如何用ThuThesis快速搞定清华大学学位论文?LaTeX模板终极指南 🎓
2026-02-05 04:57:58作者:姚月梅Lane
ThuThesis是专为清华大学学生打造的LaTeX学位论文模板,支持本科、硕士、博士及博士后等全阶段学术写作需求。它能帮你一键搞定复杂排版规范,让论文格式不再成为毕业阻碍!
📚 为什么选择ThuThesis模板?
清华大学学位论文格式要求细致入微,从页眉页脚到图表编号,从参考文献到附录格式都有严格规范。手动调整不仅耗时耗力,还容易出现格式不统一的问题。ThuThesis模板通过预设的LaTeX宏包,将这些复杂设置封装为简单接口,让你专注于内容创作而非格式调试。
✨ 核心优势全解析
- 全阶段覆盖:支持本科毕业论文、硕士研究生论文、博士学位论文及博士后出站报告
- 多编译器兼容:完美适配pdfLaTeX和XeLaTeX,轻松处理中英文混排
- 自动化构建:通过Makefile实现一键编译、更新和清理,大幅提升写作效率
- 持续维护更新:活跃的开发团队确保模板始终符合学校最新格式要求
🚀 3步快速上手ThuThesis
1️⃣ 下载模板源码
推荐通过Git克隆仓库获取最新版本:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/th/thuthesis
也可从GitHub Releases或TUNA镜像站下载稳定版压缩包。
2️⃣ 准备工作文件
将示例文件重命名为你的论文名称:
cp thuthesis-example.tex my-thesis.tex
模板目录中包含关键文件:
- 模板说明文档:
thuthesis.pdf - 示例论文:
thuthesis-example.pdf - 配置文件:
thuthesis.cls
3️⃣ 开始写作之旅
使用TeX编辑器打开my-thesis.tex,按照模板结构填充内容。核心章节文件位于data/目录:
- 摘要:
data/abstract.tex - 目录:自动生成无需手动编辑
- 正文章节:
data/chap01.tex至chap04.tex - 参考文献:
ref/refs.bib
🖼️ 模板文件结构详解
ThuThesis项目文件组织结构,清晰的目录划分帮助快速定位所需文件
主要目录功能说明:
data/:存放论文正文内容文件figures/:图表资源文件夹,如committee.pdf等ref/:参考文献数据库testfiles/:各类格式测试用例
⚙️ 高效编译与管理
通过Makefile命令实现自动化操作:
- 生成论文:
make thesis(输出thuthesis-example.pdf) - 生成说明文档:
make doc(输出thuthesis.pdf) - 清理中间文件:
make clean - 完全清理:
make cleanall
📝 实用技巧与常见问题
如何插入扫描文件?
使用\statement命令插入版权声明等扫描页:
\statement[figures/scan-statement.pdf]
系统会自动处理页码对齐,解决打印版与电子版页码不一致问题。
封面学校名称显示异常?
模板已预生成隶书版本本科生封面文件tsinghua-name-bachelor.pdf,无需依赖系统字体,确保在任何环境下都能正确显示学校名称。
遇到格式问题怎么办?
- 先查阅模板说明文档
thuthesis.pdf - 访问项目FAQ页面
- 在GitHub Discussions搜索或提问
📌 注意事项与最佳实践
- 定期备份:建议使用Git进行版本控制,防止文件丢失
- 保持更新:学校格式要求可能调整,定期通过
git pull获取模板更新 - 分离内容与格式:将正文内容放在
data/目录,便于团队协作和内容管理 - 善用示例文件:
thuthesis-example.tex包含所有功能演示,是最佳学习资料
🎯 总结:让论文写作回归内容本质
ThuThesis模板通过LaTeX强大的排版能力和自动化工具,将清华大学学位论文的格式规范转化为简单的命令接口。无论是初次接触LaTeX的新手,还是追求效率的资深用户,都能从中获益。立即下载使用,让格式排版不再成为学术创作的障碍!
提示:模板使用中遇到任何问题,欢迎通过项目GitHub仓库提交issue或参与讨论,社区活跃的开发者和用户会为你提供帮助。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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!Kotlin07
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
热门内容推荐
最新内容推荐
5分钟掌握ImageSharp色彩矩阵变换:图像色调调整的终极指南3分钟解决Cursor试用限制:go-cursor-help工具全攻略Transmission数据库迁移工具:转移种子状态到新设备如何在VMware上安装macOS?解锁神器Unlocker完整使用指南如何为so-vits-svc项目贡献代码:从提交Issue到创建PR的完整指南Label Studio数据处理管道设计:ETL流程与标注前预处理终极指南突破拖拽限制:React Draggable社区扩展与实战指南如何快速安装 JSON Formatter:让 JSON 数据阅读更轻松的终极指南Element UI表格数据地图:Table地理数据可视化如何快速去除视频水印?免费开源神器「Video Watermark Remover」一键搞定!
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
525
3.72 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
332
395
暂无简介
Dart
766
189
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
878
586
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
165
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
352
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.33 K
748
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
985
246