Template-LaTeX-Tugas-Akhir-Sarjana-Terapan-UNY 项目亮点解析
2025-05-27 10:05:04作者:宣利权Counsellor
1. 项目基础介绍
Template-LaTeX-Tugas-Akhir-Sarjana-Terapan-UNY 是一个为印度尼西亚国立亚加达大学(UNY)电子工程 D4 系统的学生设计的 LaTeX 模板。该模板旨在简化毕业生的毕业设计和论文报告的撰写过程,确保格式的一致性,提高写作效率,并且便于通过 Git 或 Overleaf 进行文档的协作和管理。
2. 项目代码目录及介绍
项目的主要目录结构如下:
Template-LaTeX-Laporan-Tugas-Akhir
├── CHANGELOG # 更改日志
├── LICENSE # 项目许可证
├── Project # 项目文件夹
│ ├── a0-identitas.tex # 报告基本信息
│ ├── a1-database.hyphenate.tex # 拼写断字数据库
│ ├── a2-abstrak.tex # 印度尼西亚语摘要
│ ├── a3-abstract.tex # 英语摘要
│ ├── a4-persembahan.tex # 贡献声明
│ ├── a5-katapengantar.tex # 前言
│ ├── a6-daftarsingkatan.tex # 缩略词列表
│ ├── a7-pustaka.bib # BibTeX 格式的参考文献
│ ├── a8-lampiran.tex # 附录
│ ├── b1-bab1.tex # 第一章 - 引言
│ ├── b2-bab2.tex # 第二章 - 文献综述
│ ├── b3-bab3.tex # 第三章 - 研究方法
│ ├── b4-bab4.tex # 第四章 - 结果与讨论
│ ├── b5-bab5.tex # 第五章 - 结论与建议
│ ├── b6-bab6.tex # 第六章 - LaTeX 教程(可选)
│ ├── gambar # 存储图像的文件夹
│ ├── kode # 存储程序代码的文件夹
│ ├── laporan.pdf # 编译后的报告 PDF
│ ├── laporan.tex # 主 LaTeX 文件
│ └── untouch # 不需要修改的文件
│ ├── xx-daftar.tex
│ ├── xx-daftarpustaka.tex
│ ├── xx-pengesahan.tex
│ ├── xx-pernyataan.tex
│ ├── xx-persetujuan-proposal.tex
│ ├── xx-persetujuan-ujian.tex
│ ├── xx-preambles.tex
│ ├── xx-sampul-laporan.tex
│ ├── xx-sampul-proposal.tex
│ ├── xx-sampuldalam-laporan.tex
│ └── xx-sampuldalam-proposal.tex
└── README.md # 项目说明文档
3. 项目亮点功能拆解
- 格式一致性:模板确保了毕业设计和论文报告格式的一致性,符合 UNY 电子工程 D4 系统的要求。
- 支持方案和最终报告:模板同时支持毕业设计方案和最终报告的编写。
- 示例内容丰富:提供了图表、代码、公式、表格和引用的示例,方便学生快速入门。
- 自动引用管理:支持 BibTeX 引用管理,方便学生添加和管理参考文献。
- 完整文档和教程:提供了详细的 LaTeX 文档和教程,帮助学生更好地掌握 LaTeX。
4. 项目主要技术亮点拆解
- 基于 LaTeX:利用 LaTeX 的强大排版功能,确保文档的高质量和专业性。
- 模块化设计:项目文件结构清晰,模块化设计使得各部分内容易于管理和更新。
- 易于协作:支持 Git 和 Overleaf,便于多人协作和文档共享。
- 兼容性:与主流 LaTeX 编辑器如 TeXstudio 和 Overleaf 兼容,方便学生使用。
5. 与同类项目对比的亮点
相较于其他 LaTeX 模板项目,Template-LaTeX-Tugas-Akhir-Sarjana-Terapan-UNY 的亮点在于其专为 UNY 电子工程 D4 系统定制的设计,确保了格式和内容的准确性。此外,项目提供了详细的教程和示例,使得初学者能够更快速地上手 LaTeX 编写,同时保持了开源项目的活跃度和社区支持。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
564
3.82 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
659
Ascend Extension for PyTorch
Python
375
443
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
348
199
昇腾LLM分布式训练框架
Python
116
145
暂无简介
Dart
795
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
1.36 K
775
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
1.12 K
268
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
308
359