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Markdown 语法终极指南 这篇文章旨在全面展示 Markdown 的所有常用语法，帮助你轻松掌握这个强大而简洁的标记语言。 1. 标题 (Headings) 使用 # 号可以创建标题，一个 # 代表一级标题，六个 # 代表六级标题。 这是一级标题 (H1) 这是二级标题 (H2) 这是三级标题 (H3) 这是四级标题 (H4) 这是五级标题 (H5) 这是六级标题 (H6) # 这是一级标题 (H1) ## 这是二级标题 (H2) ### 这是三级标题 (H3) #### 这是四级标题 (H4) ##### 这是五级标题 (H5) ###### 这是六级标题 (H6) 2. 文本样式 (Text Styles) 你可以轻松地为文本添加各种样式。 粗体 (Bold): **粗体文本** 或 __粗体文本__ 斜体 (Italic): *斜体文本* 或 _斜体文本_ 粗斜体 (Bold & Italic): ***粗斜体文本*** 删除线 (Strikethrough): ~~要删除的文本~~ - **粗体 (Bold)**: `**粗体文本**` 或 `__粗体文本__` - *斜体 (Italic)*: `*斜体文本*` 或 `_斜体文本_` - ***粗斜体 (Bold & Italic)***: `***粗斜体文本***` - ~~删除线 (Strikethrough)~~: `~~要删除的文本~~` 3. 引用 (Blockquotes) 使用 > 符号来创建引用块，非常适合引用他人的话语。 ...

AI 核心概念解析 1. 人工智能（AI）概览 1.1 什么是人工智能 (AI)？ —— “宏伟的目标” 人工智能是一个广泛的计算机科学领域，旨在创造出能够模拟人类智能（如学习、推理、感知和解决问题）的机器。 范围：它是最外层的“套娃”。无论计算机是用简单的数学规则（如果 A 就 B）还是复杂的算法，只要能表现出智能行为，都属于 AI。 例子：扫地机器人的避障、下围棋的 AlphaGo、银行的自动风险评估。 1.2 AI 的主要技术分支 AI 包含多个相互关联的领域，以下是一些主要的技术分支： 技术分支 核心概念 实例应用 机器学习 (Machine Learning, ML) 一种让机器从数据中学习的方法，是实现 AI 的主要途径。 推荐系统（“猜你喜欢”）、垃圾邮件过滤。 深度学习 (Deep Learning, DL) ML 的一个子集，使用多层神经网络来处理复杂数据，如图像和语音。 大模型（LLMs）、面部识别、语音识别。 计算机视觉 (Computer Vision) 赋予机器“看”和“理解”图像和视频的能力。 自动驾驶、医学影像分析。 自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP) 处理、分析和理解人类语言（文本和语音）。 机器翻译、聊天机器人、情感分析。 2. 核心引擎：神经网络与深度学习 2.1 什么是神经网络 (Neural Network)？ —— “仿生大脑的引擎” 神经网络是实现 AI 的一种主流技术方法，灵感来自于人类大脑的神经元结构。它属于 AI 下属的“机器学习”和“深度学习”范畴。 核心原理：它由多层相互连接的“神经元”（计算节点）组成。数据从输入层进入，经过中间多个隐藏层的计算和特征提取，最后在输出层给出结果。 学习方式：就像小孩学认字，神经网络通过处理成千上万的数据，不断调整节点之间的连接强度（称为“权重”），直到它能准确识别规律。 层级关系：它是中层的“套娃”，目前几乎所有先进的 AI 都是基于神经网络构建的。 2.2 神经网络如何工作：分层处理与信息汇总 神经网络并非一堆杂乱的节点，而是有组织、有纪律的层（Layers）结构。其核心逻辑是从“特征”到“意义”的逐层提炼。 ...

This is for test func main(){ println("Hello World") }