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代码：

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#include <iostream>
using namespace std;

int main()
{
    cout << 'hello' << endl;
    cout << 'hello' << endl;
    cout << 'hello' << endl;
    cout << 'hello' << endl;
    cout << 'hello' << endl;
    cout << 'hello' << endl;
    cout << 'hello' << endl;
    cout << 'hello' << endl;
    cout << 'hello' << endl;
    cout << 'hello' << endl;
    cout << 'hello' << endl;
    cout << 'hello' << endl;
    cout << 'hello' << endl;
    cout << 'hello' << endl;
    cout << 'hello' << endl;
    cout << 'hello' << endl;
    cout << 'hello' << endl;
    cout << 'hello' << endl;
    cout << 'hello' << endl;
    cout << 'hello' << endl;
    cout << 'hello' << endl;
    cout << 'hello' << endl;
    cout << 'hello' << endl;
    cout << 'hello' << endl;
    cout << 'hello' << endl;
    cout << 'hello' << endl;
    cout << 'hello' << endl;
    cout << 'hello' << endl;
    cout << 'hello' << endl;
    cout << 'hello' << endl;
    cout << 'hello' << endl;
    cout << 'hello' << endl;
    cout << 'hello' << endl;
    cout << 'hello' << endl;
    return 0;
}

行内代码：int main()

流程图：

graph TD
A[Hard] -->|Text| B(Round)
B --> C{Decision}
C -->|One| D[Result 1]
C -->|Two| E[Result 2]

一些不好的回忆...：

公式1：

\[ \begin{equation} \sum_{i = 1}^N = \sum_{i = 1}^N \end{equation} \]

需要注意的是，添加编号会使长公式的拖动条失效，下面不加编号的公式则不会。

\[ \sum_{i = 1}^N = \sum_{i = 1}^N = \sum_{i = 1}^N = \sum_{i = 1}^N = \sum_{i = 1}^N = \sum_{i = 1}^N = \sum_{i = 1}^N = \sum_{i = 1}^N = \sum_{i = 1}^N = \sum_{i = 1}^N = \sum_{i = 1}^N = \sum_{i = 1}^N = \sum_{i = 1}^N = \sum_{i = 1}^N = \sum_{i = 1}^N = \sum_{i = 1}^N = \sum_{i = 1}^N = \sum_{i = 1}^N = \sum_{i = 1}^N \]

公式2：

\[ \begin{equation} \hat{x}_{k}=\hat{x}_{k}^{-}+K_{t}\left(y_{k}\right) \end{equation} \]

行内公式：\(\hat{x}_{k}=\hat{x}_{k}^{-}+K_{t}\left(y_{k}\right)\)

表格：

表格 表格 表格 表格 表格
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HTML表格：

Model BLEU BLEU Training Cost (FLOPs) Training Cost (FLOPs)
EN-DE EN-FR EN-DE EN-FR
ByteNet [18] 23.75 39.2 1.0 · 1020 1.0 · 1020
Deep-Att + PosUnk [39] 24.6 39.92 2.3 · 1019 1.4 · 1020
GNMT + RL [38] 25.16 40.46 9.6 · 1018 1.5 · 1020
MoE [32] 26.03 40.56 2.0 · 1019 1.2 · 1020
Deep-Att + PosUnk Ensemble [39] 40.4 8.0 · 1020
GNMT + RL Ensemble [38] 26.30 41.16 1.8 · 1020 1.1 · 1021
ConvS2S Ensemble [9] 26.36 41.29 7.7 · 1019 1.2 · 1021
Transformer (base model) 27.3 38.1 3.3 · 1018
Transformer (big) 28.4 41.8 2.3 · 1019

引用：

这是引用

有序列表：

  1. 这是列表
  2. 列表

无序列表：

  • 这是列表
  • 这也是列表

这是待办：

好吧不支持这个语法

测试一下图片：

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