Academic CV:打造专业学术简历的LaTeX模板指南
在竞争激烈的学术界,一份精心设计的简历能够让你在众多申请者中脱颖而出。Academic CV是一个基于LaTeX的开源学术简历模板,由Geoff Boeing设计,为研究人员、学者和博士生提供了专业的简历制作解决方案。
项目概述
Academic CV模板遵循学术标准,强调清晰的信息呈现和优雅的排版设计。该模板不仅提供了精心设计的PDF样例,还包含完全可自定义和扩展的TeX源文件。通过自动化的构建流程,每次提交到主分支的代码都会触发PDF的编译和更新,确保你的简历始终处于最新状态。
核心技术优势
LaTeX排版系统确保了简历的专业性和一致性。相比Word文档,LaTeX能够自动处理格式问题,让你的简历始终保持完美状态。该模板使用了一系列专业的LaTeX包,包括字体编码、智能引号、微排版调整等功能,为学术简历提供了完美的技术基础。
自动化构建流程通过持续集成工具实现,每次修改都能自动生成最新的PDF文件,大大节省了手动更新的时间。
模板结构详解
Academic CV模板提供了完整的学术简历结构框架,包括以下主要部分:
- 教育背景:详细展示学历学位信息
- 学术任命:记录学术职位和任职经历
- 研究领域:清晰界定专业研究方向
- 发表成果:分类展示期刊论文、书籍章节、会议论文集等
- 特邀报告:列出重要的学术演讲活动
- 会议参与:记录学术会议的组织和参与情况
- 项目资助与奖项:展示获得的科研经费和荣誉
- 教学课程:整理所授课程信息
- 学术服务:包括期刊编辑、委员会服务等
快速上手教程
获取模板文件
首先克隆项目仓库:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/cv8/cv
个性化内容定制
打开主TeX文件cv-gboeing.tex,替换个人信息部分。模板已经为你准备好了标准的结构框架,只需按照以下步骤操作:
- 修改姓名:在文档开头找到
\newcommand{\myname}{Geoff Boeing},将其替换为你的姓名 - 更新联系信息:包括邮箱、电话和个人网站
- 调整所属机构:更新当前任职单位和部门信息
编译生成PDF
使用LaTeX编辑器编译文件,或者利用自动化工具生成最新的PDF版本。
高级定制功能
该模板支持深度定制,让你能够根据个人需求调整简历样式:
字体和排版调整
- 支持自定义字体家族
- 可调整段落间距和行距
- 灵活的章节标题格式设置
页面布局优化
- 可自定义页面边距
- 支持letter paper标准尺寸
- 优化的信息展示优先级
适用人群
无论你是:
- 准备申请博士研究生的本科生
- 寻找博士后或教职岗位的研究人员
- 希望展示学术成果的教师和导师
- 任何需要专业学术履历的学者
Academic CV模板都能为你提供从入门到精通的完整解决方案。该模板的设计理念兼顾了信息的清晰度和良好的阅读体验,遵循了专业的简历制作建议。
专业特性展示
该模板在技术实现上具有多项专业特性:
智能列表系统 模板定义了专门的列表环境,能够优雅地展示带年份的项目,如教育经历、工作经历等。这种设计确保了时间线的清晰展示,同时保持了整体的视觉平衡。
超链接支持 内置的hyperref包为电子邮箱和个人网站提供了可点击的超链接功能,同时为PDF文件设置了完整的元数据信息。
立即开始使用
不要再让格式问题影响你的学术展示!Academic CV模板为你提供了专业的简历制作工具,让你的学术履历在竞争中占据优势。
记住,一份优秀的学术简历不仅展示了你的成就,更体现了你的专业态度。选择Academic CV,选择专业与效率的完美结合!
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