几大平台的markdown测试

我想测试几大平台的markdown支持情况，做了一下对比。发现csdn支持最好，但是简易程度上，可以上传图片（复制粘贴的形式），因此最方便。

原始代码：

#### 模型
$ y_{ij} = h_i + a_j + e_{ij} $
其中
$ y_{ij} = $ 第i个牧场第j头奶牛的产奶量，即表型观测值

$ h_{i} = $ 第i个牧场对奶牛的效应值，即固定环境效应

#### 矩阵形式
$ y = Xh + Za + e $
#### 假定
$$ E(a) = E(e) = 0 \\
Var(a) = G = {\sigma_a}^2 * A \\
Var(e) = R = {\sigma_e}^2 * I $$
其中随机因子构成的矩阵为**G矩阵**，残差构成的矩阵是**R矩阵**，A是**亲缘关系矩阵**
#### 混合线性方程组
$$ \begin{bmatrix}
X'X & X'Z \\
Z'X & Z'Z + A^{-1}K \end{bmatrix} 
\begin{bmatrix}
\widehat{\mu} \\
\widehat{\alpha} \end{bmatrix}=
\begin{bmatrix} X'Y \\ Z'Y \end{bmatrix} $$
其中$A_{-1}$ 是A的逆矩阵，X'是X的关系矩阵，Z'是Z的关系矩阵，$ k = \frac{{\sigma_e}^2}{{\sigma_a}^2} $

### 个体育种值估计的准确性

> 育种值的准确性：由估计育种值与真实育种值之间的相关系数$r_{a_i\widehat{a_j}}$来度量。其公式为 $$ r_{a_i\widehat{a_j}} = \frac{Cov(a_i,\widehat{a_i})}{\sigma_{a_i}\sigma_{\widehat{a_i}}} = \sqrt{\frac{{\sigma_a}^2 - d_{a_i}{\sigma_e^2}} {{\sigma_a}^2}} = \sqrt{1 - \frac{se^2}{{\sigma_a}^2}}  \\ $$ 其中， $ d_{ai}*Ve $是BLUP的标准误的平方，如果更进一步考虑，也可以考虑近交系数。

• 不支持公式

• 不支持表格

  
  
  result

cnds

• 支持公式

• 支持表格

  
  

R中的Rmarkdown

部分支持，公式
也可能是我的公式不规范。

a

图片.png

Jupyter

• 支持公式

• 支持表格

  
  
  图片.png

结论

1，markdown中支持最好的是csdn，不支持数学公式和表格，
2，Rmarkdown虽然也支持，但是对公式的支持不太友好。
3，用Jupyter是最好的交互界面，可以保存为markdown格式，上传到csdn上面。

比较好的一面是它可以支持图片粘贴，直接生成图片的引用格式，这是我使用它的主要原因。