自用的Latex模板，含算法包的使用
其实就是拿来IEEETrans的模板，删了注释，方便使用而已，完整程序见附件
算法包的更多命令参见：http://en.wikibooks.org/wiki/LaTeX/Algorithms_and_Pseudocode
和
http://www.math-linux.com/spip.php?article129
\documentclass[journal,onecolumn]{IEEEtran}\usepackage{amsmath,graphicx}\usepackage{algorithm} %//format of the algorithm\usepackage{algorithmic} %//format of the algorithm\usepackage{ctex}% correct bad hyphenation here\hyphenation{op-tical net-works semi-conduc-tor}%%重定义算法包require的文字显示\renewcommand{\algorithmicrequire}{\textbf{Input:}}\renewcommand{\algorithmicensure}{\textbf{Output:}}\begin{document}\title{笔记：IJCV2007 TextonBoost \cite{IJCV2007Texton}}\author{Null}% The paper headers%\markboth{Journal of \LaTeX\ Class Files,~Vol.~6, No.~1, January~2007}%%{Shell \MakeLowercase{\textit{et al.}}: Bare Demo of IEEEtran.cls for Journals}\maketitle\hfill \today%\begin{abstract}%%\boldmath%The abstract goes here.%\end{abstract}%\begin{IEEEkeywords}%IEEEtran, journal, \LaTeX, paper, template.%\end{IEEEkeywords}\section{测试算法流程}\begin{algorithm}[htb] %算法的开始\caption{测试算法流程.} %算法的标题\label{alg:segmentation} %给算法一个标签，这样方便在文中对算法的引用\begin{algorithmic}[1] %这个1 表示每一行都显示数字\REQUIRE %算法的输入参数：Input~~\\由boost算法得到的shape filter的训练结果\\测试图像I\\类别集合\ENSURE ~~\ %算法的输出：Output\\测试图像各个点所属的类别\STATE \textbf{计算shape filter的响应}\\对一幅图片的每个像素，计算对700个shape filter的响应（每个shape filter对各个类别均产生一个输出值！）\\共有21类\\对每一像素点，共有700*21个响应，加和每一类的700个响应，得到该点是该类的概率\STATE \textbf{找最大后验概率}\\对每一点，找到后验概率最大的类，即为该点的类别\end{algorithmic}\end{algorithm}%\subsection{Subsection Heading Here}%\subsubsection{Subsubsection Heading Here}%Subsubsection text here.\bibliographystyle{IEEEtran}\bibliography{myBib}\end{document}