maxtex中文支持(texshop下)

本文介绍了如何在LaTeX中配置中文支持,通过使用不同的包和设置字体,使得文档能够正常显示中文内容。提供了两种方法,一种是利用xeCJK包进行配置,另一种则是使用ctex包简化设置过程。
http://liam0205.me/2014/11/02/latex-mactex-chinese-support/
(首先要把编码方式改为utf8)

\documentclass{article}
\usepackage{xeCJK} \setCJKmainfont[BoldFont=STSong, ItalicFont=STKaiti]{STSong} \setCJKsansfont[BoldFont=STHeiti]{STXihei} \setCJKmonofont{STFangsong}
\begin{document}

\end{document}

(换成xelatex再点排版,存储为utf8)


\documentclass{article}
\usepackage[UTF8, heading = false, scheme = plain]{ctex}
\begin{document}
中文
\end{document}

(换成xelatex再点排版,存储为utf8)

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/sumile123/p/4865794.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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