终结排版烦恼:中山大学专属LaTeX论文模板全攻略
3大核心优势+4步上手指南
📚 毕业论文排版为何总出问题?
"格式不符合学校规范""参考文献序号错乱""封面页眉页脚调不对"...这些耗时耗力的排版难题,每年都让无数中大学子头疼。现在,中山大学专属LaTeX模板来了——用代码搞定排版,让你专注内容创作!
不同阶段学生如何选择模板?
🔍 本科生版:自动生成符合《中山大学本科生毕业论文规范》的封面、摘要和目录,内置学术诚信声明模板,完美适配「信息科学与技术学院」「岭南学院」等12个院系要求。
🎓 研究生版:支持双盲评审格式切换,新增「创新点声明」模块,参考文献自动匹配GB/T 7714-2015标准,适配「医学院」「药学院」等专业的特殊图表要求。
👨🏫 博士生版:提供「预答辩-盲审-终稿」三阶段格式一键切换,支持多语言摘要(中英日),公式编号自动关联章节。
传统排版VS模板排版,差距有多大?
| 对比项 | Word手动排版 | LaTeX模板排版 |
|---|---|---|
| 格式规范性 | 依赖人工检查,易遗漏 | 内置学校规范,零偏差 |
| 图表编号 | 需手动更新,易出错 | 自动编号,交叉引用实时更新 |
| 参考文献 | 手动调整格式,耗时 | BibTeX一键生成,支持2000+期刊格式 |
| 多人协作 | 版本混乱,格式冲突 | Git+GitHub Actions自动合并,保留修改记录 |
如何3分钟完成论文封面设置?
✏️ 极简四步上手指南:
1️⃣ 获取模板:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/sy/sysu-thesis
2️⃣ 填写信息:编辑docs/info.tex,填入姓名、学号等基本信息,支持中文/拼音自动转换。
3️⃣ 选择版本:在main.tex中取消注释对应版本(本科生/研究生/博士生):
% \makeUndergraduateCover % 本科生封面
% \makeGraduateCover % 研究生封面
4️⃣ 一键编译:运行make pdf,30秒生成完整PDF,包含封面、摘要、目录全要素。
核心功能卡片:这些设计太懂学生了!
| 功能 | 使用场景 | 操作示例 |
|---|---|---|
| 自动封面生成 | 提交初稿/终稿时快速切换格式 | \makeCover{final} 生成终稿封面 |
| 图表跨章节引用 | 论文中引用公式、图表 | \ref{fig:result} 自动生成带章节编号 |
| GitHub Actions自动构建 | 外出时用手机查看最新排版效果 | 推送代码后,在Actions页面下载PDF |
| VS Code容器化编辑 | 换电脑无需重新配置环境 | 安装Docker后一键启动开发容器 |
常见问题解答(FAQ)
Q:模板支持Mac和Windows系统吗?
A:完全支持!提供Docker容器化配置,Linux/macOS/Windows均可一键启动。
Q:如何添加自定义章节?
A:在docs目录新建chap06.tex,在main.tex中添加\include{docs/chap06}即可。
Q:参考文献格式不对怎么办?
A:模板内置sysuthesis.bst样式文件,确保在main.bib中使用正确的BibTeX条目格式。
未来功能投票
你希望模板增加哪些功能?欢迎在项目Issues中投票:
- 📊 自动生成答辩PPT模板
- 📝 开题报告格式模板
- 📄 中期检查报告模板
✨ 项目地址:通过Git获取模板,开启高效排版之旅!
(注:本文所有操作基于中山大学开源项目sysu-thesis,感谢计算机学院校友团队维护)
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
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