加入*或者-和空格就会有一个无序序列的开头
* 列表1
* 列表2
* 列表3

• 列表1
• 列表2
• 列表3

有序序列:在需要加入有序序列的后方前方加入.并和序号后的内容保持一个空格的距离
1. 列表1
2. 列表2
3. 列表3

1. 列表1
2. 列表2
3. 列表3

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引用操作

引用操作采用>来表示引用的文字，二级引用采用>>符号来表示引用中的引用，注意符号与引用文字之间要使用空格
>这是一段引用的文字
>>这是上一段文字中的引用中的引用

这是一段引用的文字

这是上一段文字中的引用中的引用

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在文章中插入超链接和图片

在文章中插入超链接采用[文字](超链接地址)的形式插入

[简书](http://www.jianshu.com/)

简书

在文章中插入图片则与超链接只差一个!形式为![文字](图片地址)，简书支持直接拖拽你喜欢的图片到文章中，会自动变成markdown格式，如果要引用其他地址的图片，最好统一上传到云端，然后再输入链接地址(本次采用七牛云存储上传的图片)。

![海贼王索隆](http://ofya1ory3.bkt.clouddn.com/%E7%B4%A2%E9%9A%86.jpg)

海贼王索隆

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粗体、斜体、删除文字的操作

斜体采用一个*包裹住文字粗体采用两个*号包裹住文字，文字删除线采用两个~包裹住

**这里面的文字都是粗体的**

这里面的文字都是粗体的

*这里面的文字都是斜体的*

这里面的文字都是斜体的

~~这里面的文字带删除线~~

这里面的文字带删除线

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在文档中插入表格，无法用语言来形容，我觉得一个demo比什么都合适

header1| header2 | header3 |header4
------------- |-------------| -----|-----
内容1| 内容2|内容3|内容4
内容1| 内容2|内容3|内容4
内容1| 内容2|内容3|内容4

header1	header2	header3	header4
内容1	内容2	内容3	内容4
内容1	内容2	内容3	内容4
内容1	内容2	内容3	内容4

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插入代码行

文档中插入代码，这个是程序员经常遇到的，插入单行代码采用单个`包裹住要插入的代码行，如果要插入多行代码，则采用三个`包裹住要插入的代码，同时在第一组反引号后注明所要插入代码的类型
插入一段linux的命令行

`sudo apt-get update`

sudo apt-get update
插入一段python代码

```python
from pylab import figure, subplot, hist, xlim, show
xmin = min(data[:,0])
xmax = max(data[:,0])
figure()
subplot(411) # distribution of the setosa class (1st, on the top)
hist(data[target=='setosa',0],color='b',alpha=.7)
xlim(xmin,xmax)
subplot(412) # distribution of the versicolor class (2nd)
hist(data[target=='versicolor',0],color='r',alpha=.7)
xlim(xmin,xmax)
subplot(413) # distribution of the virginica class (3rd)
hist(data[target=='virginica',0],color='g',alpha=.7)
xlim(xmin,xmax)
subplot(414) # global histogram (4th, on the bottom)
hist(data[:,0],color='y',alpha=.7)
xlim(xmin,xmax)
show()

from pylab import figure, subplot, hist, xlim, show
xmin = min(data[:,0])
xmax = max(data[:,0])
figure()
subplot(411) # distribution of the setosa class (1st, on the top)
hist(data[target=='setosa',0],color='b',alpha=.7)
xlim(xmin,xmax)
subplot(412) # distribution of the versicolor class (2nd)
hist(data[target=='versicolor',0],color='r',alpha=.7)
xlim(xmin,xmax)
subplot(413) # distribution of the virginica class (3rd)
hist(data[target=='virginica',0],color='g',alpha=.7)
xlim(xmin,xmax)
subplot(414) # global histogram (4th, on the bottom)
hist(data[:,0],color='y',alpha=.7)
xlim(xmin,xmax)
show()

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