====== 大标题 ====== .. note:: 中文标题需要符号的数量至少是中文字数的两倍 .. warning:: 符号的数量只可以多,不可以少。 小标题1 ########### 小标题2 ********* 小标题3(正常使用) ======================== 小标题4 ------------------- 推荐使用大标题、小标题3和小标题4 官方文档 http://docutils.sourceforge.net/docs/user/rst/quickref.html `熟悉markdown的同学推荐参考这篇文章 `_ \<\>内表示的是链接地址,\<\>外的是显示到外面的文字 常见语法 ============ *emphasis* **strong** `text` ``inline literal`` http://docutils.sf.net/ 孤立的网址会自动生成链接 显示为特定的文字的链接 `sohu `_ 突出显示的 上面文字 正常缩进 形成锻炼 特殊模块 ============ 选项会自动识别 -v An option -o file Same with value --delta A long option --delta=len Same with value 图片 .. image:: ../figures/procedures.PNG :height: 200 :width: 560 :scale: 50 :alt: alternate text :align: center 显示一个冒号的代码块:: 中间要空一行 :: 不显示冒号的代码块 .. code-block:: python :linenos: :emphasize-lines: 1,3 print("专业的代码块") print("") print("有行号和高亮") 数学块 ========== .. math:: H_2O + Na = NaOH + H_2 \uparrow 复杂表格 ========== +------------------------+------------+----------+----------+ | Header row, column 1 | Header 2 | Header 3 | Header 4 | | (header rows optional) | | | | +========================+============+==========+==========+ | body row 1, column 1 | column 2 | column 3 | column 4 | +------------------------+------------+----------+----------+ | body row 2 | Cells may span columns. | +------------------------+------------+---------------------+ | body row 3 | Cells may | - Table cells | +------------------------+ span rows. | - contain | | body row 4 | | - body elements. | +------------------------+------------+---------------------+ 简易表格 ========== ===== ===== ====== Inputs Output ------------ ------ A B A or B ===== ===== ====== False False False True True True ===== ===== ====== csv 表格 ============ .. csv-table:: :header: sentence, target This is the first instance ., 0 Second instance ., 1 Third instance ., 1 ..., ... [重要]各种链接 =================== 各种链接帮助我们连接到fastNLP文档的各个位置 \<\>内表示的是链接地址,\<\>外的是显示到外面的文字 :doc:`根据文件名链接 ` :mod:`~fastNLP.core.batch` :class:`~fastNLP.Batch` ~表示只显示最后一项 :meth:`fastNLP.DataSet.apply` 下面这个代码是不可行的,必须要用 r""" 才行: .. code:: :param float beta: f_beta分数, :math:`f_{beta} = \frac{(1 + {beta}^{2})*(pre*rec)}{({beta}^{2}*pre + rec)}` . 常用为 `beta=0.5, 1, 2` 若为0.5则精确率的权重高于召回率;若为1,则两者平等;若为2,则召回率权重高于精确率。