论文版式的一些注意问题

论文写作技巧
最新推荐文章于 2025-11-03 22:54:12 发布
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#paper #thsis #版式

  • 论文标题最好用形容词+名词结构，不要用动词+名词结构
  • 论文中的所有图片最好自己画，一定不要又水印
  • 论文中出现的代码用一个单元格包起来，隐藏边框
  • 对于每一章开头用Ctrl+Enter分页
  • 论文中的图不要太大，对一定的图片做适当的PS
ShellDawn
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加方框函数 function I_rgb = DrawRectangle(I, LeftUpPoint, RightBottomPoint,LineWidth) % example I_rgb = ShowEnlargedRectangle(I, [10,20], [50,60], 1) if size(I,3)==1 I_rgb(:,:,1) = I; I_rgb(:,:,
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这时我们需要填充表格左侧的代码行数的数字，在空白处如下图一样打出 Seq a（a没有什么具体含义，就是相当于编程语言里面的变量，你可以设成a，也可以设成b或者其他的）。创建好表格后应该是一行代码占据表格的一行，在左侧另加一列，用作代码行数的计数（当然不要也可以）。在一个文档里你需要创建两个或以上的这样的有序序列时，就不能接着用Seq a了，因为会它会接着上次的排。这时候左侧全为 1 ，不用担心，在不取消整列选择时，再次点击F9，它就会自动填充为有序序列。经过调整，我们就可以得到下面的优雅美观的代码了。
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论文写作规范与技巧摘要 本文总结了30条学术论文写作的关键要点，涵盖语言表达、数学符号、实验设计、格式规范等多个方面。主要内容包括：慎用简写和模糊词汇；保持英语语法正确性和符号系统统一性；撰写吸引人的题目和结构化摘要；引言需讲述完整故事而非罗列文献；伪代码应清晰规范；实验需使用多样数据集并采用"自问自答"模式；结论要简洁避免重复；注意参考文献和图表格式规范；正确回复审稿意见；实验效果不佳时的应对策略；论文重构方法；以及常见低级错误的避免。此外还提供了LaTeX使用技巧、论文写作流程和硕士
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【卫星抗干扰】一种用于全球导航卫星系统反欺骗的空时融合方法【附MATLAB代码】.rar
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windows下定期自动清空某个文件夹（比如在公司电脑上定期清空微信的聊天记录）
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网络爬虫基于Python的豆瓣电影Top250数据采集：使用Requests与BeautifulSoup实现网页内容解析
12-03
内容概要：本文通过一个简单的Python爬虫实例，演示了如何使用requests库发送HTTP请求，获取豆瓣电影Top250页面的数据，并利用BeautifulSoup解析HTML内容，提取出中文电影名称。代码实现了基本的网页抓取与数据清洗流程，包括设置请求头模拟浏览器行为以应对简单反爬机制、解析响应文本以及过滤非中文片名，最终输出纯净的电影标题列表。; 适合人群：具备Python基础语法知识，对网络爬虫感兴趣的初学者或刚入门的数据采集学习者；适合学习Web数据获取的基本流程和技术栈。; 使用场景及目标：①学习如何使用requests发起网络请求并携带请求头信息；②掌握BeautifulSoup进行HTML结构化解析的方法；③理解网页内容提取与数据过滤的基本逻辑，为后续深入学习爬虫框架（如Scrapy）打下基础。; 阅读建议：建议读者在本地环境中配置好相关库（requests、BeautifulSoup），动手运行并调试代码，尝试修改选择器或目标网站以加深理解，同时注意遵守网站的robots协议，合理控制请求频率。
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）
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内容概要：本文介绍了基于粒子群优化算法（PSO）的p-Hub选址优化问题的研究与实现，重点解决在考虑不确定性因素下的集群式物流或交通网络中枢纽节点（Hub）的选址优化问题。通过构建数学模型，结合Matlab编程实现粒子群算法对p-Hub选址问题进行求解，旨在最小化网络总体运输成本并提升系统效率。文章涵盖了问题建模、算法设计、参数设置及仿真结果分析全过程，展示了PSO在复杂组合优化问题中的应用能力。; 适合人群：具备一定运筹学、优化算法基础，熟悉Matlab编程，从事物流网络设计、智能算法研究或交通系统优化等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握p-Hub选址问题的基本理论与建模范式；②学习如何基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）将粒子群优化算法应用于实际网络优化问题；③通过Matlab代码实现理解智能优化算法的编码流程与调参技巧；④为物流、通信、航空等枢纽网络设计提供解决方案参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码逐行理解算法实现细节，尝试调整参数或引入其他改进策略（如自适应权重、混合算法）以提升优化性能，同时可扩展至带容量约束、多分配或多目标的Hub选址问题进行深入研究。
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