Markdown学习文件：Markdown 入门参考
1）用个人账号登陆GitHub，并访问代码提交地址页面（https://github.com/xiaoningwang/2024TextMining）， 点击页面右上角的“Fork”按钮，拷贝2024TextMining库到个人账户下；
2）Fork成功后可以看到在个人账号下，新增了2024TextMining库；
3）在自己的2024TextMining页面内点击“New file”按钮，可以创建新文件；
4）在fork后的自己仓库里创建一个markdown或Rmarkdown文件，文件名为所领词条序号+词条名（如0Survivalanalysis.md或0Survivalanalysis.Rmd词条单词之间省去空格），或在文件输入框中输入0Survivalanalysis.Rmd会自动创建子目录（0表示序号后面文字是词条名）；
5）在线编辑自己的md文件，把之前写好的代码直接复制过来（也可保存于本地，在文档中填写，但务必注意保存）；
6）文件一旦填写好，在文件编辑框下方的“Commit new file” 编辑框中选填说明信息，然后点击“Commit new file”绿色按钮；
7）此时markdown已经提交到个人账号的2024TextMining库中；
8）接着要开始把作业提交到教师的仓库xiaoningwang/2024TextMining，访问代码提交地址，并点击“New pull request”按钮；
9）在页面中继续点击“New pull request”按钮；
10）页面显示个人账号的2024TextMining仓库和教师的xiaoningwang/2024TextMining仓库master分支的差异，点击“Create pull request”按钮；
11）选填提交的说明信息（此处写你的名字学号和撰写内容），继续点击“Create pull request”按钮；
12）显示提交成功，至此已经完成了作业提交任务。
当同学提交作业后又修改完善了程序，还可以通过上述步骤发出Pull request请求提交修改后的作业。
1.新建markdown（所有人统一命名为自己的认领的序号+词条名）。如【1新闻.md】，并在文档中填写你的信息（姓名+学号）；
2.所有内容要分好标题等级；
3.相关的数学公式要用tex编写，不建议使用截图；公式使用latex形式：$y = \alpha + \beta x$ 如果无法显示公式形式，使用源代码即可(须确保能够编译生成公式！
4.提交唯一一个完整的md文件；
5.作业最后提交截止时间2024年10月24日24点
请遵循以下步骤，以确保清晰、准确且易于理解：
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定义名词：首先提供一个简洁、准确的定义。确保定义简单明了，能够直接传达名词的核心含义。例如，如果是专业术语，尽量使用通俗易懂的语言来解释。
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背景和上下文：简要介绍名词的背景，说明它在哪些领域或场景中使用，以及为什么重要。这样有助于听众理解名词的实际应用。
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举例说明：使用具体的例子来说明该名词的意义和用法。通过实例可以让概念变得更加直观和易于理解。
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对比分析：如果相关，说明该名词与其他相似或相反的概念之间的区别。通过对比，能够帮助澄清一些潜在的误解。
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深入扩展（可选）：对于专业或复杂的名词，进一步详细解释其内部逻辑、原理或运作机制。如果名词涉及多个方面，可以逐步展开每个方面的解释。
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简明总结：最后，总结名词的核心要点，以便加深印象。
例如，解释“机器学习”：
- 定义：机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够通过数据进行学习和改进，而无需明确编程。
- 背景：它在自动驾驶、推荐系统等领域得到了广泛应用。
- 举例：例如，社交媒体的推荐算法可以通过用户行为来学习并推荐个性化的内容。
- 对比：与传统编程不同，机器学习依赖于数据而非明确的规则。
- 扩展：机器学习包含监督学习、无监督学习等多种类型，每种都有不同的适用场景。