LaTeXの---テーブル＆擬似コードフローチャートに挿入します

 

私はああ表上のノートは異なる以下の擬似コードアルゴリズムを、達成したいです

参加するために覚えておくべき1 3行のテーブル「マクロパッケージを」

調節可能な厚さ：  https://blog.csdn.net/lishoubox/article/details/7331653

\ USEPACKAGE {booktabs}

テーブル

\開始{表} [hTBP]
 \キャプション{\ラベル{タブ：テスト}例えばテーブル}％タイトル
 \ {平板} {LCL}開始 ％ 3つ、左、左
   \ toprule％最初のライン
   A11およびA12 A13 \\＆
   \％midruleセカンドライン
   A21 A22＆＆\\ A23
   A31 A32およびA33＆\\
   \％bottomrule三行目
 \平板終了{}
\}終了{表

\begin{table}[htbp]
 \caption{\label{tab:test}示例表格}  %标题
 \begin{tabular}{lcl} %三列，居左，中，左
   \toprule %第一条线
   a11 & a12 & a13 \\
   \midrule %第二条线
   a21 & a22 & a23 \\
   a31 & a32 & a33 \\
   \bottomrule %第三条线
 \end{tabular}
\end{table}

2擬似コード：

+アルゴリズムパッケージ：  https://www.cnblogs.com/52ml/p/3823802.html

フォーマットとパッケージの擬似コードの品種：  https://blog.csdn.net/lwb102063/article/details/53046265

https://blog.csdn.net/lwb102063/article/details/53046265

サイクリング
と条件の場合

\ {$ iは1 = I \ LEFTARROW I + 1 $; I \当量N}の
      \ {$ iがN $ =}場合
                    $ \州$中間\（右+左）取得/ 2
                    \取得\状態$結果結果+ $ \コール{MergerSort} {左$アレイ、真ん中$}
                    \州$結果\結果+ $ \コール{MergerSort} {$アレイ、真ん中、右$}取得します
                    \州立$結果は、\結果+ $を取得する\コール{合併} {$アレイ、左、真ん中、右$}
      \ ENDIF 

      \状態の$ D ^ {3}、D ^ {4}、D ^ {5} = D_ {D_ {3}}（F_ {S} ^ {2}）、D_ {D_ {4}}（F_ {S } ^ {2}）、D_ {D_ {5}}（F_ {S} ^ {2}）$。
      \状態の$ F_ {S} ^ {2}、F_ {S} ^ {3}、F_ {S} ^ {4}、F_ {S} ^ {5} = D_ {F_ {I}（F_ {S } ^ {2}、F_ {S} ^ {3} + D ^ {3}、F_ {S} ^ {4} + D ^ {4}、F_ {S} ^ {5} + D ^ {5} ）; $
      \州の$ M ^ {2}、M ^ {3}、M ^ {4}、M ^ {5} = Conv_ {2}（F_ {S} ^ {2}）、Conv_ {3}（ F_ {S} ^ {3}）^ {4}）、Conv_ {4}（F_ {S}、Conv_ {5}（F_ {S} ^ {5}）; $
    \ ENDFOR

パッケージ：準備

\usepackage{algorithm}  
\usepackage{algpseudocode}  
\usepackage{amsmath}  
\renewcommand{\algorithmicrequire}{\textbf{Input:}}  % Use Input in the format of Algorithm  
\renewcommand{\algorithmicensure}{\textbf{Output:}} % Use Output in the format of Algorithm 

 

  \begin{algorithm}[htb]  
  \caption{ Framework of ensemble learning for our system.}  
  \label{alg:Framwork}  
  \begin{algorithmic}[1]  
    \Require  
      The set of positive samples for current batch, $P_n$;  
      The set of unlabelled samples for current batch, $U_n$;  
      Ensemble of classifiers on former batches, $E_{n-1}$;  
    \Ensure  
      Ensemble of classifiers on the current batch, $E_n$;  
    \State Extracting the set of reliable negative and/or positive samples $T_n$ from $U_n$ with help of $P_n$;  
    \label{code:fram:extract}  
    \State Training ensemble of classifiers $E$ on $T_n \cup P_n$, with help of data in former batches;  
    \label{code:fram:trainbase}  
    \State $E_n=E_{n-1}cup E$;  
    \label{code:fram:add}  
    \State Classifying samples in $U_n-T_n$ by $E_n$;  
    \label{code:fram:classify}  
    \State Deleting some weak classifiers in $E_n$ so as to keep the capacity of $E_n$;  
    \label{code:fram:select} \\  
    \Return $E_n$;  
  \end{algorithmic}  
\end{algorithm}