通过 MathJax 进行数学公式渲染支持，对于 \LaTeX 语法的公式应该支持比较好。另外，也稍微研究了一下 KaTex，感觉还是 MathJax 要好一些，虽然渲染慢一点、库也比较大，但总体感觉比较稳定，兼容性也更好吧。
流程图是通过 flowchart.js 支持的。目前在编辑器内还不能预览公式和流程图，只有发布后才能看到。
20190808 时至今日，我们已经进行了更好的支持和优化
数学公示使用 KaTeX
流程图使用 mermaid，可参见 https://ld246.com/guide/markdown
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LaTeX（音译“拉泰赫”）是一种基于 ΤΕΧ 的排版系统，由美国计算机学家莱斯利·兰伯特（Leslie Lamport）在 20 世纪 80 年代初期开发，利用这种格式，即使使用者没有排版和程序设计的知识也可以充分发挥由 TeX 所提供的强大功能，能在几天，甚至几小时内生成很多具有书籍质量的印刷品。对于生成复杂表格和数学公式，这一点表现得尤为突出。因此它非常适用于生成高印刷质量的科技和数学类文档。
我用的 3.6.3 版本，现在还不支持多行对齐的公式编辑，还是需要 mathjax 插件。我想只使用 mathjax 插件，有没有办法禁用掉当前 markdown 自带的公式输入？
星期六到星期天晚，实行五天工作制后，指每周的最后两天。再过几年可能就是三天了。
Google App Engine（GAE）是 Google 管理的数据中心中用于 WEB 应用程序的开发和托管的平台。2008 年 4 月 发布第一个测试版本。目前支持 Python、Java 和 Go 开发部署。全球已有数十万的开发者在其上开发了众多的应用。
OkHttp 是一款 HTTP & HTTP/2 客户端库，专为 Android 和 Java 应用打造。
ngrok 是一个反向代理，通过在公共的端点和本地运行的 Web 服务器之间建立一个安全的通道。
你听到信仰的声音了么？
Lute 是一款结构化的 Markdown 引擎，支持 Go 和 JavaScript。
服务器，也称伺服器，是提供计算服务的设备。由于服务器需要响应服务请求，并进行处理，因此一般来说服务器应具备承担服务并且保障服务的能力。
Hibernate 是一个开放源代码的对象关系映射框架，它对 JDBC 进行了非常轻量级的对象封装，使得 Java 程序员可以随心所欲的使用对象编程思维来操纵数据库。
提供一个服务绝不仅仅是简单的把硬件和软件累加在一起，它包括了服务的可靠性、服务的标准化、以及对服务的监控、维护、技术支持等。
百度应用引擎（Baidu App Engine）提供了 PHP、Java、Python 的执行环境，以及云存储、消息服务、云数据库等全面的云服务。它可以让开发者实现自动地部署和管理应用，并且提供动态扩容和负载均衡的运行环境，让开发者不用考虑高成本的运维工作，只需专注于业务逻辑，大大降低了开发者学习和迁移的成本。
Android 是一种以 Linux 为基础的开放源码操作系统，主要使用于便携设备。2005 年由 Google 收购注资，并拉拢多家制造商组成开放手机联盟开发改良，逐渐扩展到到平板电脑及其他领域上。
InfluxDB 是一个开源的没有外部依赖的时间序列数据库。适用于记录度量，事件及实时分析。
Maven 是基于项目对象模型（POM）、通过一小段描述信息来管理项目的构建、报告和文档的软件项目管理工具。
资讯是用户因为及时地获得它并利用它而能够在相对短的时间内给自己带来价值的信息，资讯有时效性和地域性。
找到自己的位置，萌新烦恼少。
1999 年 2 月腾讯正式推出“腾讯 QQ”，在线用户由 1999 年的 2 人（马化腾和张志东）到现在已经发展到上亿用户了，在线人数超过一亿，是目前使用最广泛的聊天软件之一。
Netty 是一个基于 NIO 的客户端-服务器编程框架，使用 Netty 可以让你快速、简单地开发出一个可维护、高性能的网络应用，例如实现了某种协议的客户、服务端应用。
Git 是 Linux Torvalds 为了帮助管理 Linux 内核开发而开发的一个开放源码的版本控制软件。
心是产生任何想法的源泉，心本体会陷入到对自己本体不能理解的状态中，因为心能产生任何想法，不能分出对错，不能分出自己。
知乎是网络问答社区，连接各行各业的用户。用户分享着彼此的知识、经验和见解，为中文互联网源源不断地提供多种多样的信息。
SendCloud 由搜狐武汉研发中心孵化的项目，是致力于为开发者提供高质量的触发邮件服务的云端邮件发送平台，为开发者提供便利的 API 接口来调用服务，让邮件准确迅速到达用户收件箱并获得强大的追踪数据。
SQLite 是一个进程内的库，实现了自给自足的、无服务器的、零配置的、事务性的 SQL 数据库引擎。SQLite 是全世界使用最为广泛的数据库引擎。
GraphQL 是一个用于 API 的查询语言，是一个使用基于类型系统来执行查询的服务端运行时（类型系统由你的数据定义）。GraphQL 并没有和任何特定数据库或者存储引擎绑定，而是依靠你现有的代码和数据支撑。
深度学习（Deep Learning）是机器学习的分支，是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。
Hadoop 是由 Apache 基金会所开发的一个分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
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