Конвертер Markdown-файлов в LaTeX-документ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Привычные пользователю текстовые редакторы такие как Microsoft Word, Notepad++ и другие являются «громоздкими». При своем огромном функционале они не исключают риска неправильной конвертации документа, например, при открытии тех же Word-файлов на более старых или наоборот более новых версиях Microsoft Word. Выходом является применение языков разметок, которые позволяют маркировать блоки текста в целях их представления в нужной стилистике. В настоящее время большую популярность имеют LaTeX (набор макрорасширений системы компьютерной вёрстки TeX) и Markdown (облегчённый язык разметки, созданный с целью обозначения форматирования в простом тексте). Поэтому актуален вопрос преобразования Markdown-документа в LaTeX-документ. Существуют различные инструменты конвертации Markdown-файлов в LaTeX-документ, например, библиотека Pandoc, Markdown.lua, Lunamark и другие. Но большинство из них имеют избыточные шаги по формированию выходного документа. В данной статье освещается метод решения посредством интеграции Markdown-файла в LaTeX-документ, который потенциально позволит сократить время формирования выходного документа в отличие от существующих решений. Разработанный конвертер Markdown-файлов в LaTeX-документ позволит автоматически получить результирующий документ и снизить вероятность ошибок при ручном преобразовании текста из Markdown-формата в LaTeX-формат.

Об авторах

Марат Гумерович Нуриев

Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева-КАИ

Email: marat_nu1@mail.ru
старший преподаватель; кафедра автоматизированных систем обработки информации и управления;

Елена Семеновна Белашова

Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н.Туполева-КАИ

Email: bel_lena@mail.ru
доцент; кафедра компьютерных систем;

Константин Алексеевич Барабаш

Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н.Туполева-КАИ

Email: kostyandriy@mail.ru
студент; кафедра компьютерных систем;

Список литературы

  1. Мехмонов И. Н. Инструментарии автоматизированного формирования динамических документов //Прикладная математика и информатика: Современные исследования в области естественных и технических наук. – 2020. – С. 883-886.
  2. Павлов Д. А. Автоматическая вёрстка и оформление научной и программной документации //Компьютерные инструменты в образовании. – 2018. – №. 6. – С. 39-46.
  3. B. Luo, W. Zhu, P. Li and Z. Han, "Distributed Dynamic Cuckoo Filter System Based on Redis Cluster," 2018 IEEE 4th International Conference on Big Data Security on Cloud (BigDataSecurity), IEEE International Conference on High Performance and Smart Computing, (HPSC) and IEEE International Conference on Intelligent Data and Security (IDS), 2018, pp. 244-247, doi: 10.1109/BDS/HPSC/IDS18.2018.00059.
  4. J. Tippayachai and S. Kiattisin, "Academic Publishing Solution Based on LATEX Class Package Implementation for ITMSOC Journal," 2018 3rd Technology Innovation Management and Engineering Science International Conference (TIMES-iCON), 2018, pp. 1-5, doi: 10.1109/TIMES-iCON.2018.8621689.
  5. Gibadullin, R.F., Lekomtsev, D.V. & Perukhin, M.Y. Analysis of Industrial Network Parameters Using Neural Network Processing. Sci. Tech. Inf. Proc. 48, 446–451 (2021). https://doi.org/10.3103/S0147688221060046.
  6. Гибадуллин Р.Ф. Потокобезопасные вызовы элементов управления в обогащенных клиентских приложениях // Программные системы и вычислительные методы. – 2022. – № 4. – С. 1-19. doi: 10.7256/2454-0714.2022.4.39029 EDN: IAXOMA URL: https://nbpublish.com/library_read_article.php?id=39029.
  7. Гибадуллин Р.Ф. Организация защищенной передачи данных в сенсорной сети на базе микроконтроллеров AVR // Кибернетика и программирование. – 2018. – № 6. – С. 80-86. doi: 10.25136/2306-4196.2018.6.24048 URL: https://nbpublish.com/library_read_article.php?id=24048.
  8. Гибадуллин Р. Ф. Развитие единообразного формализма защиты точечных, линейных и площадных объектов картографии // Вестник Казанского государственного технического университета им. А.Н. Туполева. – 2010. – №. 2. – С. 101-105.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».