当前位置: 首页 > news >正文

DeepSeek + Mermaid编辑器——常规绘图

下面这张图出自:由清华大学出品的 《DeepSeek:从入门到精通》。

作为纯文本生成模型,DeepSeek虽不具备多媒体内容生成接口,但其开放式架构允许通过API接口与图像合成引擎数据可视化工具等第三方系统进行协同工作,最终实现跨模态内容生产解决方案。 

一、思维导图

假如我们想画一张简单的《黄帝内经——素问》的思维导图。

人工梳理和绘制效率比较慢。我们可以使用 DeepSeek,将文档或者一本书的内容,用思维导图的形式画出。

具体做法如下: 

(一)用 DeepSeek 生成 Mermaid 内容

提示词:我想写一篇关于介绍《黄帝内经——素问》的文章。请你帮我梳理一下文档中的内容:主要讲了哪些内容(标注页码方便我跳转查看)。

现在,我想将这份梳理凝练的内容,生成思维导图。使用 DeepSeek,只需一个指令:

提示词:请将上面梳理的内容,用Mermaid语法绘制一个思维导图

以下就是 DeepSeek 生成的 Mermaid 格式的内容,点击复制:

 

DeepSeek 还给出了使用说明:

1.将上述代码复制到支持Mermaid语法的编辑器(如Markdown编辑器、Obsidian、Typora等)。

2.渲染后即可生成思维导图。

3.可根据需要调整节点内容或层级结构。

(二) Mermaid Live Editor

优点:生成便捷

打开 Mermaid Live Editor:https://mermaid.live/

将 DeepSeek 复制的内容,粘贴到左侧空白处,右侧就会出现对应的思维导图了。

下载

点“Action”——“PNG”,就可以将右图的图片保存下来。(也支持下载其他格式)

 (二) Draw.io

优点:可自定义样式

打开 Draw.io:https://draw.io/

点击“创建新绘图”:

随意输入一个文件名,选择“空白框图”—— 最后点“创建”: 

进来后,点“+”——“高级”——“Mermaid”:

 下面是生成的思维导图,右侧可以修改思维导图中的文字和样式:

点击“文件”——“导出为”,就可以下载了。

 

二、论文—技术路线图(流程图)

DeepSeek 画技术路线图(流程图),需要进行章节安排描述。

提示词:题目:基于DomiRank网络中心性度量方法的城市轨道交通网络脆弱性分析。
第一章:引言,介绍城市轨道交通网络的重要性与脆弱性问题、现有中心性指标在交通网络分析的局限性、DomiRank中心性的理论优势。

第二章:方法论:DomiRank中心性算法原理与参数优化、城市轨道交通网络动态建模、脆弱性评价指标体系。

第三章:实例分析:数据来源与预处理、网络特征分析、脆弱性模拟实验。

第四章:讨论:DomiRank在交通网络中的适应性验证、与既有研究(如北京案例)的对比分析。

第五章:结论。

 请将上面论文章节内容,用Mermaid语法绘制一个技术路线图。要求:章按从上到下纵向排列,每一章里面的内容按从左至右横向排列。A1、 A2、A3外面再加一个空白框,叫做A4,这个大框A4单独连接B,后面以此类推。

graph TD%% 第一章B[第一章 引言] B --> B1[城市轨道交通网络的重要性与脆弱性问题]B --> B2[现有中心性指标在交通网络分析的局限性]B --> B3[DomiRank中心性的理论优势]%% B1、B2、B3 外面加一个空白框,命名为 B4subgraph B4[ ]B1B2B3end%% B4 单独连接到 CB4 --> C[第二章 方法论]%% 第二章C --> C1[DomiRank中心性算法原理与参数优化]C --> C2[城市轨道交通网络动态建模]C --> C3[脆弱性评价指标体系]%% C1、C2、C3 外面加一个空白框,命名为 C4subgraph C4[ ]C1C2C3end%% C4 单独连接到 DC4 --> D[第三章 实例分析]%% 第三章D --> D1[数据来源与预处理]D --> D2[网络特征分析]D --> D3[脆弱性模拟实验]%% D1、D2、D3 外面加一个空白框,命名为 D4subgraph D4[ ]D1D2D3end%% D4 单独连接到 ED4 --> E[第四章 讨论]%% 第四章E --> E1[DomiRank在交通网络中的适应性验证]E --> E2[与既有研究(如北京案例)的对比分析]%% E1、E2 外面加一个空白框,命名为 E3subgraph E3[ ]E1E2end%% E3 单独连接到 FE3 --> F[第五章 结论]%% 第五章F[第五章 结论]

三、 React图表

(一)折线图

提示词:

请生成一段Mermaid语法,以"折线”的方式展示某公司 “人员入侵识别摄像头” 12个月的销售业绩,分别为:[490, 514, 750, 220, 310, 505, 110, 220, 620, 350, 400, 500],输出结果用英文展示,中文有可能会导致语法解析失败。

%%{init: {'theme': 'base', 'themeVariables': { 'xyChart': { 'titleColor': '#2c3e50', 'lineColor': '#2980b9'}}}}%%
xychart-betatitle "Monthly Sales: Personnel Intrusion Detection Cameras (2023)"x-axis [Jan, Feb, Mar, Apr, May, Jun, Jul, Aug, Sep, Oct, Nov, Dec]y-axis "Units Sold" 0 --> 800line [490, 514, 750, 220, 310, 505, 110, 220, 620, 350, 400, 500]

 

(二)饼图

提示词:

请生成一段Mermaid语法,以"3D饼图”的形式展示:交通运输类专业就业行业分布情况(单位:%)。交通/运输/物流占30%。建筑/建材/工程占16%。房地产占13%。互联网/电子商务占10%。政府/公共事业占9%。教育/培训/院校占5%。其他占17%。输出结果用英文展示,中文有可能会导致语法解析失败。

pie title Employment Distribution of Transportation Majors"Transportation/Logistics" : 30"Construction/Building Materials/Engineering" : 16"Real Estate" : 13"Internet/E-commerce" : 10"Government/Public Services" : 9"Education/Training/Institutions" : 5"Other" : 17

 

 

(三)柱状图

提示词:

请生成一段Mermaid语法,以"柱状图”的方式展示“2018—2024年中国高速铁路里程”。2018年为2.9万公里。2019年为3.5万公里。2020年为3.8万公里。2021年为4.0万公里。2022年为4.2万公里。2023年为4.5万公里。2024年为4.8万公里。输出结果用英文展示,中文有可能会导致语法解析失败。

xychart-betatitle "China High-speed Rail Mileage (2018-2024)"x-axis [2018, 2019, 2020, 2021, 2022, 2023, 2024]y-axis "Mileage (10,000 km)" 0 --> 5bar [2.9, 3.5, 3.8, 4.0, 4.2, 4.5, 4.8]

 

 

四、练一练

(一)雷达图

请生成一段Mermaid语法,以"radarChart”的方式展示”智慧工地施工现场环境指标情况“。五个角分别为:温度、湿度、PM2.5、PM10、噪声。它们的值分别为:[24,48,34,23,33]。输出结果用英文展示,中文有可能会导致语法解析失败。

有时候DeepSeek生成的Mermaid语法是有错误的。

⭐看怎么描述,DeepSeek生成的Mermaid语法没有错误,能够顺利画出雷达图。

 

 

 

相关文章:

DeepSeek + Mermaid编辑器——常规绘图

下面这张图出自:由清华大学出品的 《DeepSeek:从入门到精通》。 作为纯文本生成模型,DeepSeek虽不具备多媒体内容生成接口,但其开放式架构允许通过API接口与图像合成引擎、数据可视化工具等第三方系统进行协同工作,最终…...

ARM64 Trust Firmware [五 ]

本章介绍 ATF 中的 Runtime Service 是如何定义和被调用的。 要了解 SMC&#xff0c;必须从 SMC 指令本身开始&#xff0c;其指令如下图&#xff1a; 指令格式为&#xff1a;SMC #<imm>&#xff0c;从官方文档了解到该指令只能在 EL1 以及更高的异常等级上调用&#xff…...

Excel核心函数VLOOKUP全解析:从入门到精通

一、函数概述 VLOOKUP是Excel中最重要且使用频率最高的查找函数之一&#xff0c;全称为Vertical Lookup&#xff08;垂直查找&#xff09;。该函数主要用于在数据表的首列查找特定值&#xff0c;并返回该行中指定列的对应值。根据微软官方统计&#xff0c;超过80%的Excel用户在…...

KTransformers如何通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术显著加速大语言模型的推理速度?

KTransformers通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术显著加速大语言模型的推理速度&#xff0c;具体体现在以下几个方面&#xff1a; 内核级优化&#xff1a; KTransformers采用了高效的内核级优化技术&#xff0c;包括对Transformer模型中的关键操作进行优化。例如…...

审计级别未启用扩展模式导致查询 DBA_AUDIT_TRAIL 时 SQL_TEXT 列为空

如果查询 DBA_AUDIT_TRAIL 时发现 SQL_TEXT 列为空&#xff0c;但其他字段&#xff08;如 OS_USERNAME、USERNAME、TIMESTAMP 等&#xff09;有数据&#xff0c;可能是由于以下原因之一。以下是可能的原因及解决方法&#xff1a; 1. 审计级别未启用扩展模式 默认情况下&#x…...

微信小程序项目 video 组件失效问题,无法播放本地视频

问题与处理策略 问题描述 <video src"../../assets/video/test-video.mp4" controls style"width: 100%; height: 300px;"></video>在微信小程序项目中&#xff0c;上述 video 组件失效&#xff0c;视频无法加载&#xff0c;无法播放本地视频…...

若依-@Excel新增注解numberFormat

Excel注解中原本的scale会四舍五入小数&#xff0c;导致进度丢失 想要的效果 显示的时候保留两个小数真正的数值是保留之前的数值 还原过程 若以中有一個專門的工具类&#xff0c;用来处理excel的 找到EXCEL导出方法exportExcel()找到writeSheet,写表格的方法找到填充数据的方法…...

网络安全行业有哪些公司

只是简单做一下网络安全公司梳理&#xff0c;不作点评&#xff0c;下列排名不分先后。 一、常见的网络安全公司 1、天融信 天融信&#xff08;002212.SZ&#xff09;创始于1995年&#xff0c;是上市公司中成立最早的网络安全企业&#xff0c;亲历中国网络安全产业的发展历程…...

存储区域网络(SAN)管理

存储区域网络&#xff08;Storage Area Network&#xff0c;SAN&#xff09;采用网状通道&#xff08;Fibre Channel &#xff0c;简称FC&#xff09;技术&#xff0c;通过FC交换机连接存储阵列和服务器主机&#xff0c;建立专用于数据存储的区域网络。SAN提供了一种与现有LAN连…...

如何使用Spark SQL进行复杂的数据查询和分析

使用Spark SQL进行复杂的数据查询和分析是一个涉及多个步骤和技术的过程。以下是如何使用Spark SQL进行复杂数据查询和分析的详细指南&#xff1a; 一、准备阶段 环境搭建&#xff1a; 确保已经安装并配置好了Apache Spark环境。准备好数据源&#xff0c;可以是CSV文件、JSON…...

sass报错:[sass] Undefined variable. @import升级@use语法注意事项

今天创建vue3项目&#xff0c;迁移老项目代码&#xff0c;使用sass的时候发现import语法已经废弃&#xff0c;官方推荐使用use替换。 这里我踩了一个坑找半天的问题&#xff0c;原因是sass升级到1.85之后 定义变量前加上 - 就是表示变量私有&#xff0c;即使使用use导出 在新的…...

使用 SDKMAN! 在 Mac(包括 ARM 架构的 M1/M2 芯片)安装适配 Java 8 的 Maven

文章目录 1、安装 SDKMAN!2、安装 Maven:2.1、maven 3.9.62.2、maven 3.8.1 好的&#xff0c;这是使用 SDKMAN! 安装适配 Java 8 的 Maven 的步骤&#xff1a; 1、安装 SDKMAN! 前提条件: 安装 SDKMAN!: 如果你的系统上没有安装 SDKMAN!&#xff0c;请按照以下说明进行安装: c…...

anythingllm服务器部署+ollama+deepseek+实现本地知识库问答

一、docker安装anythingllm 1、拉取镜像 docker pull mintplexlabs/anythingllm:latest 2、创建db目录和配置文件并运行 anythingLLM 容器 export STORAGE_LOCATION/data/ai/wjh_team/anythingllm && \mkdir -p $STORAGE_LOCATION && \touch "$STORAG…...

深度学习04 数据增强、调整学习率

目录 数据增强 常用的数据增强方法 调整学习率 学习率 调整学习率 ​调整学习率的方法 有序调整 等间隔调整 多间隔调整 指数衰减 余弦退火 ​自适应调整 自定义调整 数据增强 数据增强是通过对训练数据进行各种变换&#xff08;如旋转、翻转、裁剪等&#xff09;&am…...

2023年全国职业院校技能大赛GZ073网络系统管理赛项赛题第10套模块A:网络构建

​有问题请留言或主页私信咨询 2023年全国职业院校技能大赛 GZ073网络系统管理赛项 赛题第10套 模块A&#xff1a;网络构建 ​ ​ **目 **录 任务清单 &#xff08;一&#xff09;基础配置 &#xff08;二&#xff09;有线网络配置 &#xff08;三&#xff09;无线…...

2023年河北省职业院校技能大赛网络系统管理赛项样题解法

​ 有问题请留言或主页私信咨询 配置文件有部分测试时的冗余配置无视即可。 解法只有大致解法&#xff0c;并不完整。请参考配置&#xff0c;自己补全 基础配置 1.所有交换机和无线控制器开启SSH服务&#xff0c;用户名密码分别为admin、admin1234&#xff1b;密码为明文类…...

vite+vue3开发uni-app时低版本浏览器不支持es6语法的问题排坑笔记

重要提示&#xff1a;请首先完整阅读完文章内容后再操作&#xff0c;以免不必要的时间浪费&#xff01;切记&#xff01;&#xff01;&#xff01;在使用vitevue3开发uni-app项目时&#xff0c;存在低版本浏览器不兼容es6语法的问题&#xff0c;如“?.” “??” 等。为了方便…...

Linux系统编程基础详解

Linux 系统详解 大纲 引言 Linux 的定义Linux 的历史与发展本文结构概述 Linux 的基本概念 Linux 的架构 内核与用户空间系统调用 Linux 的文件系统 文件与目录结构权限管理 Linux 的进程管理 进程与线程进程调度 Linux 的基本命令与操作 常用命令概述 文件与目录操作命令文…...

钉钉应用开发

一.开发调试工具认识与安装 选择微应用调试工具-RC版 微应用调试工具—RC版 - 钉钉开放平台&#xff08;下载和使用说明&#xff09; 案例 创建一个钉钉应用 开发工具和安装包 vscode 开发环境 预装node.js---- https://nodejs.org/zh-cn --npm是随Node.js一起安装的 在…...

打破限制!自定义 Hooks 如何提升 React 组件的灵活性

本周开发监控项目&#xff0c;我发现了很多的 React 类组件封装&#xff0c;发现出现了多次UI渲染的情况、代码辨识度也较差&#xff0c;对性能和维护都产生了挑战。这里多个场景的都是状态管理和逻辑复用需求&#xff0c;其实完全没有必要封装类组件。相反我通过引入 React 自…...

【第二十一章 SDIO接口(SDIO)】

第二十一章 SDIO接口 目录 第二十一章 SDIO接口(SDIO) 1 SDIO 主要功能 2 SDIO 总线拓扑 3 SDIO 功能描述 3.1 SDIO 适配器 3.2 SDIOAHB 接口 4 卡功能描述 4.1 卡识别模式 4.2 卡复位 4.3 操作电压范围确认 4.4 卡识别过程 4.5 写数据块 4.6 读数据块 4.7 数据流…...

工程地质软件市场:发展现状、趋势与策略建议

一、引言 在工程建设领域&#xff0c;准确把握地质条件是确保项目顺利推进和安全运营的关键。工程地质软件作为处理、分析、模拟和展示工程地质数据的重要工具&#xff0c;正发挥着日益重要的作用。它凭借强大的数据处理能力、三维建模功能、空间分析工具和可视化展示手段&…...

智能分布式爬虫的数据处理流水线优化:基于深度强化学习的数据质量控制

在数字化浪潮席卷全球的今天&#xff0c;数据已成为企业和研究机构的核心资产。智能分布式爬虫作为高效的数据采集工具&#xff0c;在大规模数据获取中发挥着关键作用。然而&#xff0c;传统的数据处理流水线在面对复杂多变的网络环境和海量异构数据时&#xff0c;常出现数据质…...

【p2p、分布式,区块链笔记 MESH】Bluetooth蓝牙通信 BLE Mesh协议的拓扑结构 定向转发机制

目录 节点的功能承载层&#xff08;GATT/Adv&#xff09;局限性&#xff1a; 拓扑关系定向转发机制定向转发意义 CG 节点的功能 节点的功能由节点支持的特性和功能决定。所有节点都能够发送和接收网格消息。节点还可以选择支持一个或多个附加功能&#xff0c;如 Configuration …...

永磁同步电机无速度算法--基于卡尔曼滤波器的滑模观测器

一、原理介绍 传统滑模观测器采用如下结构&#xff1a; 传统SMO中LPF会带来相位延迟和幅值衰减&#xff0c;并且需要额外的相位补偿。 采用扩展卡尔曼滤波器代替常用低通滤波器(LPF)&#xff0c;可以去除高次谐波&#xff0c;并且不用相位补偿就可以获得一个误差较小的转子位…...

Python 高效图像帧提取与视频编码:实战指南

Python 高效图像帧提取与视频编码:实战指南 在音视频处理领域,图像帧提取与视频编码是基础但极具挑战性的任务。Python 结合强大的第三方库(如 OpenCV、FFmpeg、PyAV),可以高效处理视频流,实现快速帧提取、压缩编码等关键功能。本文将深入介绍如何优化这些流程,提高处理…...

面试高频问题

文章目录 &#x1f680; 消息队列核心技术揭秘&#xff1a;从入门到秒杀面试官1️⃣ Kafka为何能"吞云吐雾"&#xff1f;性能背后的秘密1.1 顺序写入与零拷贝&#xff1a;性能的双引擎1.2 分区并行&#xff1a;数据的"八车道高速公路"1.3 页缓存与批量处理…...

云安全与网络安全:核心区别与协同作用解析

在数字化转型的浪潮中&#xff0c;云安全与网络安全作为信息安全的两大支柱&#xff0c;常被混淆但本质不同。本文将从概念、责任分工、技术手段、威胁类型等维度深入解析两者的差异&#xff0c;并探讨它们的协同作用。 一、核心区别 定义与范围 网络安全&#xff1a;聚焦于保…...

32单片机——基本定时器

STM32F103有众多的定时器&#xff0c;其中包括2个基本定时器&#xff08;TIM6和TIM7&#xff09;、4个通用定时器&#xff08;TIM2~TIM5&#xff09;、2个高级控制定时器&#xff08;TIM1和TIM8&#xff09;&#xff0c;这些定时器彼此完全独立&#xff0c;不共享任何资源 1、定…...

6.9-QT模拟计算器

源码: 头文件: widget.h #ifndef WIDGET_H #define WIDGET_H#include <QWidget> #include <QMouseEvent>QT_BEGIN_NAMESPACE namespace Ui { class Widget; } QT_END_NAMESPACEclass Widget : public QWidget {Q_OBJECTpublic:Widget(QWidget *parent nullptr);…...