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Ce repo contient les modèles LaTeX que je réutilise souvent (rapport, notes de cours, schémas...) en français.

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brayevalerien/FR-LaTeX-templates

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BEWARE: FRENCH REPOSITORY!
This repository gathers useful LaTeX templates, but all of them are in French. If you are interested in an English version of the repository and the templates, feel free to open an issue or contact me.

FR-LaTeX-templates

Ce répertoire rassemble des modèles de documents, figures et codes LaTeX qui me sont souvent utiles.

Notes de cours

Capture d'écran du modèle "notes de cours"

Modèle de document le plus complet, fournissant notamment:

  • une page de garde et une introduction au cours clairs
  • la mise en page automatique des chapitres
  • une table des matières personnalisée
  • de nombreux environnements pour questions, solutions, théorèmes, preuves, définitions, remarques, notes...
  • des commandes personnalisée pour ajouter des chapitres, des images, des figures, des multi-colonnes...
  • une bibliographie utilisant bibtex

Ce modèle est utile pour la prise de notes d'un cours pendant une session entière. Les chapitres sont séparés dans différents fichiers .tex pour réduire le temps de compilation et organiser les notes. Les chapitres sont ensuite inclus dans le fichier principal et la commande \lesson met automatiquement en page les débuts de chapitres. Ce modèle reste lourd et le long préambule rend le temps de compilation non négligeable (autour de 15 secondes pour un petit chapitre), il ne convient donc pas à tous les usages.

Ce modèle est adapté du modèle Charlie's Math Template par @SeniorMars.

Compte rendu de réunion

Capture d'écran du modèle "compte rendu de réunion"

Ce modèle est un dérivé du modèle de prise de notes de cours, ne conservant que les fonctionnalités utiles:

  • la commande \makecustomtitle pour automatiquement formater le titre avec la date et le nom du projet.
  • des environnements personnalisés pour les participants, l'ordre du jour, les notes de réunion...

Ce modèle est utile pour prendre les notes d'une réunion et est destiné à être réutilisé d'une réunion à l'autre. Quatre environnements sont- à remplir:

  • participants
  • ordre du jour
  • notes
  • tâches à faires

Ce modèle est relativement léger et permet de compiler le document pendant la prise de notes sans perdre de temps (environ 3 secondes).

Lettre formelle

Capture d'écran du modèle "lettre formelle"

Modèle destiné à l'écriture de lettres formelles (lettres aux administrations, lettres de motivation...) et ne définit donc que les commandes utiles à ce type de documents. Voici ses caractéristiques:

  • mise en page classique des lettres formelles
  • des commandes pour les formules de politesse (salutations et clôture), avec des valeurs par défaut
  • \signe permettant d'ajouter une signature

Le modèle est minimaliste mais permet de rédiger une lettre rapidement sans besoin de manipuler un nombre trop importants de commandes.

Schémas Tikz

Le répertoire Tikz contient des schémas créés en utilisant le package Tikz. Le code de chacun des schémas est aisément modifiable pour pouvoir les adapter aux besoins du moment.

Ligne temporelle

Capture d'écran du modèle "ligne temporelle"

Graphique représentant des lois normales

Ce graphique utilise également le package pgfplots. Capture d'écran du modèle "graphique représentant des lois normales"

p-valeur

Ce graphique utilise également le package pgfplots. Capture d'écran du modèle "p-valeur"

Réseau de neurones

Un perceptron multicouches (réseau de neurones feedforward) à 3 couches, dessinable avec la commande \fnn, qui prend en arguments la taille des couches. Pour changer le nombre de couche, il faut changer la définition de cette commande, ce qui relativement aisé pour un nombre de couches connu à l'avance. Capture d'écran du modèle "réseau de neurones"

PixelCNN++

Une architecture de U-Net, avec utilisation du positionnement des nœuds et une accolade. Cette représentation a la particularité de se concentrer sur les tenseurs eux-mêmes plutôt que sur les modules, qui sont quand eux représentés par les transitions entre tenseurs. Cette approche peu conventionnelle pour la représentation de modèles de deep-learning pourrait peut-être permettre de mieux représenter la forme des tenseurs? Capture d'écran du modèle "réseau de neurones"

U-Net

Architecture proche du backbone utilisé dans l'article original des modèles de diffusion de Ho et al., un U-Net résiduel de profondeur 4 avec auto-attention. Capture d'écran du modèle "U-Net"

Chaîne de Markov d'un DDPM

Représentation classique sous la forme d'une chaîne de Markov d'un modèle de diffusion traditionnel (DDPM), avec images externes et dégradé sur des flèches courbées. Capture d'écran du modèle "Chaîne de Markov DDPM"

Présentation

Capture d'écran du modèle "présentation" Ce modèle utilise beamer et redéfini un nouveau thème minimaliste, aux couleurs du thème Monokai Classic. Ce modèle comprend:

  • des commandes pour les slides les plus utiles (chapitres, listes, figures...)
  • une slide de fin
  • trois types d'alertes
  • une slide de titre
  • un thème sombre et un thème clair, facilement interchangeables

Puisqu'il compile rapidement, ce modèle est parfait pour itérer simplement et produire des présentations minimalistes mais efficaces.


Note: les captures d'écrans ci-dessus ne montrent pas les vraies couleurs des pdf générés (le viewer pdf applique un filtre).

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