使用PrismJS优化Moodle中的MATLAB代码字体显示

Eric Dvorsak的emacs配置中，关于Matlab代码字体的调整。这是我对emacs配置的记录。建议逐步复制部分以了解其作用和用法。

Export_fig是一个工具箱，用于从MATLAB中导出图形为标准图像和文档格式。它解决了将屏幕上显示的图形以所需方式导出的问题，包括嵌入字体、设置图像压缩级别和抗锯齿等。相比于MATLAB的其他导出功能（如saveas和print），Export_fig能更准确地保持图形的视觉属性，如大小、轴限制和背景颜色。

在Moodle内容中，通过Geshi过滤器以美观的形式展示期权Matlab代码。

在MATLAB中，更改代码字体是常见的定制需求，尤其是在进行数学和科学计算时。然而，除了MATLAB自身的绘图功能外，MathGL.jl作为一款强大的图形库，提供了更为丰富的绘图功能。MathGL是世界一流的开源图形库，能够处理1D、2D和3D数据阵列，并支持50多种不同类型的图。以下是MathGL的几个重要特性： 任意曲线线性坐标系，支持不同的透明度类型和平滑的照明效果。 矢量字体和$ \tex $符号的解析，支持多种图形导出格式（如SVG、EPS）。 支持动画制作和将图形嵌入到窗口工具箱（如WX、FLTK、Qt）中的小部件。 提供了多个示例，帮助用户对最终绘图进行细致控制。 MathGL的工作流程可以简述为：首先在内存中创建图像，内部表示形式可为位图图片或矢量基元列表。然后，用户可以选择保存图像到文件、显示在屏幕上、运行动画或进行其他编辑。该方法确保了程序的高度可移植性，源代码在任何操作系统中生成相同的图像。此外，MathGL还支持在控制台程序中创建图像，无需打开窗口。每个绘图设置（如线条样式、字体、配色方案）都通过字符串进行配置，极大提高了绘图的灵活性和可定制性。 总结来说，MathGL是一个功能强大的库，能够为用户提供精细的绘图控制和强大的导出功能。

MATLAB 更改代码字体项目报告 该应用程序的工作功能：- 创造新员工。- 显示表中所有现有的条目。- 使用每个条目的专用“删除”按钮删除员工。- 员工详细信息：名字，姓氏，部门，电话号码，电子邮件。- 使用“清除”按钮清除当前保存在输入文本框中的所有数据。 该应用程序无法正常运行的功能：- 编辑现有员工条目：工作中的“编辑”按钮，console.log为每个条目返回正确的id值，主命令提示符显示它正在接收GET请求，但是数据不会移动到文本框字段中以允许更改数据。- 更新现有员工条目：与编辑类似的问题，但是此功能与编辑紧密结合，因此除非编辑正确地将数据传递到现场，否则它是无用的。 HTML前端：- 仔细阅读了有关使用Angularjs和Bootstrap的优秀教程，以最小的努力创建了一个更干净，更专业的界面。- 更改了字体和文本对齐方式。- 将每个动作按钮的颜色主题更改为通常与该动作相关联的颜色主题。 遇到的挑战：- 我开始使用Macbook Pro和OSX Yosemite操作系统来完成该任务，但是在尝试正确安装适当的软件包时遇到了很多问题。- Node.js和NPM似乎可以正常工作，但是无法安装mon。

exportToPPTX是MatLab工具，可无需COM对象自动化即可将数据导出到PowerPoint 2007+（PPTX）文件中。该工具创建正确的XML文件并将其打包到PPTX文件中，以便PowerPoint读取和显示。基本命令语法为： pptx = exportToPPTX(); pptx.( ... )。如果指定文件名，则创建或打开现有的演示文稿。此命令不会立即写入文件，除非使用save命令。额外参数包括Dimensions（演示文稿尺寸）和Author（作者信息）。

使用d3对形状和线条进行可视化后，下一个任务是进行5次实际可视化。该项目的目的是获得尽可能多的数据可视化库、语言和工具的经验。提供了一个有关汽车的小型数据集cars-sample.csv。制作以下图表，使用5种不同的工具： 数据定位：如图所示的向下趋势散点图。重量在x轴上，MPG在y轴上。 比例尺：注意，比例尺并非从0开始。 轴刻度和标签：两个轴都被标记，并且在10、20、30等处有刻度。 颜色映射到制造商。 尺寸映射到重量。 圆的不透明度设置为0.5或50%。 不需要的其他功能：- 背景网格- 图例 使用5种不同的工具或库。在这5种工具中，至少使用3个库（库需要某种代码）。

随着技术的不断进步，Matlab在期权交易领域的应用愈发广泛。

Matlab字体生成代码CurvedSynthText用于创建CurvedSynth数据集中的文本。在此数据集上训练的基于纠正的场景文本识别器在Total-Text数据集上表现出超过10%的性能改进。详细信息请参阅相关论文。CurvedSynth的生成与SynthText相似，但增加了多线程数据生成和可视化技术。该代码库用Python编写，依赖于pygame、opencv (cv2)、PIL (Image)、numpy、matplotlib、h5py和scipy。