自动采集推送 无敌:小旋风全能蜘蛛池x4
优采云 发布时间: 2022-12-20 16:23自动采集推送 无敌:小旋风全能蜘蛛池x4
小旋风全能蜘蛛池x4.11支持泛目录泛解析自动采集站群必备+送小旋风百度ping推送V3.1
模板略作修改，更利于百度收录和蜘蛛爬取！
派小旋风 百度ping推送V3.1-百度批量PING模拟推送工具 无需token 日推送千万级
注意：
1.本程序为4.11版本
2、本程序不限使用（破解），不开源，不可复制。
3、由于程序的可复制性，不了解什么是Spider Pool的用户请勿购买，不了解程序的用户恕不退换。
4、已购买的用户，请勿提供或转售，否则所有服务将被取消。
5、本程序需要PHP5.X、7.X才能使用，使用文本数据库，不需要MYSQL工作。
6.如需详细了解功能，可加Q帮助观看演示。
7、Q在线时间为上午9点和晚上9点，小旋风源码全部售罄。
x4版本更新：
完美:用 Markdown 快速生成漂亮的 Latex 伪代码
参考：在 Markdown 中编写伪代码
文章目录
配置 VSCode
组合：VSCode + Markdown Preview Enhanced + pseudocode.js
安装 VSCode 和 Markdown Preview Enhanced 插件
按快捷键Ctrl+Shift+P打开VSCode命令窗口，输入Markdown Preview Enhanced: Extend Parser命令回车运行
下面的配置，覆盖原来的 .js 文件：
// 原始配置
/*
module.exports = {
onWillParseMarkdown: function(markdown) {
return new Promise((resolve, reject)=> {
return resolve(markdown)
})
},
onDidParseMarkdown: function(html, {cheerio}) {
return new Promise((resolve, reject)=> {
return resolve(html)
})
},
onWillTransformMarkdown: function (markdown) {
return new Promise((resolve, reject) => {
return resolve(markdown);
});
},
onDidTransformMarkdown: function (markdown) {
return new Promise((resolve, reject) => {
return resolve(markdown);
});
}
}
*/
// Latex 魔改
module.exports = {
onWillParseMarkdown: function(markdown) {
return new Promise((resolve, reject)=> {
return resolve(markdown)
})
},
onDidParseMarkdown: function(html, {cheerio}) {
return new Promise((resolve, reject)=> {
return resolve(`
<p>
` + html + `
elements = document.getElementsByClassName("pseudocode");
for (var i = 1; i {
return resolve(markdown);
});
},
onDidTransformMarkdown: function (markdown) {
return new Promise((resolve, reject) => {
return resolve(markdown);
});
}
}
</p>
编写 Latex 源代码
下面给出一个markdown模板：
标题居中
目录
@[toc]
此位置之后 pdf 换页
# KD-Tree
## 构建
KD-Tree 的构建算法如下：
1. 首先，计算数据集 $Data$ 各个维度的方差，选择方差最大的坐标轴作为枢轴 $pivot$
<p>
2. 然后，计算数据集在枢轴上的中位数 $med$，作为数据集的划分标准
3. 所有枢轴坐标不大于 $med$ 的样本收集到子集合 $L$ 里，所有枢轴坐标大于 $med$ 的样本收集到子集合 $R$ 里
4. 递归构建左右子树，直到子集合大小不超过某个阈值 $T$
\begin{algorithm}
\caption{构建 KD-Tree}
\begin{algorithmic}
\STATE \textbf{输入}：集合 $Data = \{x_1,x_2,\cdots,x_n\}$，叶子阈值 $T$
\STATE \textbf{输出}：树根 $root$
\PROCEDURE{KDTree}{$Data,T$}
\IF{$n \le T$}
\STATE $root.data := Data$
\STATE $root.isleaf := 1$
\RETURN $root$
\ENDIF
\STATE // 选择方差最大的坐标轴作为枢轴，划分数据集
\STATE $root.pivot := \argmax_{1 \le j \le D} variance(Data,j)$
\STATE $root.med := medain(Data,r)$
\STATE $L,R := \empty$
\FOR{$i:=1$ \TO $n$}
\IF{$x_i[root.pivot] \le root.med$}
\STATE $L := L \cup \{x_i\}$
\ELSE
\STATE $R := R \cup \{x_i\}$
\ENDIF
\ENDFOR
\STATE // 递归构建左右子树
\STATE $root.left :=$ \CALL{KDTree}{$L,T$}
\STATE $root.right :=$ \CALL{KDTree}{$R,T$}
\STATE $root.isleaf := 0$
\RETURN $root$
\ENDPROCEDURE
\end{algorithmic}
\end{algorithm}
</p>
## Nearest nei*敏*感*词*or 在KD-Tree上寻找给定数据的最近邻，算法如下： 1. 从根节点开始，将数据与pivot上的中值进行比较，进入$L,R $ 子集。 递归直到进入一个叶子节点 2.计算节点上数据与数据之间的最小距离点，计算距离$d_1$3。 然后回到父节点，计算到pivot中位数$d_2$4的距离。 如果$d_1
生成伪代码 用VSCode打开上面的markdown文件：
右键，出现快捷栏：
可以直接用Chrome打印PDF（个人感觉，打印出来的效果比其他选项好看）也可以用Edge浏览器打开，找到网页截取工具
这个工具可以实现长截图（针对伪代码很长，但清晰度不好的情况）
如果想要清晰的截图，最好使用Windows系统自带的截图工具
