从LaTeX迁移到Markdown。工具列表:
书写内容:
- 页面划分:每章建一个目录,以一级子章节的维度建一个md页面,参考地址 。
- 图存放位置: openmlsys-zh/img/自己章节,如openmlsys-zh/img/ch01,把自己章节的图片全部放置在对应目录。
- LaTeX文件转换Markdown文件
- Linux下安装Pandoc命令:apt-get install pandoc
- 使用Pandoc命令:pandoc -s example.tex -o example.md
- 使用Pandoc转换后需要注意修改的地方
- 表格需要手动改
- 图片需要手动改
- 公式部分可能会有不正确,需要注意
- 代码部分需要手动改,样式如下:
``` python import os import argparse ```
- 转换得到的md中,如果使用了"-"语法,则不能出现以下形式的内容:
即"-"之后空了一行,且内容行首空了4格,否则d2lbook会编译失败:- title content content content content content con...
-
软件
-
样式
- 格式:
- svg:自己绘制的图片需要用svg,注意去掉白底
- png:一些常规举例图片不需去除白底的可以使用png
- md里插入图片,大小选择宽度800个像素(可以依据自己生成的网页效果调整大小),label自动生成,例如:
![机器学习系统工作流](../img/ch02/workflow.svg) :width:`800px` :label:`img_workflow`
- 格式:
-
版权
- 不使用网络图片
-
位置
- 两张图不可以较邻近
- 两张图拼一下
- 两张图不可以较邻近
-
引用
- 图片引用如下
![机器学习系统工作流](../img/ch02/workflow.svg) :width:`800px` :label:`img_workflow` 我们给这个图片打了标签img_workflow,此时对其进行引用如下 机器学习系统工作流如 :numref:`img_workflow` 。必须注意的是在引用时冒号前要空有一个字符距离。
- 表格引用和图片引用类似,流程依旧是打上标签,然后用 :numref:‘引用的标签’
下面为表格引用方式: | Year | Number | Comment | | --- | --- | --- | | 2018 | 100 | Good year | :label:`table` 表格引用使用 :numref:`table`
- 公式引用依旧也是打上标签,然后使用 :eqref:`‘引用的标签’
下面为公式引用方式: $$\hat{\mathbf{y}}=\mathbf X \mathbf{w}+b$$ :eqlabel:`linear` 公式引用使用 :eqref:`linear`
- 参考文献引用方式,参考文献放在references/xxx.bib,如需新增,只需在该文件中添加即可。参考文献使用 :cite:
文献
需要注意的是bib里的参考文献不能有重复的。
下面参考文献的引用: 1. 单篇参考文献 这篇文章参考了论文 :cite:`cnn2015` 2. 多篇参考文献可以用逗号分开 这篇文章参考了论文 :cite:`cnn2015,rnn2015` 此时在对应bib中应该有如下参考文献 @inproceedings{cnn2015, title = {CNN}, author = {xxx}, year = {2015}, keywords = {xxx} } @inproceedings{rnn2015, title = {RNN}, author = {xxx}, year = {2015}, keywords = {xxx} }
- 章节引用方式我们可以在节标题后放置一个标签,以允许该节的标签引用它。标签格式是:label:
标签名
### Referencing Sections :label:`my_sec3`
然后,我们可以在代码块中通过:ref:
标签名
引用这一节:ref:`my_sec3` 显示了章节引用.
-
其他转换方式
- 如果图中有很多公式,使用工具导入可能会有大量公式乱码,此时可以将图保存为.png格式。
- 使用在线图片去底工具 将图片中的白底去除。