latex beamer template

reference南方科大的模板

reference: https://github.com/SunYanCN/Latex-Beamer-Template

\documentclass[10pt,aspectratio=169,mathserif,table]{beamer}
%设置为 Beamer 文档类型，设置字体为 10pt，长宽比为16:9，数学字体为 serif 风格
\batchmode\usepackage{graphicx}
\usepackage{animate}
\usepackage{hyperref}%导入一些用到的宏包
\usepackage{amsmath,bm,amsfonts,amssymb,enumerate,epsfig,bbm,calc,color,ifthen,capt-of,multimedia,hyperref}
\usepackage{xeCJK} %导入中文包
\setCJKmainfont{WenQuanYi Micro Hei} %字体采用黑体[SimHei]  [Microsoft YaHei] [WenQuanYi Micro Hei]\usetheme{Berlin} %主题
\usecolortheme{sustech} %主题颜色find file:beamercolorthemesustech.sty\usepackage[ruled,linesnumbered]{algorithm2e}\usepackage{fancybox}
\usepackage{xcolor}
\usepackage{times}
\usepackage{listings}\usepackage{booktabs}
\usepackage{colortbl}\newcommand{\Console}{Console}
\lstset{ %backgroundcolor=\color{white},   % choose the background colorbasicstyle=\footnotesize\rmfamily,     % size of fonts used for the codecolumns=fullflexible,breaklines=true,                 % automatic line breaking only at whitespacecaptionpos=b,                    % sets the caption-position to bottomtabsize=4,commentstyle=\color{mygreen},    % comment styleescapeinside={\%*}{*)},          % if you want to add LaTeX within your codekeywordstyle=\color{blue},       % keyword stylestringstyle=\color{mymauve}\ttfamily,     % string literal stylenumbers=left, %    frame=single,rulesepcolor=\color{red!20!green!20!blue!20},% identifierstyle=\color{red},language=c
}\setsansfont{WenQuanYi Micro Hei}
\setmainfont{WenQuanYi Micro Hei}\definecolor{mygreen}{rgb}{0,0.6,0}
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\definecolor{mycyan}{cmyk}{.3,0,0,0}%题目，作者，学校，日期
\title{my title}
\subtitle{\fontsize{9pt}{14pt}\textbf{content design}}
\author{答辩人: HOngjun Wang \newline \newline \qquad AIETHAN}
\institute{\fontsize{8pt}{14pt}AIETHAN}
\date{\today}%学校Logo
%\pgfdeclareimage[height=0.5cm]{sustech-logo}{sustech-logo.pdf}
%\logo{\pgfuseimage{sustech-logo}\hspace*{0.3cm}}\AtBeginSection[]
{\begin{frame}<beamer>\frametitle{\textbf{目录}}\tableofcontents[currentsection]\end{frame}
}
\beamerdefaultoverlayspecification{<+->}
% -----------------------------------------------------------------------------
\begin{document}
% -----------------------------------------------------------------------------\frame{\titlepage}\section[目录]{}   %目录
\begin{frame}{目录}
\tableofcontents
\end{frame}% -----------------------------------------------------------------------------
\section{引言}  %引言
\subsection{研究背景}
\begin{frame}{研究背景}
\begin{columns}[T] % align columns
\begin{column}<0->{.40\textwidth}\begin{figure}[thpb]\centering\resizebox{1\linewidth}{!}{\includegraphics{figures/sustech.pdf}}%\includegraphics[scale=1.0]{figurefile}\caption{SUSTech Campus}\label{fig:campus}\end{figure}
\end{column}%
\hfill%
\begin{column}<0->{.65\textwidth}\begin{itemize}\item<1-> 短信息(SMS)成为现代通讯的重要组成部分\begin{itemize}\item<1-> 很多组织或网站使用短信息作为身份验证的辅助通道\end{itemize}\item<2-> 现代短消息的发送，在抵达终端之前不接触蜂窝网络\begin{itemize}\item<2-> 短信息(SMS)成为现代通讯的重要组成部分\end{itemize}\end{itemize}
\end{column}%
\end{columns}
\end{frame}
\subsection{主要工作}
\begin{frame}{主要工作页}
完成这项工作需要如下步骤
\begin{block}{具体步骤}
\begin{itemize}\item<0->  对SMS数据进行迄今为止最大的挖掘分析\item<0->  评估良性短消息服务的安全态势\item<0->  刻画通过SMS网关进行的恶意行为
\end{itemize}
\end{block}
\end{frame}\begin{frame}%{OTT服务页}
\frametitle{OTT服务页}
\begin{figure}[!t]\centering\includegraphics[width=2in]{figures/sustech.pdf}\caption{OTT服务}\label{figure3_OTT}
\end{figure}
\begin{center}OTT服务支持在数据网络上提供短信和语音等第三方服务。\\OTT可以使用云服务来存储和同步SMS到用户的其他设备。
\end{center}\end{frame}\section{词表示模型}  %自我介绍
\begin{frame}{词表示}
在NLP任务中，可以利用各种词表示模型，将“词”这种符号信息表示成数学上的向量形式。。将语义信息表示成稠密、低维的实值向量，这样就可以用计算向量之间相似度的方法（如余弦相似度），来计算语义的相似度。词的向量表示可以作为各种深度学习模型的输入来使用
\begin{block}{词表示模型分类}直接表示模型\begin{itemize}\item<0-> One-Hot Representation\end{itemize}分布式表示模型\begin{itemize}\item<0-> 计数模型（基于共现矩阵）\item<0-> 预测模型（基于神经网络）\end{itemize}
\end{block}
\end{frame}\section{直接表示模型}
\begin{frame}{One-Hot Representation}
最简单直接的词表示是One-Hot Representation。考虑一个词表$ \mathbb V $，里面的每一个词$ w_i $都有一个编号$ i\in \{1,...,n\} $,那么词$ w_i $的one-hot表示就是一个维度为n的向量，其中第$ i $个元素值非零，其余元素全为0。例如：
\[  w_2=[0,1,0,...,0]^\top  \]
\[  w_3=[0,0,1,...,0]^\top  \]
\begin{block}{缺点}\begin{itemize}\item<0-> 彼此正交，不能反应词间的语义关系\item<0-> 稀疏表示，维度很高，和词典大小成正比\end{itemize}
\end{block}
\begin{center}\textcolor{mymauve}{仅仅是为了区分词，不包含语义信息，语义信息应该从上下文中挖掘}
\end{center}
\end{frame}\section{研究方法与数据集特征}
\begin{frame}{研究方法与数据集特征}
\begin{columns}[c] % align columns\begin{column}<0->{.5\textwidth}\vspace*{1cm}\begin{itemize}\item 使用Scrapy框架爬取公共网关\end{itemize}\begin{itemize}\item 收集8个公共短信网关在14个月的数据\end{itemize}\begin{itemize}\item 共抓取386,327条数据\end{itemize}\end{column}%
\hfill% \begin{column}<0->{.40\textwidth}\begin{table}\caption{公共网关抓取的信息数}\footnotesize\rowcolors{1}{mygray}{white}\begin{tabular}{|c|c|}\hline\textbf{Site}           & \textbf{Messages}\\\hlinereceivesmsonline.net    &81313\\\hlinereceive-sms-online.info &69389\\\hlinereceive-sms-now.com     &63797\\\hlinehs3x.com               &55499\\\hlinereceivesmsonline.com    &44640\\\hlinereceivefreesms.com      &37485\\\hlinereceive-sms-online.com  &27094\\\hlinee-receivesms.com       &7107\\\hline\end{tabular}\end{table}\end{column}%
\end{columns}
\end{frame}\begin{frame}
\frametitle{消息聚类分析}
\begin{block}{\textbf{基本思路}}\begin{itemize}\item<0-> 使用编辑距离矩阵将类似的消息归于一张连通图中。\item<0-> 使用固定值替换感兴趣的消息，如代码、email地址。\item<0-> 查找归一化距离小于阈值的消息，并确定聚类边界。\end{itemize}
\end{block}\begin{block}{\textbf{实现步骤}}\begin{enumerate}\item<0-> 加载所有消息。\item<0-> 用固定的字符串替换数字、电子邮件和URL以预处理消息。\item<0-> 将预处理后的信息按字母排序。\item<0-> 通过使用编辑距离阈值(0.9)来确定聚类边界。\end{enumerate}
\end{block}
\end{frame}\section{算法和代码}
\subsection{算法}
\begin{frame}{算法}
\begin{algorithm}[H]\caption{HOSVD}\small \KwIn{HOSVD($\mathcal{X},R_{1},R_{2}.....R_{N}$) }\KwOut{ $\mathcal{G},A_{(1)},A_{(2)}......A_{(N)} $ }\For{$k=1$ to $N$ }{$A_{(n)}\leftarrow R_{n}$left singular matrix of $X_{(n)}$}$\mathcal{G}=\leftarrow \mathcal{X} \times A_{(1)}^{T} \times A_{(2)}^{T}...... \times A_{(N)}^{T}$\\\Return $\mathcal{G},A_{(1)},A_{(2)}......A_{(N)} $
\end{algorithm}
\end{frame}\subsection{代码}
\begin{frame}[fragile]{代码}
HOSVD在Python的代码实现和分析：
\lstinputlisting[lastline=11,
language=Python,
frame=single,
caption=First ten lines of some Python code,
label=python]
{HOSVD.py}
\end{frame}\section{Future Work}
\begin{frame}{Future Work}  %将来可做的方向
\begin{itemize}
\item<0-> Get more people to try this
\item<0-> Benchmark the entire system in the wild
\item<0-> Profit!
\end{itemize}
\end{frame}\begin{frame}{Thank you}
\begin{center}
\begin{minipage}{1\textwidth}\setbeamercolor{mybox}{fg=white, bg=black!50!blue}\begin{beamercolorbox}[wd=0.70\textwidth, rounded=true, shadow=true]{mybox}
\LARGE \centering Thank you for listening!  %结束语
\end{beamercolorbox}\end{minipage}
\end{center}
\end{frame}\begin{frame}{Q\&A}
\begin{center}\begin{minipage}{1\textwidth}\setbeamercolor{mybox}{fg=white, bg=black!50!blue}\begin{beamercolorbox}[wd=0.70\textwidth, rounded=true, shadow=true]{mybox}\LARGE \centering  Questions?  %请求提问\end{beamercolorbox}\end{minipage}
\end{center}
\end{frame}% -----------------------------------------------------------------------------
\end{document}
%文档结束

link usecolortheme beamercolorthemesustech.sty

%\DefineNamedColor{named}{sustechgreen}   {cmyk}{0,1,0.65,0.34}
\DefineNamedColor{named}{sustechdarkblue}    {rgb}{0.13,0.28,0.53}
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\setbeamercolor{alerted text}{fg=green!80!yellow}
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\setbeamercolor{frametitle}{bg=sustechdarkblue,fg=white}
\mode<all>

link source code HOSVD.py

def hosvd(X):U = [None for _ in range(X.ndims())]dims = X.ndims()S = Xfor d in range(dims):C = base.unfold(X,d) #mode n分解U1,S1,V1 = np.linalg.svd(C)  #SVD分解S = base.tensor_times_mat(S, U1.T,d) #迭代求解核心张量U[d] = U1core  = Sreturn U,core #返回伴随矩阵和核心张量

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