|
|
latex附录中插入代码
时间: 2024-01-01 13:39:52
浏览: 1543
在LaTeX的附录中插入代码可以通过使用`listings`宏包来实现。下面是一个简单的示例代码：
```latex
\documentclass{article}
\usepackage{listings}
\begin{document}
\section{主要内容}
% 正文部分...
\appendix
\section{附录}
\subsection{代码示例}
\begin{lstlisting}[language=Python]
# Python代码示例
def hello_world():
print("Hello, World!")
hello_world()
\end{lstlisting}
% 其他附录内容...
\end{document}
在上面的示例中，我们首先导入了`listings`宏包。然后，在附录部分，我们使用`\begin{lstlisting}...\end{lstlisting}`环境来插入代码。通过`[language=Python]`选项，我们指定了代码的语言为Python（你可以根据需要选择其他语言）。你可以将代码直接放在`\begin{lstlisting}...\end{lstlisting}`环境中，然后编译生成PDF文档，就可以看到附录中的代码插入了。
希望这个例子能帮到你！如果你有其他问题，请随时提问。
相关问题
怎么在latex附录中插入matlab代码
在 LaTeX 中插入 MATLAB 代码通常可以使用 listings 或者 minted 包来完成。以下是两种常见方法：
1. **listings 包**：
- 首先，在文档的 preamble (前面部分) 引入 `listings` 和可能需要的颜色主题包：
```latex
\usepackage{listings}
\usepackage{xcolor}
\lstset{
basicstyle=\ttfamily\scriptsize,
language=Matlab,
breaklines=true,
keywordstyle=\bfseries\color{blue},
commentstyle=\itshape\color{gray!40},
stringstyle=\ttfamily\color{purple},
```
latex附录插入代码
在 LaTeX 中，你可以使用 `listings` 宏包来插入代码，并将其放在附录中。下面是一个示例：
首先，在导言区添加以下行来导入 `listings` 宏包：
```latex
\usepackage{listings}
```
相关推荐
最新推荐
这个系统为基于_MATLAB的水果分级系统_，以橘子为例_，通过检测橘子的面积，直
这个系统为基于_MATLAB的水果分级系统_，以橘子为例_，通过检测橘子的面积，直径大小和色泽率饱满_shuiguofenji
基于Html与Ajax技术的2024年课程作业表格设计源码
该课程作业项目采用Html与Ajax技术实现，共计包含37个文件，其中Java源文件7个，JavaScript文件6个，CSS样式文件5个，Map文件4个，HTML文件2个，还包含1个Git忽略文件、1个JAR包文件、1个属性文件、1个Maven构建文件和1个命令行脚本文件。项目主要围绕Ajax表格设计展开，适合作为相关课程的学习和实践案例。
【超强组合】基于matlab樽海鞘算法SSA-BP-Adaboost数据分类预测【含Matlab源码 8185期】.zip
CSDN海神之光上传的全部代码均可运行，亲测可用，直接替换数据即可，适合小白；
1、代码压缩包内容
主函数：Main.m；
调用函数：其他m文件；无需运行
运行结果效果图；
2、代码运行版本
Matlab 2023b；若运行有误，根据提示修改；若不会，可私信博主；
3、运行操作步骤
步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中；
步骤二：双击打开除Main.m的其他m文件；
步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果；
4、仿真咨询
如需其他服务，可私信博主或扫描博主博客文章底部QQ名片；
4.1 CSDN博客或资源的完整代码提供
4.2 期刊或参考文献复现
4.3 Matlab程序定制
4.4 科研合作
智能优化算法优化-BP-Adaboost数据分类预测系列程序定制或科研合作方向：
4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化-BP-Adaboost数据分类预测
4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化-BP-Adaboost数据分类预测
4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化-BP-Adaboost数据分类预测
4.4.4 鲸鱼算法WOA/麻雀算法SSA优化-BP-Adaboost数据分类预测
4.4.5 萤火虫算法FA/差分算法DE优化-BP-Adaboost数据分类预测
4.4.6 其他优化算法优化-BP-Adaboost数据分类预测
【超强组合】基于matlab白冠鸡算法COOT-BP-Adaboost数据分类预测【含Matlab源码 8128期】.zip
CSDN海神之光上传的全部代码均可运行，亲测可用，直接替换数据即可，适合小白；
1、代码压缩包内容
主函数：Main.m；
调用函数：其他m文件；无需运行
运行结果效果图；
2、代码运行版本
Matlab 2023b；若运行有误，根据提示修改；若不会，可私信博主；
3、运行操作步骤
步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中；
步骤二：双击打开除Main.m的其他m文件；
步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果；
4、仿真咨询
如需其他服务，可私信博主或扫描博主博客文章底部QQ名片；
4.1 CSDN博客或资源的完整代码提供
4.2 期刊或参考文献复现
4.3 Matlab程序定制
4.4 科研合作
智能优化算法优化-BP-Adaboost数据分类预测系列程序定制或科研合作方向：
4.4.1 遗传算法GA/蚁群算法ACO优化-BP-Adaboost数据分类预测
4.4.2 粒子群算法PSO/蛙跳算法SFLA优化-BP-Adaboost数据分类预测
4.4.3 灰狼算法GWO/狼群算法WPA优化-BP-Adaboost数据分类预测
4.4.4 鲸鱼算法WOA/麻雀算法SSA优化-BP-Adaboost数据分类预测
4.4.5 萤火虫算法FA/差分算法DE优化-BP-Adaboost数据分类预测
4.4.6 其他优化算法优化-BP-Adaboost数据分类预测
基于UE5 三维可视化 示例工程UE5 DEmo
【作品名称】：基于UE5 三维可视化 示例工程【UE5 DEmo】
【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。
【项目介绍】：
选择最新版下载zip包，解压
运行bat文件，只支持Windows
此时会弹出信令窗口，同时会打开网页
NodeJS 16 以上: https://nodejs.org/
Windows 10 以上
独立显卡nVidia或AMD，不能太旧
Chrome或Edge或Firefox
如果提示没装DirectX，下载UEPrereqSetup_x64.exe并安装
压缩包内内置了node_modules，无需再手动安装依赖
【资源声明】：本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”，代码只能作为参考，不能完全复制照搬。需要有一定的基础能够看懂代码，能够自行调试代码并解决报错，能够自行添加功能修改代码。
掌握数学建模：层次分析法详细案例解析
资源摘要信息:"数学建模方法 层次分析法（源码案例）"
数学建模是将实际问题抽象为数学问题并利用数学工具和计算机技术进行解决的过程。在众多的数学建模方法中，层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是一种常用的决策分析方法。层次分析法是由美国运筹学家托马斯·L·萨蒂（Thomas L. Saaty）在20世纪70年代提出的，它能够将复杂的决策问题分解为不同的层次和要素，并通过成对比较的方式确定各因素的相对重要性，进而计算出综合权重，以此来支持决策。
层次分析法的基本步骤包括：
1. 建立层次结构模型：将决策问题分解为目标层、准则层和方案层。目标层是问题的最终目标，准则层是实现目标的准则或标准，方案层是可供选择的方案。
2. 构造成对比较矩阵：对于准则层中的元素，按照它们对于目标的相对重要性进行两两比较，根据萨蒂的相对重要性标度（通常为1-9标度）给出成对比较矩阵。
3. 计算权重和一致性检验：对每一层的成对比较矩阵，分别计算出特征向量作为权重，并进行一致性检验。一致性比率CR（Consistency Ratio）是用来判断成对比较矩阵的一致性是否可接受的指标。
4. 合成总排序：计算各方案相对于目标层的总权重，得出最终的决策排序。
5. 做出决策：根据总排序的结果进行决策。
层次分析法的源码案例通常涉及编程实现上述步骤的算法，例如使用Python、MATLAB等编程语言。案例源码会包含创建层次结构模型、构建成对比较矩阵、计算权重和一致性比率以及合成总排序的代码块。通过运行这些代码，可以得到决策分析的结果，辅助用户做出更加客观和科学的决策。
在IT行业和软件开发领域，层次分析法的应用广泛，比如在项目管理、风险评估、资源分配、多目标决策以及产品设计等方面。层次分析法能够帮助技术人员和管理人员通过定量分析来优化决策过程，提高决策的质量和效率。
为了更好地理解和运用层次分析法，掌握相关的软件和编程技能非常重要。在本案例中，提到的“压缩包子文件的文件名称列表”可能是指包含层次分析法源码的压缩文件。通过解压缩该文件，可以获取到源代码文件，通常这些文件会以.py、.m或其他可识别的文件扩展名命名，以表明它们可以被特定的编程语言运行。
总结而言，层次分析法是一种实用的决策支持工具，它能够帮助解决复杂问题，优化决策过程。通过编程实现层次分析法的算法，可以为复杂决策提供量化的解决方案，从而在IT行业中发挥重要作用。
管理建模和仿真的文件
管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
C语言运算符优先级误解：专家教你避免这5个常见错误
# 1. C语言运算符优先级概述
## 简介
C语言中运算符优先级是一个基础且至关重要的概念，它决定了表达式中运算的顺序。理解运算符的优先级有助于编写出正确无误的程序代码。
## 运算符优先级的重要性
在没有明确指定运算顺序的情况下（即未使用括号），C语言会根据预设的优先级顺序执行运算。掌握优先级规则可以有效避免逻辑错误，并提升代码的可读性和可维护性。
## 基本规则
通常，算术运算
链表删除一个结点插在最前面java
在Java中，如果你有一个单向链表并且需要在最前面插入一个新的节点，通常你会首先创建新节点，然后更新两个指针：当前头节点指向新节点，新节点的next指向原来的头节点。这是一个简单的步骤：
```java
public class ListNode {
int val;
ListNode next;
ListNode(int val) {
this.val = val;
this.next = null;
// 插入操作
public void insertAtBeginning(ListNode head, int
JSP项目实战：广告分类系统v2.0完整教程
资源摘要信息: "搜索链接要广告分类系统 v2.0_yad20"
本资源是一个针对计算机专业学生的毕业设计项目，其主要功能是实现一个广告分类系统，版本为2.0。该系统基于Java语言开发，特别是使用了JSP（JavaServer Pages）技术。JSP是一种动态网页技术，允许开发者将Java代码嵌入到HTML页面中，从而实现动态内容的生成。通过JSP，开发人员可以创建具有丰富交互性的Web应用程序，并且这些应用程序能够运行在支持Java的企业级服务器上。
从标题和描述中可以看出，这个项目设计的背景是当前大学毕业生面临的激烈竞争环境。作者强调了毕业设计（简称毕设）和毕业答辩的重要性，以及创新和亮点对于提升毕业设计质量的重要性。作者自称为学长，这表明资源可能是由已经毕业的学长向后辈提供的帮助。
此外，资源还提到“这两年太卷了”，这可能是在表达当今社会竞争非常激烈，特别是针对毕业生的就业和学术研究。在这个背景下，提供一个完整的JSP项目可以视为一种减轻学生压力、提供创新点子的方式。
从文件名“搜索链接要广告分类系统 v2.0_yad20”中，可以提取出几个关键信息点：
1. 搜索链接（Search Links）：这可能指的是系统中用于广告分类的搜索引擎链接收集或整合功能。用户可能可以输入关键词进行搜索，系统返回与搜索关键词相关的广告分类结果。
2. 广告分类系统（Advertising Classification System）：这是一个主要功能模块，意味着系统能够对广告内容进行自动分类，可能基于广告内容的关键字、主题或其他属性。
3. 版本号（v2.0）：表明这是一个升级版本的系统，相较于前一个版本，可能增加了一些新特性或者改进了系统性能。
4. 特殊标识（yad20）：这可能代表了系统的内部名称、开发团队的标识，或者是一个特定的版本命名规则。
从技术角度来看，这个项目涉及的技术栈可能包括但不限于以下内容：
- Java：作为主要的开发语言，承担后端逻辑处理和数据处理等任务。
- JSP：用于构建动态的Web界面，与HTML、JavaScript等技术结合，为用户提供交互界面。
- 数据库技术：为了存储广告数据以及分类信息，系统可能使用了如MySQL、Oracle等关系型数据库。
- 搜索引擎技术：系统可能集成了搜索引擎技术，以便用户能够进行有效的广告内容搜索。
- Web服务器：如Apache Tomcat或Jetty，用以部署和运行JSP项目。