slidev-theme-miracle

English Version

一个适用于讲座、工作报告等场景的精美主题。灵感来自 Slidev 主题 Academic。

安装

npm install -g @iconify-json/mdi

将以下 frontmatter 添加到你的 slides.md 中。启动 Slidev 后，它会提示你自动安装主题。

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theme: miracle
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了解更多关于 如何使用主题。

布局

cover

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theme: miracle
layout: cover
class: text-white
logoUrl: https://picx.zhimg.com/80/v2-32c67121f7b3b7395aec3ad20fb97713_1440w.png
topic: 《影像与智能科研实践》课程讲义
coverOrganization: Miracle Lab
coverAuthor: [Kevin Zhou, 锦恢]
coverAuthorUrl: [https://baike.baidu.com/item/%E5%91%A8%E5%B0%91%E5%8D%8E/61922413, https://kirigaya.cn/about]
coverOccasion: 明德楼 C307
coverMedia: https://picx.zhimg.com/80/v2-a9d1b704a4302f984012a03a67ffa61c_1440w.png
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# 科研实践讲演

## AI Agent 基础技术讲解

table-of-contents

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layout: table-of-contents
hideInToc: false
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# 讲演大纲

index

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layout: index
indexEntries:
  - { title: "image 布局", uri: 4 }
  - { title: "text-image 布局", uri: 5 }
  - { title: "GitHub", uri: "https://github.com/alexanderdavide/slidev-theme-academic" }
  - { title: "npm", uri: "https://www.npmjs.com/package/slidev-theme-academic" }
  - { title: "Slidev", uri: "https://sli.dev" }
---

# index 布局

`index` 用作列表，`uri` 可以是 slidev 的页面 id，也可以是外部链接。

image

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layout: image
caption: Ender Magnolia Development
footnodeNumber: 1
media: https://pica.zhimg.com/80/v2-9df4eb94bfda11be1874fc6af61087ac_1440w.jpeg
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# image 布局

text-image

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layout: text-image
caption: Curated cover image for Slidev
footnodeNumber: 1
media: https://pic1.zhimg.com/80/v2-ca2a555a68993804ed948795aa5ea4f2_1440w.webp
---

# text-image 布局

- 确保图表默认展示美观
- 支持将图表放置在左侧或右侧
- 提供可选的图表标题功能

## frontmatter

```yaml
layout: text-image
caption: Curated cover image for Slidev
footnodeNumber: 1
media: https://pic1.zhimg.com/80/v2-ca2a555a68993804ed948795aa5ea4f2_1440w.webp
\```

default

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layout: default
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# 默认布局

今天，我们学习如何使用 numpy 进行数组运算

```python
import numpy as np

# 创建数组
a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = np.array([10, 20, 30, 40])

# 基本运算
print("a + b =", a + b)       # 向量加法
print("a - b =", a - b)       # 向量减法
print("a * b =", a * b)       # 元素逐个相乘
print("b / a =", b / a)       # 元素逐个相除

# 广播机制
c = np.array([[1], [2], [3]])   # 3x1 向量
d = np.array([10, 20, 30])      # 1x3 向量
print("Broadcasting:\n", c + d)

# 矩阵运算
A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
B = np.array([[2, 0], [1, 2]])
print("矩阵乘法:\n", A @ B)

# 统计运算
print("a 的和 =", a.sum())
print("b 的平均值 =", b.mean())
print("A 的最大值 =", A.max())
\```

贡献

• npm run setup
• npm run dev 启动 example.md 的主题预览
• 编辑 example.md 和样式以查看更改
• npm run export 生成预览 PDF
• npm run screenshot 生成预览 PNG