西安电子科技大学LaTeX论文模板使用指南
全面解析xdupgthesis模板的核心功能与使用方法
西安电子科技大学研究生学位论文XeLaTeX模板(xdupgthesis)是一款专为西电学子设计的论文排版工具,虽然项目已停止维护,但其设计理念和功能架构仍具有重要参考价值。本文将为您详细介绍该模板的核心功能和使用方法。
环境准备与快速安装
使用该模板前,请确保系统已安装TeX Live 2021或MacTeX 2021,并更新所有宏包至最新版本:
tlmgr update --all --self
通过以下命令下载模板:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/xd/xdupgthesis
核心配置文件解析
模板的核心配置文件xdupgthesis.cfg包含了论文的基本信息设置:
- 作者信息:设置作者姓名、学号、专业信息
- 导师信息:配置指导教师和企业导师信息
- 学院信息:选择所属学院
- 论文信息:设置论文标题、分类号、密级等
- 签名信息:配置独创性声明和授权页签名
模板核心功能特性
多平台兼容性
模板支持Windows、macOS、Linux系统,以及Overleaf和TeXPage在线平台,真正实现跨平台编译。
丰富的文档类参数
模板提供多种可选参数满足不同需求:
overleaf/texpage:在线平台编译支持mprof:专业硕士学位论文模式en:英文学位论文模式sign:签名图像支持draft:草稿模式
内置宏包集成
模板已集成algorithm、amsmath、graphicx、hyperref等40余个常用宏包,用户无需额外导入即可直接使用。
论文结构组织
模板采用模块化设计,论文内容组织在chapters目录下:
- abstract.tex:中英文摘要
- thanks.tex:致谢部分
- resume.tex:作者简介
- 其他章节按需添加
编译方法与技巧
使用latexmk编译
推荐使用latexmk进行自动化编译:
latexmk
latexmk -c # 清理辅助文件
四次编译法
传统四次编译方法确保参考文献和交叉引用正确:
xelatex -synctex=1 xdupgthesis
bibtex xdupgthesis
xelatex -synctex=1 xdupgthesis
xelatex -synctex=1 xdupgthesis
字体配置要点
模板默认使用中易宋体和Times New Roman字体,数学公式使用Cambria Math字体。如需使用其他数学字体,可通过文档类参数切换:
mf=tgtm:使用TeX Gyre Termes Math字体mf=cm:使用Computer Modern字体
参考文献管理
模板集成gbt7714宏包,支持国标GB/T 7714-2015参考文献格式。推荐使用规范的bib文件格式,避免使用百度学术或Google Scholar导出的非标准条目。
实用功能特性
交叉引用系统
模板提供完善的交叉引用命令,支持图、表、公式、算法、定理等多种类型的引用:
\figureref{fig1} % 图引用
\tableref{table1} % 表引用
\equationref{eq1} % 公式引用
中英文自动处理
基于xeCJK宏包,自动处理中英文间空白,用户无需手动添加空格。
注意事项与最佳实践
- 版本兼容性:建议使用TeX Live/MacTeX 2021,旧版本可能存在兼容性问题
- 字体安装:确保系统安装所需中文字体和数学字体
- 参考文献规范:使用标准bib格式,避免格式错误
- 定期备份:编译过程中注意备份重要文件
虽然xdupgthesis模板已停止维护,但其设计理念和功能实现为后续模板开发提供了宝贵参考。建议用户关注后续维护版本以获得更好的使用体验和技术支持。
通过合理使用该模板,西电学子可以专注于论文内容创作,而无需担心格式排版问题,大大提高学术写作效率。
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