LaTeX2e项目中的\thetotalpages命令文档修正说明
2025-07-05 00:18:55作者:余洋婵Anita
在LaTeX2e排版系统中,\thetotalpages命令的文档描述与实际功能存在不一致的情况,这一问题近期得到了项目维护团队的确认和修复。本文将从技术角度分析该问题的本质、影响范围以及解决方案。
问题背景
\thetotalpages是LaTeX2e内核中一个用于页面计数的命令。根据原始文档描述,该命令应当"扩展为上一次运行时的总页数"。然而,实际代码实现显示该命令直接打印了\g_shipout_totalpages_int计数器的值,该计数器记录的是当前运行过程中已处理的页面数量。
技术分析
在LaTeX的页面输出机制中,存在两种不同的页面计数方式:
- 当前运行页数:通过
\g_shipout_totalpages_int计数器实时记录文档编译过程中已输出的页面数量 - 上次运行总页数:存储在
.aux辅助文件中的历史页数信息
原始文档错误地将\thetotalpages描述为获取上次运行总页数的命令,而实际上它的功能是显示当前运行过程中的累计页数。这种文档与实现的不一致可能导致用户在编写页脚等需要精确页数信息的代码时产生混淆。
影响范围
该问题主要影响以下使用场景:
- 自定义页眉页脚设计中需要显示总页数的文档
- 依赖
\thetotalpages命令获取准确页数信息的宏包 - 需要区分"当前页数"和"上次总页数"的复杂排版需求
解决方案
项目维护团队已确认这是一个文档错误,并进行了以下修正:
- 更新了
\thetotalpages命令的文档描述,明确其功能是显示当前运行过程中的累计页数 - 保持了原有实现不变,确保向后兼容性
- 对于需要获取上次运行总页数的需求,建议使用其他专用命令或自行实现
最佳实践建议
对于LaTeX用户和宏包开发者,在处理总页数信息时应注意:
- 明确区分"当前运行页数"和"历史总页数"两种概念
- 在首次编译时,由于缺乏历史数据,
\thetotalpages可能无法提供准确的总页数 - 复杂文档可能需要多次编译才能稳定页数信息
- 自定义页脚设计时应考虑编译过程中页数信息的动态变化特性
这一修正体现了LaTeX项目对文档准确性的重视,也提醒我们在使用系统命令时应仔细核对文档描述与实际行为。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
192
212
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++
650
270
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
297
111
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
384
3.69 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
66
96
暂无简介
Dart
633
143