上海交通大学 Beamer 模板项目推荐
2026-01-29 12:13:41作者:戚魁泉Nursing
上海交通大学 Beamer 模板(SJTUBeamer)是一个开源项目,旨在为上海交通大学的师生提供一个专业的 LaTeX Beamer 模板。该项目主要使用 TeX 语言进行开发,同时也包含了一些 Lua 代码。
项目基础介绍
SJTUBeamer 是上海交通大学 Linux 用户组(SJTUG)开发的一个 LaTeX Beamer 模板,它允许用户轻松创建具有上海交通大学特色的演示文稿。这个模板包括了学校徽标、颜色主题以及相应的布局设计,确保了演示文稿的专业性和一致性。
核心功能
- 学校特色主题:SJTUBeamer 提供了符合上海交通大学视觉形象的 Beamer 主题,包括颜色、字体和布局。
- 易于定制:用户可以轻松调整主题样式,包括标题页样式、主色调、亮/暗模式等。
- 丰富的示例文档:项目包含了多个示例文档,帮助用户快速上手并了解如何使用模板。
- 完整的文档和指南:项目提供了详细的用户文档和开发指南,方便用户和开发者使用和改进模板。
最近更新的功能
根据项目的最新更新,以下是一些新增或改进的功能:
- 增强的定制性:对主题样式进行了进一步优化,增加了更多的定制选项。
- 修复了已知问题:解决了一些在使用过程中发现的兼容性和功能性问题。
- 更新了文档:项目文档和用户指南得到了更新,以反映最新的功能和改进。
SJTUBeamer 项目的持续更新确保了其作为一个高效、专业的演示文稿工具的地位,适用于学术报告、课程讲座以及任何需要专业演示的场合。
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
jiuwenclawJiuwenClaw 是一款基于openJiuwen开发的智能AI Agent,它能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。Python0168- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
AtomGit城市坐标计划AtomGit 城市坐标计划开启!让开源有坐标,让城市有星火。致力于与城市合伙人共同构建并长期运营一个健康、活跃的本地开发者生态。01
hotgoHotGo 是一个基于 vue 和 goframe2.0 开发的全栈前后端分离的开发基础平台和移动应用平台,集成jwt鉴权,动态路由,动态菜单,casbin鉴权,消息队列,定时任务等功能,提供多种常用场景文件,让您把更多时间专注在业务开发上。Go03
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
596
4 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
433
524
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++
915
755
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
365
243
暂无简介
Dart
840
204
🎉 (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
1.45 K
814
昇腾LLM分布式训练框架
Python
130
154
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
111
166
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
128
173