【亲测免费】 LaTeX.js 使用教程
项目介绍
LaTeX.js 是一个用 JavaScript 编写的开源项目,旨在将 LaTeX 文档转换为 HTML5。它完全在浏览器中运行,无需外部依赖。LaTeX.js 提供了命令行接口(CLI)、Web 组件和库,可以直接访问生成的 HTML/DOM,适用于多种使用场景。
项目快速启动
以下是一个简单的快速启动示例,展示如何在网页中使用 LaTeX.js 渲染 LaTeX 文档。
安装
首先,通过 npm 安装 LaTeX.js:
npm install latex.js
使用示例
在 HTML 文件中引入 LaTeX.js 并渲染 LaTeX 文档:
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>LaTeX.js 示例</title>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/latex.js/dist/latex.js"></script>
</head>
<body>
<h1>LaTeX 文档渲染示例</h1>
<script>
var text = "\\documentclass{article}\n\\begin{document}\nHello, LaTeX.js!\n\\end{document}";
var generator = new latexjs.HtmlGenerator({ hyphenate: false });
var document = latexjs.parse(text, { generator: generator });
document.head.appendChild(generator.stylesAndScripts("https://cdn.jsdelivr.net/npm/latex.js@0.12.4/dist/"));
document.body.appendChild(generator.domFragment());
</script>
</body>
</html>
应用案例和最佳实践
学术论文渲染
LaTeX.js 可以用于在线学术论文的渲染,提供与传统 LaTeX 相似的排版效果。例如,可以在网页中嵌入 LaTeX 文档,实现动态渲染。
技术文档生成
对于需要复杂排版的技术文档,LaTeX.js 提供了强大的排版能力,可以生成高质量的 HTML 文档。
在线编辑器
结合在线编辑器,用户可以实时编辑 LaTeX 文档并查看渲染结果,适用于教育和技术写作场景。
典型生态项目
TeX4ht
TeX4ht 是一个将 TeX 文档转换为 HTML 和其他格式的工具,虽然功能强大,但需要安装 TeX 环境。
LaTeXML
LaTeXML 是一个用 Perl 编写的工具,可以将 LaTeX 文档转换为 XML 和 HTML,适用于需要高度定制化的场景。
LaTeX2HTML
LaTeX2HTML 是一个用 Perl 编写的工具,可以将 LaTeX 文档转换为 HTML,适用于需要快速转换的场景。
HEVEA
HEVEA 是一个用 OCaml 编写的工具,可以将 LaTeX 文档转换为 HTML,适用于需要高性能转换的场景。
plasTeX
plasTeX 是一个用 Python 编写的工具,可以将 LaTeX 文档转换为 HTML,适用于需要灵活定制的场景。
通过这些生态项目,用户可以根据具体需求选择合适的工具,与 LaTeX.js 结合使用,实现更丰富的功能。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00