推荐开源项目:pTeX-ng - 为LaTeX爱好者打造的高效排版引擎
2024-05-22 16:56:20作者:吴年前Myrtle
项目介绍
pTeX-ng 是一款强大的 LaTeX 排版系统,基于 TeX Live 2024 和 mruby 3.2.0 开发。这款开源项目致力于提供更高效、更灵活的文本处理能力,尤其适用于对汉字排版有高要求的场景。通过简洁明了的构建流程和易于安装的特性,pTeX-ng 意在让 LaTeX 用户享受到更加优质的排版体验。
项目技术分析
pTeX-ng 的核心技术包括:
- TeX Live —— 作为基础的排版环境,提供稳定且全面的 LaTeX 支持。
- mruby —— 一个轻量级的 Ruby 解释器,使得 pTeX-ng 能够执行动态脚本以实现高级功能,如自定义布局和文本处理规则。
- 多平台支持 —— 支持 Linux, macOS, 和 Windows,无论你在哪个操作系统上,都能轻松构建和运行。
构建过程简化为一键式操作,无论是在 Unix-like 系统(Linux 或 Mac)还是 Windows 上,都可以通过简单的 shell 脚本或批处理文件快速完成编译。
项目及技术应用场景
pTeX-ng 在多个领域有着广泛的应用前景:
- 学术论文 —— 对于需要高质量数学公式排版和严谨参考文献管理的学术论文,pTeX-ng 提供了出色的支持。
- 书籍出版 —— 由于其精确的字体控制和复杂的页面布局能力,pTeX-ng 可用于专业图书的排版工作。
- 东亚语言排版 —— 特别擅长处理汉字,使其成为中文、日文和韩文等东亚语言文档的理想选择。
- 个性化排版需求 —— 利用 mruby,用户可以定制自己的排版规则,满足独特的设计需求。
项目特点
- 高性能 —— 基于最新版本的 TeX Live 和 mruby,确保了高效的文本处理速度和优秀的性能表现。
- 易安装与更新 —— 使用
tlmgr工具进行安装和更新,简单快捷。 - 跨平台兼容性 —— 无论是个人电脑还是服务器环境,pTeX-ng 都能无缝适应。
- 高度可扩展 —— 通过 mruby 脚本,用户可以自由添加新功能或修改现有行为。
- 社区支持 —— 开源社区活跃,持续维护和升级,确保项目的长期发展和支持。
如果你是一位 LaTeX 用户,正在寻找能够提升排版质量和效率的解决方案,那么 pTeX-ng 绝对值得尝试。立即加入这个项目,开始你的高品质文本创作之旅吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
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
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover-X1-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
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-X1-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile015
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
306
2.7 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
140
170
暂无简介
Dart
598
130
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
235
309
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++
632
232
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
724
🎉 (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
1.06 K
616
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
198
74
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
1.03 K
460