LATEX模板：Krep模板尝试报通告例

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来历：知乎



结果：











模板说明：

模板为便宜的Krep模板：
利用方式：

翻开上面链接中的文章，找到模板-Krep.cls一节，建立Krep.cls文件，将cls文件放在LATEX文档同一目录下，文档开首引入Krep模板：
\documentclass{Krep}在同一目录下建立参考文献文件references_exp.bib，格式以下，可用zotero等文献治理工具天生：
@article{ref1,
  author    = {Zhang, Wei and Li, Ming and Wang, Xue},
  title     = {A Novel Deep Learning Approach for Image Recognition},
  journal   = {Journal of Computer Vision},
  volume    = {35},
  number    = {4},
  pages     = {1023-1035},
  year      = {2022},
  doi       = {10.1007/s11263-022-01374-6}
}

@inproceedings{ref2,
  author    = {Liu, Yang and Chen, Yifan and Wu, Zheng},
  title     = {Reinforcement Learning for Robotics: A Comprehensive Review},
  booktitle = {Proceedings of the 35th International Conference on Robotics and Automation},
  pages     = {567-574},
  year      = {2023},
  organization = {IEEE}
}

@book{ref3,
  author    = {Goodfellow, Ian and Bengio, Yoshua and Courville, Aaron},
  title     = {Deep Learning},
  publisher = {MIT Press},
  year      = {2016},
  isbn      = {978-0262035613}
}
示例文档代码：

\documentclass{Krep}
\title{野生智能尝试报告}
\author{王小明}
\date{\today}
\addbibresource{references_exp.bib}
\Chead{野生智能尝试报告}
\Cfoot{\thepage}

\begin{document}
\maketitle
\section{尝试目标}

本次尝试的目标是探讨野生智能技术在某个范畴的利用，领会其道理、实现方式以及性能表示。
\section{尝试情况}

\begin{itemize}
        \item 操纵系统：Windows 10
        \item 编程说话：Python 3.8
        \item 开辟工具：PyCharm
        \item 首要库及版本：TensorFlow 2.3.0, Keras 2.4.3, NumPy 1.19.2, Matplotlib 3.3.2
\end{itemize}
\section{尝试道理}

本尝试采用了某种野生智能技术（例如，深度进修、强化进修或其他方式）来处理特定题目。该技术的根基道理是……

请具体先容所利用的野生智能技术的道理，包括相关算法、模子结构等。
\section{尝试步调}

尝试首要分为以下几个步调：

\begin{enumerate}
        \item 数据预处置：对原始数据停止清洗、挑选、特征提取等操纵。
        \item 模子搭建：按照尝试道理搭建响应的野生智能模子。
        \item 模子练习：利用练习数据集对模子停止练习，优化模子参数。
        \item 模子评价：利用测试数据集对模子停止评价，分析模子性能。
        \item 成果分析：按照尝试成果分析模子的优弱点，提出改良方式。
\end{enumerate}
\subsection{代码示例}

下面是一个简单的Python代码示例：

\begin{minted}[linenos=true, frame=single]{python}
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
   
    def plot_histogram(data, bins, title, xlabel, ylabel):
    plt.hist(data, bins=bins, edgecolor='black')
    plt.title(title)
    plt.xlabel(xlabel)
    plt.ylabel(ylabel)
    plt.show()
   
    data = np.random.randn(1000)
    bins = 20
    title = 'Histogram Example'
    xlabel = 'Data Values'
    ylabel = 'Frequency'
   
    plot_histogram(data, bins, title, xlabel, ylabel)
\end{minted}
\subsection{伪代码示例}

下面是一个简单的伪代码示例：

\begin{algorithm}[H]
        \SetAlgoLined
        \KwData{data, bins, title, xlabel, ylabel}
        \KwResult{Histogram plot}
        initialization\;
        \For{each data value}{
                assign data value to a bin\;
                update bin frequency\;
        }
        create histogram plot with bin frequencies\;
        add title, xlabel, and ylabel to the plot\;
        display the plot\;
        \caption{Histogram Plotting Pseudocode}
\end{algorithm}



\section{尝试成果}

在本尝试中，我们获得了以下成果：

\begin{itemize}
        \item 某项目标的表示：例如，正确率、召回率、F1分数等。
        \item 模子练习进程中的损失函数变化情况。
        \item 可视化成果，如混淆矩阵、ROC曲线等。
\end{itemize}
\subsection{表格示例}

下面是一个简单的表格示例：

\begin{table}[htbp]
        \centering
        \begin{tabular}{|l|c|c|}
                \hline
                \textbf{方式} & \textbf{正确率} & \textbf{练习时候} \\
                \hline
                方式A & 95.2\% & 2.3h \\
                \hline
                方式B & 97.6\% & 1.8h \\
                \hline
                方式C & 93.8\% & 2.9h \\
                \hline
        \end{tabular}
        \caption{分歧方式的性能对照}
        \label{tab:performance_comparison}
\end{table}

\subsection{柱状图示例}

下面是一个简单的柱状图示例：

\begin{figure}[htbp]
        \centering
        \begin{tikzpicture}
                \begin{axis}[
                        ybar,
                        enlarge x limits=0.2,
                        ylabel={正确率 (\%)},
                        symbolic x coords={方式A, 方式B, 方式C},
                        xtick=data,
                        nodes near coords,
                        nodes near coords align={vertical},
                        ymin=90, ymax=100
                        ]
                        \addplot coordinates {(方式A, 95.2) (方式B, 97.6) (方式C, 93.8)};
                \end{axis}
        \end{tikzpicture}
        \caption{分歧方式的正确率对照}
        \label{fig:accuracy_comparison}
\end{figure}


你可以按照现实尝试内容增加响应的尝试成果。
\section{会商}

按照尝试成果，我们可以对尝试停止以下会商：

\begin{itemize}
        \item 模子的优点：例如，较高的正确率、较好的泛化才能等。
        \item 模子的不敷：例如，过拟合、欠拟合、练习时候较长等。
        \item 模子在现实利用中能够碰到的题目及处理计划。
        \item 对照其他方式的性能表示。
\end{itemize}
\section{结论}

经过本次尝试，我们成功利用了某种野生智能技术处理了特定题目。尝试成果表白，该方式在某些方面具有上风，但仍有改良空间。未来工作可以从以下几个方面展开：

\begin{itemize}
        \item 改良模子结构，进步模子性能。
        \item 优化练习进程，进步练习效力。
        \item 尝试其他野生智能技术，以便在分歧场景下获得更好的性能。
\end{itemize}
\section{参考文献用例}

在本尝试报告中，我们援用了一些相关的文献\cite{ref1, ref2, ref3}。

\printbibliography
\end{document}



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