南京大学学位论文LaTeX模板使用指南
2026-02-06 04:04:17作者:宣聪麟
项目简介
njuthesis 是南京大学官方推出的学位论文LaTeX模板,专门为本科生毕业论文、研究生学位论文和博士后出站报告设计。该模板严格遵循南京大学本科生院和研究生院的论文撰写规范,能够自动生成符合国家标准和学校要求的专业论文格式。
快速开始
获取模板
通过以下命令下载最新版本的模板:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/nj/NJUThesis
环境配置
确保系统已安装TeX Live或MiKTeX等LaTeX发行版,并支持XeLaTeX或LuaLaTeX编译引擎。
编译文档
进入项目目录,使用XeLaTeX编译主文档:
cd NJUThesis
xelatex main.tex
编译完成后,将在当前目录生成PDF格式的论文文档。
模板结构解析
核心文件说明
njuthesis.dtx:模板的核心实现文件njuthesis-sample.tex:示例文档,可直接修改使用test/:测试目录,包含多种应用场景的示例docs/:文档目录,提供学校标志和名称文件
项目目录概览
不同学位类型配置
本科生毕业论文
本科生使用模板时,只需在文档类选项中指定类型为bachelor:
\documentclass[type=bachelor]{njuthesis}
研究生学位论文
研究生可根据学位类型选择master或doctor,并区分学术型与专业型:
\documentclass[
type=master,
degree=academic
]{njuthesis}
博士后出站报告
博士后研究人员可选择postdoc类型:
\documentclass[type=postdoc]{njuthesis}
高级功能配置
封面设置
模板支持多种封面选项,包括是否需要国家图书馆封面、诚信承诺书等:
\documentclass[
nl-cover, % 国家图书馆封面
decl-page % 诚信承诺书
]{njuthesis}
页面模式设置
根据需求选择合适的页面模式:
\documentclass[
draft, % 草稿模式
anonymous, % 盲审模式
oneside % 单面打印
]{njuthesis}
写作技巧与最佳实践
文档结构组织
建议将论文内容按章节拆分为多个文件,便于管理和维护:
\include{chapters/introduction}
\include{chapters/methodology}
\include{chapters/results}
参考文献管理
使用BibTeX管理参考文献,确保引用格式规范统一:
\printbibliography
常见问题解决
编译错误处理
遇到编译错误时,首先检查以下几点:
- 确保使用UTF-8编码保存文件
- 确认已安装必要的字体包
- 验证BibTeX文件格式正确
格式调整技巧
如需调整特定格式,可参考模板提供的配置选项,避免直接修改核心代码。
进阶功能探索
自定义命令定义
在导言区可定义自定义数学命令:
\DeclareMathOperator{\spn}{span}
\NewDocumentCommand\mathbi{m}{\textbf{\em #1}}
宏包扩展使用
根据需要载入额外的宏包:
\usepackage{subcaption} % 嵌套小幅图像
\usepackage{siunitx} % 标准单位符号
\usepackage{physics} % 物理符号
成果展示
模板支持学术成果列表功能,可自动生成攻读学位期间发表的论文清单:
\njuchapter{学术成果}
\njupaperlist[攻读博士学位期间发表的学术论文]{citation_key}
通过本指南的学习,你将能够熟练使用南京大学学位论文LaTeX模板,专注于论文内容创作,让格式问题不再成为写作障碍。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
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
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
567
3.83 K
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++
892
667
Ascend Extension for PyTorch
Python
376
445
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
349
200
昇腾LLM分布式训练框架
Python
116
145
暂无简介
Dart
797
197
🎉 (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
1.37 K
777
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
1.13 K
271
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
308
359

