开源项目启动和配置文档
2025-05-27 00:25:01作者:殷蕙予
1. 项目的目录结构及介绍
本项目是面向UNY电子工程D4专业的毕业设计报告和方案的LaTeX模板。项目目录结构如下所示:
Template-LaTeX-Tugas-Akhir-Sarjana-Terapan-UNY/
├── CHANGELOG # 更改日志
├── LICENSE # 项目许可证
├── Project # 项目文件夹
│ ├── a0-identitas.tex # 报告基本信息
│ ├── a1-database.hyphenate.tex # 拼写断字数据库
│ ├── a2-abstrak.tex # 印尼语摘要
│ ├── a3-abstract.tex # 英语摘要
│ ├── a4-persembahan.tex # 献辞
│ ├── a5-katapengantar.tex # 前言
│ ├── a6-daftarsingkatan.tex # 缩写列表
│ ├── a7-pustaka.bib # BibTeX格式参考文献
│ ├── a8-lampiran.tex # 附录
│ ├── b1-bab1.tex # 第一章:引言
│ ├── b2-bab2.tex # 第二章:文献综述
│ ├── b3-bab3.tex # 第三章:研究方法
│ ├── b4-bab4.tex # 第四章:结果与讨论
│ ├── b5-bab5.tex # 第五章:结论与建议
│ ├── b6-bab6.tex # 第六章:LaTeX教程(可选)
│ ├── gambar # 存储图片的文件夹
│ ├── kode # 存储代码的文件夹
│ ├── laporan.pdf # 编译后的报告PDF
│ ├── laporan.tex # 主LaTeX文件
│ └── untouch # 不需要修改的文件文件夹
│ ├── xx-daftar.tex
│ ├── xx-daftarpustaka.tex
│ ├── xx-pengesahan.tex
│ ├── xx-pernyataan.tex
│ ├── xx-persetujuan-proposal.tex
│ ├── xx-persetujuan-ujian.tex
│ ├── xx-preambles.tex
│ ├── xx-sampul-laporan.tex
│ ├── xx-sampul-proposal.tex
│ ├── xx-sampuldalam-laporan.tex
│ └── xx-sampuldalam-proposal.tex
└── README.md # 本文档
每个文件和文件夹的作用如下:
CHANGELOG
: 记录项目的更新和修改历史。LICENSE
: 项目使用的许可证信息。Project
: 包含所有LaTeX源文件和相关的项目文件。README.md
: 本文档。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是laporan.tex
,这是主LaTeX文件,用于编译整个毕业设计报告或方案。以下是启动文件的基本结构:
\documentclass{...} % 文档类定义
\usepackage{...} % 导入必要的宏包
% 定义项目类型为方案或报告
\newcommand{\Jenis}{Proposal} % 用于方案
%\newcommand{\Jenis}{Laporan} % 用于报告
\begin{document}
% 包含必要的文件
\include{a0-identitas}
\include{a1-database.hyphenate}
% ... 其他文件的包含
\end{document}
在使用前,需要根据是编写方案还是报告来取消注释相应的命令。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置主要通过修改laporan.tex
文件中的命令来完成。以下是一些基本的配置选项:
\newcommand{\Jenis}{Proposal}
或\newcommand{\Jenis}{Laporan}
: 用于指定文档类型是方案还是报告。\include{...}
: 用于包含项目中的各个章节文件。
其他配置通常涉及修改各个章节文件中的内容,如a0-identitas.tex
,在这里可以填写基本信息、标题、导师等内容。
在laporan.tex
文件中还可以根据需要导入额外的宏包,以支持特定类型的文档元素,比如图片、表格、引用等。这些宏包在LaTeX中被称为"package",通常使用\usepackage{}
命令导入。
请根据实际需要调整和配置这些文件以符合您的具体要求。
登录后查看全文
热门项目推荐
HunyuanImage-3.0
HunyuanImage-3.0 统一多模态理解与生成,基于自回归框架,实现文本生成图像,性能媲美或超越领先闭源模型00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0369Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++097AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
22
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
202
2.17 K

React Native鸿蒙化仓库
C++
208
285

Ascend Extension for PyTorch
Python
61
94

🎉 (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
977
575

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
9
1

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++
550
83

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.02 K
399

本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
393
27

前端智能化场景解决方案UI库,轻松构建你的AI应用,我们将持续完善更新,欢迎你的使用与建议。
官网地址:https://matechat.gitcode.com
1.2 K
133