Python能把数据自动输出成折线图、三维图、直方图、嵌套饼图等规范高质量的图表，直观展示千辛万苦得来的研究成果，助力文章发表。
NetworKit - NetworKit is a growing open-source toolkit for large-scale network analysis.
大家好！在进行学术研究和 写作时，获取准确、全面的文献资料和相关研究成果是非常重要的。在本文中，我将与你分享使用Python爬虫 采集 学术关键词结果来辅助 写作的方法，帮助你快速获取与研究主题相关的学术文献和 。
摘要：人工智能作曲APP Amper Music的简单介绍和测评，以及人工智能和机器学习的小科普
工欲善其事，必先利其器。充分发挥每个工具的优势可以显著提高我们的工作效率。为了更好的工作和科研，今天给大家介绍一些提高效率的工具。
用VOSviewer尝试CNKI中文文献关键词共现（keyword co-occurence）分析时，你可能会踩到一个大坑。本文帮助你绕开这个坑，或是从坑里爬出来。
会LaTex排版的小伙伴就不必看该贴子啦，这至少能节约你2分钟的阅读时间，题主也是超想学习LaTex的=。=
这个学期如期开课了，虽然是在家里。这学期我导开了一门《高等教育管理专题研究》，一口气给了11个专题。为了对这11个专题的文献分布情况有一个粗略的印象，我觉得都得找相关的文献来看看，但是11个专题都要重新检索一遍，重复性工作让人头秃……于是，我写了个python脚本，自动生成各个主题的关键词和引文分布情况的报告，效果如下图。
a.关于用 Python 操作 Zotero ，可以阅读这篇文章：Python|用 Pyzotero 库操作 Zotero；
主题是使用PyInstaller 打包python时遇到一些问题以及解决方案，其中将要打包的程序是用tensorflow做的LSTM算法，这里不会涉及这个算法详解。
本文用简明的样例，介绍如何使用Markdown和自动化工具帮你处理数学公式、参考文献引用、图片交叉索引等学术论文写作中常见的棘手问题。快来试试吧。
今天去 CFPS 官网下载文档时，发现官网【学术研究-文献传送门】栏目整理了一些使用 CFPS 完成的文献，而且还带有项目组的解读，是不错的学习资料。但是我觉得在网站上逐篇看起来不太方便，所以就动手将内容爬取并制作成 Markdown 文档。项目思路大致如下：
听说有sci-hub桌面版，带着好奇我找了一下，还真是有的，看到他的填写输入DOI号之后即可获取文献。一番挣扎之后，有点意思，生信也学习一段时间了，我是不是我也可以试试搞一个这样的软件呀，总结一下人家的软件可以做什么：
###后来文献下载任务完成了 ，相关的代码，细节，介绍看这篇文章 https://www.jianshu.com/p/134530b46a65
输入jupyter notebook后再浏览器点击.ipynb文件报错500 Internal Server Error，异常如下图所示
前面小编给大家分享过R如何提取，合并pdf文件，今天在给大家分享一下如何用python来实现。
示例效果图 ---- Github项目 1. chestdetect python实现，numpy, skimage, PIL, cv2实现的检测，代码很短，优先加进来试试效果。 2. Lung-Nodule-Detection matlab实现，转成python试验。项目中步骤如下： segmentation: 形态学操作 morphological operation preselection: 用threshold去除血管和大部分非结节部分，减少误判 feature extraction:
【其它】自选某一主题查阅文献(必须有英文文献),撰写关于特殊儿童动作发展或康复训练相关的 文献综述 。 主题围绕关键词: 特殊儿童( Special Children )、自闭症( Autism 、 autistic disorder 、 ASD )、多动症( attention deficit hyperactivity disorder 、 ADHD )、脑瘫 (cerebral palsy) 、 Learning disorder 等各类特殊儿童; 或运动康复( Exercise Rehabilitation ),作业治疗( occupational therapy ),物理治疗( Physical Therapy )等; 或粗大动作( Gross motor ),精细动作( Fine motor 、 fine movement ),平衡能力( Balance ability )、步态训练( gait training )、关节活动( joint motion ),针对各种特殊儿童的核心症状或问题行为等等; 或动作发展( motor development 、 movement 、 motion )、动作心理等。
伴随着预印本平台 arXiv 的广泛使用，越来越多的研究者喜欢在写论文参考文献时直接使用 arXiv 信息。这看似非常方便，但也存在问题：这篇 arXiv 论文是否在 ACL、EMNLP、NAACL、ICLR 或 AAAI 等学术会议上发表过？
对指针实例赋值只会改变其指向的内存地址，而不是改变内存的内容。指针实例有一个contents属性，返回这个指针所指向的对象。
2015年有一篇文献中提到了hpv的研究现状 As of May 30, 2015, 201 different HPV types had been completely sequenced and officially recognized and divided into five PV-genera: Alpha-, Beta-, Gamma-, Mu-, and Nupapillomavirus. 文献地址： http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26086163
在科研学习的过程中，我们难免需要查询相关的文献资料，而想必很多小伙伴都知道SCI-HUB，此乃一大神器，它可以帮助我们搜索相关论文并下载其原文。可以说，SCI-HUB造福了众多科研人员，用起来也是“美滋滋”。
哈喽朋友们，欢迎来到本期『什么值得看』，如果你还不知道这是干啥的，可以戳往期内容： 什么值得看 | 0102——0109 什么值得看 | 0110——0116 每周日定期分享，内容可能会比较多比
了解一个研究方向和相关研究领域的大佬，收集文献是必不可少的操作。 作为一名生信人，我们可以通过编程来自动化实现以上流程，今后只需要一行代码，研究领域情报尽在囊中。
本文是作者2023年8月底新开的专栏——《文本挖掘和知识发现》，主要结合Python、大数据分析和人工智能分享文本挖掘、知识图谱、知识发现、图书情报等内容。此外，这些内容也是作者《文本挖掘和知识发现（Python版）》书籍的部分介绍，本书预计2024年上市，采用通俗易懂和图文并茂的形式描述，会更加系统地介绍文本挖掘和知识发现，共计20章节内容，涵盖上百个案例。您的关注、点赞和转发就是对秀璋最大的支持，知识无价人有情，希望我们都能在人生路上共同成长。
rmse = np.sqrt(np.mean((np.array(actual_values) - np.array(predicted_values))**2)) 将对应的数据填入括号即可
scihub是科研利器，这就不多说了，白嫖文献的法门，一般采用的是网页或者桌面程序，一般都会跳转到网页进行加载出文献，但是这很不方便，毕竟全手动，这里无意中看到一个写好的pip工具scihub2pdf ，于是试一下它手动威力，如果这能够成功，也就是我们以后如果想批量下载也是没问题的。
问题描述 深度学习在图像处理等领域具有广泛的应用，其本质是利用大量的数据，总结出可用的规律，找到输入量与输出量之间的内在联系。调研文献可知，获取大量的数据是深度学习的前期基础，因此，要想利用深度学习解决力学实际问题，首要的任务就是搭建力学和机器学习之间的桥梁（通俗的来讲，对现有的实验数据进行处理，转换为深度学习程序能够识别的格式）；附：高华健作报告时曾经说过：力学工作者也要顺应时代潮流~，把机器学习当作一种解决实际问题的工具，因此，本推文分享一篇相关文献（深度学习与分子动力学相结合的具体实例），希望对大家有
我记得之前不仅写过图文教程，还专门委托研究生做了视频。于是我自己打开公众号往前翻，希望很快找到后，给他发送过去。
因为node的默认源在国外的，所以使用npm安装东西可能比较慢，因此这里选择把源改为阿里的，在cmd里面输入一下语句就OK啦
在上一篇文章说了用Python中的selenium包控制谷歌浏览器的方式，获取了城市规划领域2012年至2022年五种期刊的信息，清洗之后共8585篇论文文献，下篇说一下数据可视化。
R语言的学习途径主要有几个：一个是R语言书籍；一个是R帮助文档；还有就是R视频和一些干货教程了。越来越多的R学习者开始在网上分享自己的学习笔记，有的人会搭建自己的博客平台，有的人会使用现成的平台，其中最常用的就是公众号了。今天的推文我就分享5个我平时会经常看的，分享R语言学习笔记干货的公众号。
在实践中，通常认为深度学习就是深层神经网络，因此，深度学习之“深”表明的是神经网络的层数，也就是该模型由连续的多少层（Layer）构成，而每一层都对模型做出了贡献。
本文一步步为你演示，如何用Python从中文文本中提取关键词。如果你需要对长文“观其大略”，不妨尝试一下。 📷 需求 好友最近对自然语言处理感兴趣，因为他打算利用自动化方法从长文本里提取关键词，来确定主题。 他向我询问方法，我推荐他阅读我的那篇《如何用Python从海量文本提取主题？》。 看过之后，他表示很有收获，但是应用场景和他自己的需求有些区别。 《如何用Python从海量文本提取主题？》一文面对的是大量的文档，利用主题发现功能对文章聚类。而他不需要处理很多的文档，也没有聚类的需求，但是需要处理的每篇文
毋庸置疑，R语言的学习国内和国外还是有一定的差异的。想要系统学习R语言，高质量的微信公众号是一种非常有效的方式。今天小编要给大家推荐的 5 个优秀公众号，全是关于R语言方面的，他们的文章干货满满，希望对大家学习有所帮助！
下面具体看看这些新的特性，我只介绍重点，详情大家可以仔细阅读发布博客：https://blog.rstudio.com/2021/01/19/announcing-rstudio-1-4/
有许多可以从 PubMed 的文章摘要中提取信息的文本挖掘脚本，包括： NLTK ， TextBlob ， gensim ， spaCy ， IBM Whatson NLU ， PubTator ， LitVar ， NegBio ， OpenNLP 和 BioCreative 等1。这里介绍一下 PubTator Central (PTC) 2。
Python文档整理目录： https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/80757533
---- 新智元报道 来源：Reddit 编辑：好困 【新智元导读】让自己的代码告别告别「融合怪」，网友亲情推荐全新工具「论文矿工」！经过同行评审的权威论文是你最好的老师。（大部分时候） 程序不会编怎么办？上 Stck Overflow 啊。报错过不去怎么办？上 Stck Overflow 啊。 有些人是面向对象编程，还有一些人是面向Stackoverflow编程，当然还可能是面向工资编程。 初级选手 进阶选手 当然事情的进展通常不会这么顺利，比如当 Stack Overflow 维护的时候
每天给你送来NLP技术干货！ ---- ©作者 | 肖之仪 单位 | 北京邮电大学 研究方向 | 因果推理、对话系统 来自 | PaperWeekly 这篇文章是由笔者根据自然语言顶级会议收录有关于因果推断的文献整理而成，内容包括论文的基本信息以及阅读笔记。 他山之石 1. Papers about Causal Inference and Language https://github.com/causaltext/causal-text-papers 2. Causality for NLP Read
大家好呀~今天在Datawhale的群里看到有些小伙伴在论文上苦苦挣扎，脑海中一下子浮现出各种论文扩充的“奇技淫巧”，突然发现自己在这方面有一些亲身实践过的方法，遂提笔希望能帮助到毕业困难的你（手动狗头）。真是干啥啥不行，水论文第一名。
推荐系统是一个相当火热的研究方向，在工业界和学术界都得到了大家的广泛关注。希望通过此文，总结一些关于推荐系统领域相关的会议、知名学者，以及做科研常用的数据集、代码库等，一来算是对自己涉猎推荐系统领域的整理和总结，二来希望能够帮助想入门推荐系统的童鞋们提供一个参考，希望能够尽快上手推荐系统，进而更好更快的深入科研也好、工程也罢。
在上一次的教程中，我们已经设计了程序界面，并生成了界面的 .py 脚本。在今天的教程中，我们将介绍如何使用这种界面与逻辑分离的 GUI 程序框架，构建主函数，并最终打包程序为可执行文件。
欢迎回来，科研的日常总避不开要查阅、下载整理文献。之前我们推荐过不同的方法，例如NCBI加谷歌助手、SCI-hub代替网站、中文期刊下载方法等。但都还是停留在手动层面，今天分享一个最近看到自动化小工具，不仅在下载中添加了条件筛选，将文献检索与摘要输出excel表格，我扒了它的github仓库，一起来看看吧~
进行登陆。 之后按照下面链接进行app中数据库表的更新 python3 django整理(六)配置数据库（mysql） 上面的输入刚才新建的用户名和密码
所谓解释器，即是一种让其他程序运行起来的程序。当你编写了一段python 程序，python解释器将读取程序，并按照其中的命令执行，得出结果。实际上，解释器是代码与机器的计算机硬件之间的软件逻辑层。
NumPy是Python中一个主要的数组编程库，可进行矢量、矩阵和高维数组的数据计算，在物理、化学和天文学等领域中发挥着重要作用。NumPy库在兼顾了Numeric和Numarray二者优点的基础上，于2005年发布，并在其后15年里支撑了Python所有库的科学和数组计算。
来源：PaperWeekly 本文约5000字，建议阅读8分钟 这篇文章是由笔者根据自然语言顶级会议收录有关于因果推断的文献整理而成，内容包括论文的基本信息以及阅读笔记。 他山之石 1. Papers about Causal Inference and Language https://github.com/causaltext/causal-text-papers 2. Causality for NLP Reading List https://github.com/zhijing-jin/Causa
最近有很多关于数据是否是新模型驱动 [1] [2] 的讨论，无论结论如何，都无法改变我们在实际工作中获取数据成本很高这一事实(人工费用、许可证费用、设备运行时间等方面)。
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