Novathesis 开源项目教程
项目介绍
Novathesis 是一个用于撰写学术论文的 LaTeX 模板,特别适用于葡萄牙高校的博士、硕士和本科生。该项目由 João Lourenço 创建并维护,旨在提供一个简单易用、高度可定制的 LaTeX 模板,帮助学生和研究人员高效地完成学术论文的撰写。
项目快速启动
安装与配置
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克隆项目仓库:
git clone https://github.com/joaomlourenco/novathesis.git cd novathesis -
安装 LaTeX 发行版: 确保你已经安装了 LaTeX 发行版,如 TeX Live 或 MiKTeX。
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配置项目: 编辑
novathesis.cls文件,根据你的需求进行配置。例如,选择学校和学院、设置论文标题和作者等。
编译文档
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生成 PDF 文件:
latexmk -pdf -pdflatex="pdflatex -interaction=nonstopmode" -use-make novathesis.tex -
查看生成的 PDF 文件: 编译完成后,你可以在项目目录中找到生成的
novathesis.pdf文件。
应用案例和最佳实践
应用案例
Novathesis 已被广泛应用于葡萄牙各高校的学术论文撰写中。例如,某大学的计算机科学系学生使用 Novathesis 模板成功完成了其硕士论文的撰写,该论文在格式和内容上都得到了导师的高度评价。
最佳实践
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遵循模板规范: 严格按照 Novathesis 模板提供的规范进行论文撰写,确保格式的一致性和专业性。
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定期更新: 定期检查 Novathesis 项目的更新,及时应用最新的模板版本,以获得更好的功能和修复。
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社区支持: 积极参与 Novathesis 社区的讨论和交流,获取使用过程中的帮助和建议。
典型生态项目
Novathesis 作为一个 LaTeX 模板项目,其生态系统中包含了一些相关的项目和工具,以增强其功能和易用性:
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Overleaf 模板: Novathesis 在 Overleaf 平台上提供了在线编辑模板,方便用户在线编写和预览论文。
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LaTeX 插件和工具: 使用 LaTeX 相关的插件和工具,如 TeXstudio 和 TeXmaker,可以提高编写和编译 LaTeX 文档的效率。
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社区贡献: Novathesis 社区成员贡献了大量的文档、示例和教程,帮助新用户快速上手和解决问题。
通过这些生态项目的支持,Novathesis 能够更好地满足用户的需求,提供更加完善和便捷的学术论文撰写体验。
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Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
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HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00