typora中的公式怎么在word里面正常显示,怎么问可以让chatgpt的公式在word里面正常显示

简介: typora中的公式怎么在word里面正常显示,怎么问可以让chatgpt的公式在word里面正常显示

typora中的公式怎么在word里面正常显示,怎么问可以让chatgpt的公式在word里面正常显示

简介:本文讲解typora中的公式怎么在word里面正常显示,怎么问可以让chatgpt的公式在word里面正常显示。

原理

想要让typora里面的公司在word里面正常显示本质用的是MathJax语法。

比如我们这个公式,双氧水分解的。

他的MathJax代码的是

2H_2O_2 \rightarrow 2H_2O + O_2

但是如果我们直接在typora中使用的话,就会这样

通过按ctrl + \查看源码可以知道,我们差了什么$$ $$

所以我们只需要在源码的基础上加上$$ $$就好了,需要注意的是需要在typora查看源码的基础上加才可以,也就是通过快捷键ctrl + \进入,在同时按一次就是退出。

然后我们的typora安装了word插件之后就可以导出对应的word了

导出结果就可以正常显示了。

Chatgpt要怎么问了

重点在于这句话你给我的公式以mathJax的代码格式发我,代码要有$$包裹,在tyopra里面可以正常显示

然后直接复制代码到typora中

可以看出可以正常显示

然后在按照之前的方式导出就可以了。

相关文章
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
用ChatGPT生成Excel公式,太方便了
用ChatGPT生成Excel公式,太方便了
156 1
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
再记公式太累了!用ChatGPT处理Excel问题,效率飞升
再记公式太累了!用ChatGPT处理Excel问题,效率飞升
199 0
再记公式太累了!用ChatGPT处理Excel问题,效率飞升
|
人工智能 JSON 安全
Word + ChatGPT,让办公变得高效智能
Word + ChatGPT,让办公变得高效智能
639 0
Word + ChatGPT,让办公变得高效智能
|
存储 人工智能 C#
《花雕学AI》24:如何用万能Prompt公式与ChatGPT进行高效的对话测试
万能Prompt公式是一种用于生成任何类型和主题的对话的模板,它可以帮助你快速地指导ChatGPT生成你想要的对话,激发ChatGPT的创意,提高ChatGPT的对话水平。它主要由四个部分组成,分别是: 输入:这是你给ChatGPT的信息,也是ChatGPT生成对话的起点。 输出:这是ChatGPT给你的信息,也是ChatGPT生成对话的终点。 记忆:这是ChatGPT存储的信息,也是ChatGPT生成对话的基础。 创造:这是ChatGPT产生的信息,也是ChatGPT生成对话的核心。
840 0
ChatGPT结合Excel公式办公 —— ChatGPT统计富豪信息
ChatGPT结合Excel公式办公 —— ChatGPT统计富豪信息
165 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
再记公式弱爆了!用ChatGPT处理Excel问题,效率狂升
再记公式弱爆了!用ChatGPT处理Excel问题,效率狂升
241 0
|
3月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 文字识别
浏览器AI模型插件下载,支持chatgpt、claude、grok、gemini、DeepSeek等顶尖AI模型!
极客侧边栏是一款浏览器插件,集成ChatGPT、Claude、Grok、Gemini等全球顶尖AI模型,支持网页提问、文档分析、图片生成、智能截图、内容总结等功能。无需切换页面,办公写作效率倍增。内置书签云同步与智能整理功能,管理更高效。跨平台使用,安全便捷,是AI时代必备工具!
258 8
|
8月前
|
人工智能 Linux API
Omnitool:开发者桌面革命!开源神器一键整合ChatGPT+Stable Diffusion等主流AI平台,本地运行不联网
Omnitool 是一款开源的 AI 桌面环境,支持本地运行,提供统一交互界面,快速接入 OpenAI、Stable Diffusion、Hugging Face 等主流 AI 平台,具备高度扩展性。
827 94
Omnitool:开发者桌面革命!开源神器一键整合ChatGPT+Stable Diffusion等主流AI平台,本地运行不联网
|
9月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
哈佛推出全新类ChatGPT癌症诊断AI,登上Nature!准确率高达96%
哈佛大学研究团队开发的新型AI模型CHIEF,在《自然》期刊发表,癌症诊断准确率达96%。CHIEF基于深度学习,能自动识别、分类癌症并预测生存期,具高准确性、多任务能力和泛化性。它结合病理图像与基因组学等数据,显著提升诊断效率和个性化治疗水平,有望改善医疗资源不平等。但数据隐私和临床效果验证仍是挑战。论文见:https://www.nature.com/articles/s41586-024-07894-z
344 101