​ 数据价值，只有置于应用场景中才能被充分挖掘。加快数据开发利用，必须推动数据要素多场景应用、多主体复用，创造多样化的价值增量

　　“在途车辆增加25%，但通行效率却提升一倍。”笔者在2024中国国际大数据产业博览会采访时了解到，一家企业从互联网数据中提炼出对交通管理有价值的道路数据，不依赖硬件感知设备，就能分析每个路口的流量特征，帮助车辆在最优时间通过路口。以数据开发利用辅助城市治理、赋能美好生活，充满想象空间。

　　数据作为重要生产要素，具有规模报酬递增、复用成本低的特点。有价值的数据越多，数据多源融合形成的乘数效应就越强。得益于5G、AI、物联网等技术的创新发展以及智能设备的规模应用，我国数据生产规模快速增长。2023年全国数据生产总量达32.85泽字节（ZB），同比增长22.44%。

　　当前，我国海量数据和丰富场景优势潜力亟待释放。《全国数据资源调查报告（2023年）》显示，2023年生产的数据量中只有2.9%被保存，在存储数据中，一年未使用的数据约占四成，大量数据价值被低估，亟待挖掘复用。加快数据开发利用，推动海量数据转化为经济增长新动能、国家竞争新优势，对加快发展新质生产力、推动高质量发展具有重要而深远的意义。

　　公共数据量大质优，是一片机遇广布的蓝海，其开放利用对发展数据要素市场具有风向标意义。近段时间，多地积极探索公共数据授权运营机制，通过分领域分场景授权、整体统一授权等多种方式，在公共数据开发开放方面取得了一定成效。比如，北京以场景为牵引，设立金融、医疗等领域的公共数据专区，选择具有竞争力的经营主体开展运营管理，创新赋能行业。目前，公共数据资源管理和运营机制改革正不断推进，数据供给动力和市场创新活力得到进一步释放。

　　合规高效流通、保障数据安全，是推动数据开发利用的重要前提。数据流通使用，有利于提高资源配置效率，也存在隐私泄露、数据滥用等风险，兼具正、负两方面外部性。正因此，要不断优化数据流通环境，聚焦解决普遍存在的“不愿流通”“不敢流通”等顾虑，努力实现数据可信流通。比如，福建省公共数据资源开发服务平台采用数据加密、脱敏脱密、数据沙箱、区块链等安全技术手段，通过“可用不可见”方式向社会提供数据服务。创新机制和技术，促进数据合规高效流通使用，数据要素市场发展就有了坚实基础。

　　丰富应用场景、推动高水平应用，是激活数据要素价值的根本途径。中国科学院文献情报中心支持上海药物所从文献中挖掘数据，为新药研发提供助力；浙江舟山港航和口岸管理局打通江海联运数据，完善管理流程，推动江海直达配送每航次物流周期缩短4天以上；上海钢联电子商务股份有限公司打造系列商品价格指数等产业数据产品，有效提升大宗商品流通效率……数据价值，只有置于应用场景中才能被充分挖掘。加快数据开发利用，必须推动数据要素多场景应用、多主体复用，创造多样化的价值增量。

　　党的二十届三中全会《决定》提出，“培育全国一体化技术和数据市场”“建设和运营国家数据基础设施，促进数据共享”“加快建立数据产权归属认定、市场交易、权益分配、利益保护制度”。随着政策供给不断优化，各类数据将实现有效整合与深度利用，数据资源支撑经济社会发展的战略性、基础性、先导性作用也将更为凸显。

文章归纳：

这篇文章是一篇关于数据开发利用的时评文章，它强调了数据在现代经济社会发展中的重要性，并提出了一些关于如何更好地利用数据的观点。以下是文章的概述和精妙之处：

概述：

1. 数据的价值：文章指出数据的价值只有在应用场景中才能被充分挖掘，强调了数据开发利用的重要性。
2. 数据作为生产要素：文章提到数据具有规模报酬递增和复用成本低的特点，并且随着技术的发展，数据生产规模快速增长。
3. 数据优势潜力：文章指出我国拥有海量数据和丰富场景的优势，但目前这些优势尚未完全释放。
4. 公共数据的开放利用：文章提到公共数据的开放利用对发展数据要素市场具有重要意义，并举例说明了一些地区在这方面的实践。
5. 数据流通与安全：文章强调了数据流通的重要性，同时也指出了数据流通中存在的隐私泄露和滥用风险，并提出了一些解决方案。
6. 应用场景的丰富性：文章通过一些具体案例展示了数据在不同领域的应用，强调了数据在实际应用中的价值。
7. 政策供给与数据整合：文章提到了政策在数据开发利用中的作用，并展望了未来数据资源在经济社会发展中的战略性作用。

精妙之处：

• 数据与应用场景的结合：文章精妙地指出了数据的价值并非孤立存在，而是需要与具体的应用场景相结合才能发挥出来。
• 数据生产与技术发展的关联：文章通过数据生产总量的增长，展示了技术进步如何推动数据生产规模的扩大。
• 数据保存与使用的现状分析：文章通过数据保存率和使用率的统计数据，揭示了当前数据利用中存在的问题。
• 公共数据的开放与授权运营：文章提出了公共数据开放利用的新机制，为数据要素市场的发展提供了新的思路。
• 数据流通与安全的技术解决方案：文章不仅指出了数据流通中的风险，还提出了具体的技术解决方案，如数据加密和区块链技术。
• 政策供给与数据整合的前瞻性：文章对政策供给的讨论显示了对数据整合和利用的深刻理解，以及对未来发展的战略性思考。
• 案例的丰富性：文章通过多个领域的案例，展示了数据在不同场景下的应用，使得论点更加生动和有说服力。

总的来说，这篇文章通过深入分析数据的价值、生产、利用以及政策供给等方面，为读者提供了一个全面的视角来理解数据在现代社会中的重要性和潜力。

思维导图如下：

​ 凝聚合力，用心用情关爱帮扶流动儿童，让他们在充满爱与温暖的环境中自立自强、成长成才，拥有健康、自信和快乐的人生

　　近年来，随着我国经济社会快速发展，人口流动越来越频繁，流动儿童群体也愈发受到社会关注。流动人口是一个庞大群体，他们中有很多人把孩子带在身边一起生活，这些孩子被称为“流动儿童”。如何帮孩子们适应、融入新环境，困扰着这些家庭。

　　不久前，我国流动儿童群体迎来首个国家层面的关爱保护政策文件。民政部等21个部门联合印发《加强流动儿童关爱保护行动方案》（以下简称《行动方案》），提出以推进基本公共服务均等化为重点，为流动儿童健康成长和全面发展创造良好环境。这充分体现了我国对流动儿童的深切关怀，为各地更好关爱流动儿童提供了政策指引。

　　儿童的健康成长，是牵动万千家庭的民生大事。近年来，各地在流动儿童关爱服务上做了不少探索。有的学校定期组织关爱活动，为流动儿童提供学习辅导和心理疏导；有的社区开辟专门的活动中心，供他们学习娱乐；有的城市向他们开放非遗体验点、城市书房等文化场所。这些温暖的举措，让身处异地的流动儿童感受到社会的关爱、拥有更多彩的人生体验。同时也要看到，与居住地儿童相比，流动儿童长期在异地生活学习，在教育、医疗等基本公共服务方面容易遇到障碍，就学难、陪伴少、心理健康关爱不足、城市和社区融入程度较低，仍是他们面临的突出问题。

　　保障儿童权益，呵护每一株幼苗茁壮成长，就要着重解决这些困扰新市民家庭的难点问题。《行动方案》首次建立了《流动儿童在居住地享有关爱服务基础清单》，从幼有所育、学有所教、病有所医、住有所居、弱有所扶、发展保障6个方面梳理了19项关爱服务具体内容，并要求各地对照制定本地服务清单，覆盖范围和实现程度不得低于基础清单要求。这为各地明确了关爱服务的范围和底线标准，有利于进一步推动流动儿童关爱服务标准化、均等化，让流动儿童都能公平可及地获得大致均等的关爱服务。这些举措既针对现实问题，又具有可操作性，将社会“关爱网”越织越密，可以为流动儿童营造更温暖的环境，为他们健康成长撑起一片天。

　　流动儿童不仅是一个群体，更是一个个鲜活的个体，有着不同的个性和多样化的需求。为流动儿童提供精细化、有温度的关爱服务，需要多考虑孩子们的需求和感受，需要政府部门、学校、家庭、社区、社会各方群策群力、共同参与。政府部门和社区要把《行动方案》落到实处，建立翔实完备的流动儿童信息台账，为后续的关爱保护工作奠定坚实的基础。家庭也要肩负起育儿过程中的首要责任，为流动儿童扣好第一粒扣子。此外，应积极引导、鼓励和推动社群互助、志愿服务、慈善捐赠和非营利育儿服务等社会力量广泛参与流动儿童关爱保护事业，共同为流动儿童营造良好成长环境。

　　幼吾幼以及人之幼。党的二十届三中全会《决定》提出，“健全保障妇女儿童合法权益制度”“把握人口流动客观规律，推动相关公共服务随人走”。期待各方凝聚合力，用心用情关爱帮扶流动儿童，让他们在充满爱与温暖的环境中自立自强、成长成才，拥有健康、自信和快乐的人生。

文章归纳：

这段文字是一篇关于流动儿童问题的文章，发表在《人民日报》2024年10月8日的第05版上。文章由李昌禹撰写，标题为“呵护每一株幼苗茁壮成长（人民时评）”。

文章讨论了随着中国经济社会快速发展，人口流动日益频繁，流动儿童群体受到越来越多的社会关注。流动儿童是指那些跟随父母在不同地区生活和学习的儿童。文章指出，这些儿童在适应和融入新环境方面面临挑战。

中国政府最近发布了首个针对流动儿童的国家层面的关爱保护政策文件，即《加强流动儿童关爱保护行动方案》。该方案旨在推进基本公共服务均等化，为流动儿童的健康成长和全面发展创造良好环境。

文章强调，儿童的健康成长是家庭和社会的大事。各地已经在流动儿童关爱服务方面进行了一些探索，如学校组织关爱活动，社区提供活动中心，城市开放文化场所等。但流动儿童在教育、医疗等基本公共服务方面仍面临障碍，如入学难、缺乏陪伴、心理健康关爱不足、城市和社区融入程度较低。

为了保障儿童权益，文章提出需要解决这些困扰新市民家庭的问题。《行动方案》首次建立了流动儿童在居住地享有关爱服务的基础清单，包括教育、医疗、住房、弱势群体支持和发展保障等方面的19项服务内容。这为各地提供了关爱服务的范围和底线标准，推动服务标准化和均等化。

文章还强调，流动儿童是具有不同个性和需求的个体，需要精细化、有温度的关爱服务。这需要政府部门、学校、家庭、社区和社会各方共同努力。政府部门和社区应落实《行动方案》，建立流动儿童信息台账，家庭应承担起育儿责任，同时鼓励社会力量参与流动儿童关爱保护事业。

最后，文章引用党的二十届三中全会《决定》中的内容，强调健全保障妇女儿童合法权益制度，推动相关公共服务随人走。期待各方共同努力，为流动儿童营造一个充满爱与温暖的成长环境，让他们能够自立自强、成长成才，拥有健康、自信和快乐的人生。

文章思维导图如下：

一、如何确定行测各题型分值和建议用时

1.上海选调生历年分为专项选调生和定向选调生（市考），如果按照历年上海专项选调生来制定题目数量，题目数量为120题，相关用时和分值测算如下（ 满分为100）

2.如果按照历年上海定向选调生（往年市考）来制定题目数量，题目数量为130题，相关用时和分值测算如下（满分为100）

3.关于上海选调/市考各部分分值计算此处仅供各位考生参考，因为这个内容属于涉密内容，不可能流出来，且每年根据题型会进行调整和更新；但是以上数据也经过咨询和反复推敲，对于考生考前模考比较具有参考意义。
4.关于上海选调/市考各部分建议用时经过超千名考生模考进行总结，可以给大家参考，但是因为不同考生擅长的题型不同，使用的策略也会不太一样，所以大家可以在此基础上结合自身的情况进行优化。

二、必拿题型和可调整题型

1
2
3
4

1.上海行测必拿题型
选词填空、语句表达、阅读理解、资料分析、数字推理、图形推理、分析推理、常识应用能力，此部分题型无论你文科/理科，在考场都属于必做题型，且需要认真做的题型；
2.上海行测可调整题型
数字应用、科学推理、综合分析能力，此部分题型可以根据你自己的擅长度去决定花费的时间或者是决定是否放弃，直接碰运气。

三、关于上海行测答题的特别提醒：

1
2
3

（1）提醒和建议考生每部分用时尽可能不要超过我们建议的时间太多，不然试卷可能会做不完；
（2）填涂答题卡时间一定要预留，经过实验，超80%的考生填涂答题卡需要6～8分钟的时间（自己的可以实验一下），所以在考场一定要预留好这部分的时间。
（3）建议答题卡做一部分填涂一部分，避免最后没有时间预留，且可以减少答题卡的填涂失误率。

computer vision

procedure:

1
2
3
4
5

graph LR
A(data collection) --> B(model training) 
B --> C(mdoel estimation) 
C --> D(model optimization) 
D --> F(model deployment)

object detection:

• 传统目标检测方法

  Selective Search

  Deformable Part Model

• One - stage:
  单一网络模型，同时进行物体位置和类别分类
  直接在输入图像上生成候选目标框，并利用分类器进行分类
  采用单阶段一次完成的方式，因此速度较快，计算成本较低
  Bads: 在小目标的定位和检测上，由于候选框过于密集，容易产生较高的误检率
  主要代表算法：YOLO (you only look once)，SSD (single shot multibox dectector)，RetinaNet

• Two - stage:
  含两个独立网络模型：生成候选目标框的区域建议网络（region proposal network, RPN）和对这些框进行分类和边界框回归的网络
  先利用RPN生成候选框，然后再对这些框进行分类和定位
  精度更高，减少误检率，在大目标和复杂场景中，能够更好的检测性能
  Bads: 需要两个阶段的计算，因此速度较慢，计算成本更高
  主要代表算法：faster R-CNN (region convolutional neural network), mask R-CNN

R-CNN的发展：

Two-stage detection 的代表

1. stage I: R-CNN。Ross Grishick 2013 首次将深度神经网络应用到目标检测。
   先使用selective search算法提取2000个候选框，然后通过卷积网络对候选框进行串行的特征提取，再根据提取的特征使用SVM对候选框进行分类预测，最后使用回归方法对区域框进行修正。
   bads：
   • selective search 每个region费时2s；
   • 串行提取特征；
   • 三个模块(CNN特征提取、SVM分类和边框修正)分别训练的，存储空间需求大
2. stage II: fast R-CNN。 Ross Grishick 2015
   直接使用一个神经网络对整个图像进行特征提取，就省去了串行提取特征的时间；接着使用一个RoI Pooling Layer在全图的特征图上摘取每一个RoI对应的特征，再通过FC进行分类和包围框的修正
   Bads: selective search 仍存在
3. stage III: faster R-CNN。 Shaoqing Ren 2015
   将selective search算法替换成为RPN(Region Proposal Network)，使用RPN网络进行region的选取，将2s的时间降低到10ms
   bads: 速度比selective search快很多，但精度相对不及
4. stage IV: mask R-CNN。 Kaiming He 2017
   在Faster R-CNN的结构基础上加上了Mask预测分支，并且改良了ROI Pooling，提出了ROI Align。实现了目标分类、目标检测、像素级分割
   bads：分类框与预测掩膜共享评价函数，有的时候会对分割结果有所干扰
5. stage V: mask scoring R-CNN。 Zhaojin Huang 2019
   Mask R-CNN评价函数只对目标检测的候选框进行打分，而不是分割模板，所以黄同学增加了对模板进行打分的MaskIoU Head
   bads：整个网络有些庞大，一方面需要ResNet当作主干网络，另一方面需要其它各种Head共同承担各种任务
6. stage VI: cascade R-CNN。 Zhaowei Cai 2019
   变 two-stage为multi-stage, 对每一阶段采取递增的IoU进行训练，减少mismatch的情况

SPP-net

Kaiming He 2014 首先提出空间金字塔池化，解决了R-CNN中每一个region proposal都要过一次CNN的缺点，直接对整张图片过一次CNN提取特征，然后在CNN的feature map上进行候选区域框定和特征向量化。这一方法被吸收到fast R-CNN上。

Yolo 的发展

one-stage detection的开山之作。之前的物体检测方法均是基于先产生候选区再检测的方法，虽然有相对较高的检测准确率，但运行速度较慢。YOLO创造性的将物体检测任务直接当作回归问题（regression problem）来处理，将候选区和检测两个阶段合二为一。只需一眼就能知道每张图像中有哪些物体以及物体的位置。

1. Stage I：YOLO Joseph Redmon 2015
   首先，将整个图像分成S × S 的小格子（cell），对于每个格子，分别预测B 个bbox，以及C 个类别的条件概率（注意是条件概率，即已经确定有目标的情况下，该目标属于哪个类别的概率，因此不需要对每个bbox 分别预测类别，每个格子只预测一个概率向量即可）。每个bbox 都有5 个变量，分别是四个描述位置坐标的值，以及一个objectness，即是否有目标（相当于RPN 网络里的那个前景/背景预测）。这样一来，每个格子需要输出5B+C 维度的向量，因此，CNN 最终的输出的tensor 的形态为S × S × (5B + C)
   Bads: 网格稀疏，每个cell的bbox也只有2个；对于小物体检测不灵敏，定位准确性差
2. stage II：YOLOv2(YOLO9000) Joseph Redmon 2016
   采用Darknet-19而非vgg-16做backbone，利用层级结构的标签WordTree，从而使得YOLOv2能够识别9000+类别物体。
3. stage III：YOLOv3 Joseph Redmon 2018
   在Darknet-19基础上引入了残差块，加深网络至53个卷积层，取名Darknet-53。采用FPN网络，对最后3层特征图分别进行独立预测，用k-means聚类9种anchor box然后均匀分配给3种特征层。同时采用单类别的binary logistic来分类，代替全类别的softmax，有利于处理目标重叠的情况。

SSD

RetinaNet

Useful links:

图像目标检测算法总结（从R-CNN到YOLO v3） - 知乎 (zhihu.com)

最全综述 | 图像目标检测 - 知乎 (zhihu.com)

negative sampling：负采样，永远的神！ (360doc.com)

遥感图像目标检测（含遥感数据链接）：(11 封私信 / 80 条消息) 研一，遥感图像目标检测，一直感觉云里雾里，代码能力也很差，这个该怎么入门，大佬们有什么推荐的网课吗？ - 知乎 (zhihu.com)

遥感应用软件：ENVI，ARCGIS，MapInfo

ResNet: deep residual neural network (He 2015: [1512.03385] Deep Residual Learning for Image Recognition (arxiv.org))

RetinaNet: an efficient object detection network based on ResNet (Lin 2017: Focal Loss for Dense Object Detection | IEEE Conference Publication | IEEE Xplore)

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1. Headline

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2. split line

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3. font

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***itlic bold*** for italic bold and

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4. quotation

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>first order quotation
>>second order quotation
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>>>>>>>> Nth order quotion

first order quotation

second order quotation
…

Nth order quotion

5. Category creating

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6. Code blocks

1. inline tags

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`hello world, print()`

hello world, print()

2. Multiline code blocks

use ``` on both sides to creat code blocks

Code:

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```python
a = 1
b = 2
a + b
>>> 3
```

Result:

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3
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a = 1
b = 2
a + b 
>>>3

python closely after ````` tells what language and so what color of words to present

7. Links of website, pic, video

1. [百度](https://www.baidu.com/)

百度

2. [百度2][baidu]
[baidu]: https://ww.baidu.com

3. <https://www.baidu.com>

https://www.baidu.com

4. Mail: <tuy@mail.sustc.edu.cn>

tuy@mail.sustc.edu.cn

5. Pictures. (some might not load)

6. Online videos

   <iframe height=498 width=850 src='https://www.bilibili.com/video/av1205827/?spm_id_from=333.788.videocard.19' frameborder=0 'allowfullscreen'></iframe>

8. list

1. this is list one

   1. 1. this is list one

2. list 2

   • * list 2

   • list 2

     ​ var a = 10; //code in lists

9. task management

- [x] Task 1

- [ ] Task 2

Remember that for undone tasks, you need to add space in [ ].

• Task 1

• Task 2

• Task 3

10. Charts

1. table

start a new line with |----|----| and “enter” when finished. Adjustments could be made later like word/excel.

2. Charts

11. Flow chart

• notice that when typing st=>start: begining sentence there is a blankspace after : and the same for other five type of var: end, operation, subroutine, condition, and inputoutput

• Also be careful that cond(yes) and cond(no) should come closely next to its former flow sentence and no blankspace should be placed. For example, codes like this doesn’t work:

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  st->op->cond cond(yes)->io->end

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st=>start: input x
op=>operation: x + 1
cond=>condition: x > 10
io=>inputoutput: x
sub=>subroutine: x * 2
e=>end: end
st->op->cond
cond(yes)->io->e
cond(no)->sub(right)->op

12. Font color, size, face

13. Escape character (转义字符)

use HTML notations \ before every character that contrast with markdown programming.

code

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\\  //反斜杠
\`  //反引号
\*  //星号
\{\} //大括号

demo

\

`

{}

14. Comment

Outside of comments <!-- comments --> outside of comments

Outside of commentsoutside of comments

15. In-text Jump-to

• use HTML tags to achieve this purpose, only works on html formed file, unavilable on pdf; " "or ' 'or adding no quotation marks also works

1. define a tag: <span id="jump">destination</span>

2. jump to: [click to jump](#jump)

   Demo:

   this is for test in-text-jump

   hello

• use link to jump, only works for headlines (does not work for webhtml)

1. [click to jump](#8. List)

16. Cross reference

to be continued…

17 Math

1. Parentheses: (\frac{}{}) gives small parentheses: $(\frac{\sqrt a}{y^3})$, while \left(...\right) helps adjust the size of parentheses. \left(\frac{1}{2a}\right) gives $\left(\frac{\sqrt a}{y^3}\right)$.

   \lbrace gives $\lbrace$ , \rbrace gives $\rbrace$. There are also invisible parentheses, denoted by .: \left.\frac12\right\rbrace is $\left.\frac12\right\rbrace$. \left\lbrace\frac12\right. is $\left\lbrace\frac12\right.$ which is useful in array or multilined equations.

2. Fracetions: \frac{..}{..} and {..\over..} show the same thing ${a+\sqrt x \over \int_0^\infin x{\rm d}x}$. Remember that \cfrac gives continued fraction $\cfrac{a_1}{a_2+\cfrac{1}{a_3+\cfrac{1}{a_4}}}$. Also gives a larger and better format for $\cfrac{a+\sqrt x}{\int_0^\infty x{\rm d}x}$.

3. special functions: \lim_{x\to 0} gives $\lim_{x\to 0}$, \displaystyle gives $\displaystyle \lim_{x\to 0}$. $\sum\limits_{x\to 0}^\infty$ gives $\sum\limits_{x\to 0}^\infty$

4. space: a\ b gives a small space $a\ b$, while a\quad b gives a larger space $a\quad b$, a\qquad b rather larger $a\qquad b$.

5. dots: \ldots gives $a_1,a_2,\ldots,a_n$ while \cdots gives $a_1+a_2+\cdots+a_n$. Note that there are vertical dots and inclined dots: \vdots and ddots give $\vdots$ and $\ddots$ which are useful in matrix. be careful that \ddot is $\ddot x$ and \dddot gives $\dddot x$

6. aligned equations:

   1 2 3 4

   \begin{align} y &= \sqrt {x^2} + \frac{ax^3+bx^2}{x^4+x^2} \\ &= x + \frac{ax+b}{x^2+1}\\ \end{align}

   is

   $$
   \begin{align}
   y &= \sqrt {x^2} + \frac{ax^3+bx^2}{x^4+x^2} \
   &= x + \frac{ax+b}{x^2+1}\
   \end{align}
   $$

7. Custom command: $ \newcommand{\SES}[3]{0 \to #1 \to #2 \to #3 \to 0} $ gives $\newcommand{\SES}[3]{0 \to #1 \to #2 \to #3 \to 0}$ $\SES{A}{B}{C}$. (noting that there is a piece of code unseen before the result). \def does the same work: \def \ses#1#2#3{0\to #1\to #2\to #3\to 0}

18 New line

1
2

a b c space space shift+enter
a b

a b c
a b

1
2
3

a b c shit+enter
a b

a b c
a b

1
2
3

a b c enter
a b

a b c

a b

Line spaces are different between using shft+enter and enter alone, having two spaces before shift+enter creates new line in exported files like pdf while not having them doesn’t.

19. 两端对齐

1
2
3

<p style="text-align:justify; text-justify:inter-ideograph;>HTML如何让文本两端对齐HTML如何让文本两端对齐HTML如何让文本两端对齐HTML如何让文本两端对齐HTML如何让文本两端对齐HTML如何让文本两端对齐</p>
　　text-align:justify:这是文本对齐标签只是英文字体有效果，中文字体没有作用，如果想中文也能两端对齐就加上text-justify:inter-ideograph。