实用分享-在线公式编辑器(可导图识别)[通俗易懂]

分享一款在线公式编辑器,之前写论文和技术文档常用,超级超级方便,通过截图方式截取公式,拉到这个编辑器里,latex语言就自动出现了,放在word公式编辑器里也可以,放在CSDN的公式编辑器里也可以,就不用手搓公式了。。。论文党的福利,特别是数学系物理系这种推公式推到头大的专业。

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

作者:翟天保Steven
版权声明:著作权归作者所有,商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处


分享一款在线公式编辑器,之前写论文和技术文档常用,超级超级方便,通过截图方式截取公式,拉到这个编辑器里,latex语言就自动出现了,放在word公式编辑器里也可以,放在CSDN的公式编辑器里也可以,就不用手搓公式了。。。论文党的福利,特别是数学系物理系这种推公式推到头大的专业。

网址:在线LaTeX公式编辑器-编辑器

使用说明:

1)比如,我想打这些公式的latex格式:

实用分享-在线公式编辑器(可导图识别)[通俗易懂]

2)截取图片:

实用分享-在线公式编辑器(可导图识别)[通俗易懂]

3)导入图片:

实用分享-在线公式编辑器(可导图识别)[通俗易懂]

4)识别成功:

实用分享-在线公式编辑器(可导图识别)[通俗易懂]

声明:该编辑器是他人开发的,目前可以使用,但后面不知道会不会收费或者关闭,本文只是分享了这么个宝贝,至于后期如果它用不了不要怪我哦~

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请联系我们举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员-站长,转载请注明出处:https://javaforall.net/126917.html原文链接:https://javaforall.net

(0)
全栈程序员-站长的头像全栈程序员-站长


相关推荐

  • KRACK 攻击解密安卓传输数据,OpenBSD 提前释出补丁

    KRACK 攻击解密安卓传输数据,OpenBSD 提前释出补丁比利时鲁汶大学的两位研究人员正式披露了被命名为KRACK(KeyReinstallationAttacks)的密钥重安装攻击,他们开发的概念验证攻击演示了对Android设备传输数据的解密能力。如果你的设备支持Wi-Fi,那么很有可能你的设备受到影响。运行Android、Linux、Apple、Windows、OpenBSD、联发科和…

    2022年5月6日
    49
  • leetcode-19删除链表的倒数第 N 个结点

    leetcode-19删除链表的倒数第 N 个结点原题链接给你一个链表,删除链表的倒数第 n 个结点,并且返回链表的头结点。进阶:你能尝试使用一趟扫描实现吗?示例 1:输入:head = [1,2,3,4,5], n = 2输出:[1,2,3,5]示例 2:输入:head = [1], n = 1输出:[]示例 3:输入:head = [1,2], n = 1输出:[1]提示:链表中结点的数目为 sz1 <= sz <= 300 <= Node.val <= 1001 <= n <= s

    2022年8月9日
    5
  • javascript 跳转_iframe跳转另一个页面

    javascript 跳转_iframe跳转另一个页面 按钮式:    链接式:  返回上一步  ”>返回上一步  直接跳转式:  window.location.href=http://www.9ba.cn;  开新窗口:  云上的日子 

    2022年8月12日
    9
  • kubeadm部署高可用kubernetes

    kubeadm部署高可用kubernetes1准备环境(所有主机执行)1.1主机列表cat>>/etc/hosts<<EOF192.168.3.71k8s-master01192.168.3.72k8s-master02192.168.3.73k8s-master03192.168.3.74k8s-worker01192.168.3.75k8s-worker02192.168.3.76k8s-worker03192.168.3.77k8s-worker04

    2022年7月25日
    9
  • 损失函数loss大大总结_logloss 损失函数

    损失函数loss大大总结_logloss 损失函数1.损失函数:损失函数(lossfunction)是用来评测模型的预测值f(x)与真实值Y的相似程度,损失函数越小,就代表模型的鲁棒性越好,损失函数指导模型学习。根据损失函数来做反向传播修改模型参数。机器学习的目的就是学习一组参数,使得预测值与真值无限接近。2.softmaxloss:它是损失函数的一种,是softmax和cross-entropyloss组合而成的损失函数。先看softmax,其函数形式如下:其中zj就是某个神经网络全连…

    2022年4月19日
    117
  • css 画三角形

    css 画三角形1、斜边在左边三角形&lt;style&gt;.triangle{border-top:50pxsolidtransparent;border-bottom:50pxsolidtransparent;border-left:50pxsolid#000;…

    2022年6月29日
    26

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注

关注全栈程序员社区公众号