胡魁师兄:
Zotero：
网址：https://www.zotero.org/download/
用法：
下载与安装：访问Zotero官网，下载并安装适用于您操作系统的桌面版和插件版。
导入文献：可以通过拖拽本地文献、下载Zotero格式文件后导入，或者从各大主流数据库直接抓取文献元数据。
管理文献：采用文件夹+标签的双重管理模式，方便对文献进行分类和查找。
阅读文献：双击文献即可打开阅读，支持高亮、批注等功能，pad端还可以手写批注，并同步到电脑端查看。
插件安装：可在Zotero中文社区或GitHub下载并安装插件，如“Zotero PDF Translate”用于选中文本翻译，“Zotero SciHub”用于通过DOI下载文献等。
EndNote：
用法（以EndNote X9为例）：
在线检索后插入：打开EndNote，切换到在线模式，选择数据库并输入检索条件进行检索。将检索到的文献添加到本地文件夹中，然后在Word中选择要插入参考文献的位置，点击EndNote插件中的“Insert Citations”并选择“Insert selected citations”即可。
导入文献后插入：依次点击EndNote中的“File”→“Import”→“Folder”或“File”，选择要导入的文献所在文件夹或文件，点击“Import”即可。后续插入参考文献方式与在线检索后插入相同。
Overleaf：
网址：Overleaf是一个基于LaTeX的在线排版工具，无需特定网址进行下载，只需在浏览器中访问其官方网站即可开始使用。
用法：
选择合适的模板：Overleaf提供了众多模板，用户可以根据需要快速选择合适的模板进行编辑。使用LaTeX命令调整格式：LaTeX的排版通常需要用户根据模板和命令进行细致调整。可以通过Overleaf的在线编辑器输入LaTeX命令来调整文档的格式。
导出PDF文件：编辑完成后，可以点击“Menu”中的“Download”选项导出PDF文件。
DeepL：
网址：https://www.deepl.com/translator
用法：
在线翻译：在DeepL的在线翻译器中，输入要翻译的文本，选择源语言和目标语言，即可获得翻译结果。
文件拖拽翻译：支持将文件拖拽到翻译器中进行翻译，适用于需要翻译整个文档的情况。
Grammarly：
用法：
在线检查：在Grammarly的在线编辑器中粘贴需要检查的文本，Grammarly会自动检查语法、拼写和标点等错误，并提供修改建议。
安装插件：Grammarly还提供浏览器插件和桌面应用程序，方便在浏览器或文档编辑软件中直接使用。
接受或跳过修改：根据Grammarly提供的修改建议，可以选择接受或跳过每个修改。
陈艳华师姐：
一、趁手好用的小工具和好网站推荐
文献管理工具：endnote（如上）
数据库查找网站：kaggle（https://www.kaggle.com/）、
uci（https://www.uci.edu/）
文献查找和检索：纬度学术资源在线（http://spis.hnlat.com），
sci-hub
二、走过这段路后，对于学术经历有什么具体反思
1.需要坚定的毅力和耐心。研究生阶段的学习更加深入和专业，需要投入大量的时间和精力在阅读文献、实验研究和论文撰写上。这些工作往往需要反复推敲和琢磨，需要我们有耐心和毅力去克服困难和挑战。
2.需要良好的时间管理能力。在研究生阶段，我们需要处理各种学术任务和科研项目，需要合理安排时间，制定详细的学习计划和目标，合理分配时间，避免拖延和浪费时间。
3.需要扎实的专业知识和研究能力。在研究生阶段，我们需要深入学习自己的专业知识，不断提升自己的专业水平。同时，我们还需要具备扎实的研究能力，包括文献查阅、实验设计、数据分析等方面。
4.团队合作和沟通能力。在研究生阶段，我们需要与导师、同门一起合作完成科研项目，其中就需要我们具备良好的团队合作和沟通能力，能够有效地与他人合作、交流和协作。
石婷婷师姐：
在撰写综述时，虽然可以从最早的技术开始梳理其发展史，但鉴于深度学习技术在该领域的核心地位及其近年来的显著进展，可以有所侧重。对于非常老的技术，如传统的图像处理等，可以简要提及，而深度学习方面的最早技术则可以几笔带过，重点突出其在该领域的突破性应用和当前的发展趋势。
例如，果实成熟度检测技术的发展经历了从传统图像处理到深度学习技术的转变。尽管早期的图像处理技术为这一领域奠定了基础，但深度学习技术的引入极大地提高了检测的准确性和效率，成为当前研究的热点和未来的发展方向。
师姐留言：加油干！无论是在工作的繁忙中，还是在学习的道路上，都要怀揣着这份信念，全力以赴，坚持不懈。加油干！摒弃懒散与拖延，用实际行动去证明自己的价值，去创造属于自己的辉煌。
肖凤姣师姐：
具体的科研工具这类没有什么特别需要分享的，我用的基本也都是大家知道的。
关于具体反思，在最后那一年读研的时间内，其实我的压力非常大(基本是从零开始，在一年内要完成小论文的发表以及大论文的撰写)，关于整个科研经历，我觉得首先是要多沟通，防止陷入信息茧房，可以多听听其他人的想法和建议；其次是我一直告诫自己的一句话——尽人事，听天命，尽努力做好自己要做的事情就很棒了，其他的自然会有回报；最后是一个乐观的心态，把事情往好的方向想！
欧阳金怡师兄：
- 多了解，提前准备
对于自己之后要走的路，不论是升学还是工作，都要提前准备。机会留给有准备的人，在你不确定之前，可以多了解各条路子，可以通过网上了解，如果能跟和自己情况差不多的师兄师姐聊聊，那就再好不过了。
- 代码实践
b站李沐一动手学深度学习，b站菜菜的机器学习sklearn，黑马程序员大数据实战项目（b站网址：https://www.bilibili.com）
- 精读论文记录
每篇文章解决的细分问题是什么？对比的经典方法有哪些？经典方法的基本思想是什么？文章方法的主要思想是什么？（重点）实验方法及结论。自己对文章思考（不足和有点，自己提出的想法要合理、有深度），以及文章在自己研究领域的方法分类。（重点）
- 实用工具
文献阅读：Zotero（https://www.zotero.org）
文献翻译：DeepL（https://www.deepl.com）
谷歌翻译：（https://translate.google.com）
文章润色：chantgpt（chatgpt.com）
黄浩师兄：
- 不要仅仅纠结手从论文中发现想法，里然很多人告诉你要多看论文，才能有好的idea，但是那对于不熟悉一个领域、经验欠缺的新手很难；当你大体知道要做哪个方向后，请去不断的复现别人的工作，不断的看代码，因为代码与实验才是idea的来源，可靠且稳定；
- 写论文的时候，时刻铭记，你的论文的的读者不是你的导师，不是你实验室的师兄师姐，而是审稿人，是同行。甚至是对你研究的领域极为熟悉的同行，你的相关工作叙述中可能就有审稿人的工作，请认真对待论文里的每一个细节。
- 科研工具分享：
文献检索：谷歌学术
SCI-HUB（https://www.sci-hub.yt/
https://scholar.nq69.top/
科研通
代码复现：
GITHUB（github.com）；CSDN（csdn.com）
科研绘图：
Orgin，visio软件
文章编写：
chatgpt（chatgpt.com）,需要翻墙
论文排版：
Latex小工具（https://www.latex-project.org/）
知网格式精灵
刘翰林师兄：无。
刘一鸣师兄：
工具：
- 知网官方文献阅读工具
- chatgpt 极大的解放生产力，学会如何给出合适的prompt，能很大提升回答精度。
- Sci-hub 文献下载
网站推荐：
- Web of Science
- Github 开源资源 源码 经典算法的复现
- stackoverview 开发者的问答社区，类似于国内的csdn
学术经历反思：
- 珍惜每一次的组会汇报，非常锻炼你的逻辑能力，组织能力，演讲能力。这些就算在企业里也是非常重要的技能。
- 多实践多coding，论文里的算法需要复现的不要光看理论知识，要动手去coding。
罗皓懿师兄：
使用谷歌学术查询论文（https://sc.panda985.com/index.html），找到自己想读论文的官方网址。
关于英文的翻译，可以使用deepl进行翻译，既可以只翻译一句话，也可以单独翻译整个文件。
关于英文的写作，如果自己英语基础不太好的话，可以使用grammarly来进行英文论文的辅助，在撰写论文、作业、报告等学术文档时，Grammarly 可以帮助他们检查语法和拼写错误，提高文章的质量，减少因语言问题而导致的失分。
如果自己某些代码能力不强的话，可以借助chatgpt进行创新代码部分的书写，但也不能完全寄托与此，很多方面可以借助chatgpt来写一些简单的脚本来简化自己的工作。
杨钰津师姐：无实质性建议
王靖枫师姐：无实质性建议
张玮师兄：
（1）Research Code：主要聚焦于研究代码，方便开发者直接获取实现；提供方便的下载链接，能快速获取代码；涵盖领域：计算机科学、数据科学、人工智能、生物信息学、物理和工程。
（2）Library Genesis搜索电子书：(http://www.libgen.is/)。包括科学技术、医学、工程、经济等领域的专业书籍和教材。
（3）文献下载导航 (http://489.org/)。 提供包括Sci-Hub、Google学术、知网等多个文献下载入口，方便用户快速获取所需文献；界面简单易用，支持DOI号查询，能够直接下载英文文献。
（4）格桑花学术导航 (http://20009.net/)。提供多种实用工具，如DOI号查询、查重软件和PDF转换；用户可以通过关注微信公众号获得知网和百度文库的免费下载账号。
扩展自己的信息渠：
知乎：用户可以提问并获得专家和同行的解答，涵盖计算机专业的各个方面；聚集了大量技术大咖和行业专家的文章，提供深入的技术分析和行业洞见。
小木虫：提供文献下载、科研经验交流和学术讨论；聚焦于学术和科研，分享研究经验。
CSDN：提供丰富的计算机技术文章和编程教程，涵盖广泛的技术栈和最新技术趋势；活跃的开发者社区，用户可以在此提问、讨论技术难题，获得实用的解决方案和建议。
牛客网：提供大量的编程面试题和模拟面试环境；
小红书：用户分享学习笔记、教程和心得，提供多样化的学习材料和经验。
查找数据集的网站
（1）大白智能：https://www.jiangdabai.com/downloads
特点：专注于人工智能和机器学习领域, 更注重中文数据集的收集和整理，适合国内研究者和开发者使用。
（2）Kaggle：https://www.kaggle.com/datasets\
特点：不仅提供数据集，还提供一个完整的生态系统，包括竞赛、讨论区和Notebook功能，适合希望通过实践提升技能的用户。
（3）Datasetlist：https://www.datasetlist.com/
特点：聚合性，用户可以通过一个平台访问多个数据集来源，而不是单一来源。
（4）ImageNet：https://image-net.org/download.php
特点：专注于图像数据，特别适合计算机视觉研究者，提供的图像分类和标注非常详细，具有高学术价值。
（5）Cvpapers：http://www.cvpapers.com/datasets.html
特点：不仅提供数据集，还整合了相关的学术论文，适合希望深入了解计算机视觉研究的用户。
陈诺师兄：
找实习的一些主流APP：
Boss直聘：提供多种职位类型，包括实习、全职和兼职，适合不同需求的求职者；求职者可以与招聘方直接聊天，快速了解职位信息和公司文化。
前程无忧：定期发布招聘会信息，方便求职者参与线下活动；拥有大量的职位信息，涉及各个行业和领域。
智联招聘：根据用户的简历和求职意向智能推荐相关职位，提高匹配度；提供公司评价和薪资信息，帮助求职者更好地了解潜在雇主。
国企一般在每年的8月份会开始陆续秋招，需多留意想去公司的一些官方通知文件。
张毅师兄：
对于考公务员咸鱼有很多笔试面试资料都可以买到，可以省很多时间；提前了解考试信息，制定详细的学习计划。
刘原师兄：
学习网站推荐：
- Papers with Code
带论文代码。直接连接最新的研究论文和相应的代码，实现了一站式查找；提供不同模型在标准数据集上的性能比较，便于研究者选择合适的方法；涵盖领域：机器学习、计算机视觉领域，适用范围广。
- connected papers
查文献溯源。通过图谱形式直观展示文献之间的关系，帮助研究者快速理解研究脉络和重要文献；从已知文献出发，便捷地发现相关研究，拓展文献探索，提升研究效率。
- Stack Overflow：
查论文代码。用户可以通过提问和回答获取具体的代码实现，促进快速解决问题和学习；提供大量实际应用的代码示例，帮助研究者和开发者理解理论在实践中的应用，提升代码实现能力。
免费英文文献全文翻译网站
（https://www.onlinedoctranslator.com/）
PPT免费网址
（51pptmoban.com/ppt/）
SquooshL:
图片处理（https://squoosh.app/）。提供多种压缩选项和算法，用户可以根据需求选择不同的压缩级别，优化图像大小而不显著损失质量。
找工作的时候制作一个excel，自己投的什么公司、公司性质、工作地点、岗位名称、招聘人数、主要职责、招聘流程、投递时间、投递进度等等都写上去，随时更新进度。
翟佳慧师姐：
网站推荐：
- Google 学术(https:/scholar.google.com/):全球最大的学术文献检索服务。综合性学术搜索引擎，可以搜索各个学科领域的学术文献。
- Web of Science (https:www.webofscience.com/):涵盖了自然科学、工程技术、社会科学、人文学科等多个学科领域的学术期刊和会议论文
- Scopus (https://www.scopus.com/)综合性学术数据库，涵盖了自然科学技术、医学、社会科学等多个学科领域的期刊和会议论文。
- CNKI(中国知网，https:/www.cnki.net/):中国最大的综合性文献数据库，包含学术期刊、硕博论文和会议文献等。
- WanFang Data(万方数据，http://www.wanfangdata.com.cn/):中国重要的学术资源库，涵盖学术期刊、学位论文、会议论文等。文献管理app：Zetero
文献翻译：
Deepl，知云文献翻译
学术研究建议：不要胡乱攀比。每个人研究方向、环境、基础都不一样，盲目去比较要么容易懈怠要么容易焦虑，没必要的，自己做自己的就好；不要打断自己研究的连续性。换不相关的研究领域，可能之前积攒的基础知识、实验技巧都随之归零。每次进入新的阶段或者新课题组需要换方向时都一定要想好自己能不能尽可能和原来做的内容结合起来。
工作方向建议：自己的特长优势是选择工作时的重要考量因素。应该将自己专业技能这些特长纳入职业规划的考虑范围内。尽量多去尝试，积累经验，提前做准备。
欧阳凌轩师兄：无实质性意见
许成师兄：
搜论文：
1.中国知网（https://cnki.net）
- web of science（https://www.webofscience.com/）
- 谷歌学术（https://scholar.google.com/）
- J-STAGE: （https://www.jstage.jst.go.jp/）
(主要收录日本各科技学会出版的文献，包括科技期刊、会议文献、研究报告等。这些文献多为英文，少数为日文。)
下载论文：
- https://scihub.net.cn/
- sci-hub.se(Sci-Hub最新可用官方网站网址：https://sci-hub.se/ ｜ https://sci-hub.st/ ｜ https://sci-hub.ru/ （最新可用官方镜像网址，2024年10月19日）；官方网址：https://sci-hub.org.cn ｜ https://sci-hub.com.cn （请收藏备用，防失联）
下载代码：github.com
期刊查找：
- https://ijournal.topeditsci.com/home
- http://www.letpub.com.cn/index.php?page=journalapp&view=search
（可以查询期刊的影响因子、投稿周期、期刊的分区、期刊是否是OA）
文献管理软件：
- Endnote使用教程（文献管理软件，帮助用户高效检索、管理和利用学术资源。可以通过多种方式导入文献，轻松管理文献库，并在写作时自动插入引文和生成参考文献列表。(https://zhuanlan.zhihu.com/p/87749797 使用过程教学网址)
- 知网研学
翻译软件：
- 知云文献翻译
- https://www.onlinedoctranslator.com/zh-CN/translationform（可以直接用）
张钱垒师兄：
代码：
- https://github.com/hymoe/Intrusion-Detection-on-NSL-KDD（这是师兄自己研究方向的代码，即复现论文《An Intrusion Detection System Using a Deep Neural Network with Gated Recurrent Units》有需要的可以搜搜看看）
- https://openaccess.thecvf.com/CVPR2020（这是会议论文的一些基本情况，CVPR 2020 论文是计算机视觉基金会 提供的开放获取版本。除水印外，它们与已接受的版本完全相同；会议论文集的最终出版版本可在 IEEE Xplore 上找到）
- https://www.unb.ca/cic/datasets/nsl.html（网页页面不存在）
- 4. https://drive.google.com/drive/my-drive（管理和存储个人文件的云端平台，支持共享、协作、备份及多设备同步访问）
5.https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques（Kaggle房价预测竞赛，提供数据和指标，用于学习回归分析、特征工程和机器学习模型优化）
（开源Webshell检测工具，提供代码和方法，用于识别恶意文件，增强Web应用安全性）
- https://github.com/the-lans/WebshellDetection
- https://chat.openai.com/c/693a8406-ae39-4c5f-808f-e94316e51040
（chatgpt网址）
AI工具:
- https://openai.com/api/（chat）
- https://yiyan.baidu.com/（文心一言）
常用网站:
- https://www.sci-hub.ren/（下载文献）
- https://www.researchgate.net/topic/Computer-Science/publications
(直接访问公开分享的研究成果，部分论文可通过与作者联系免费获取。除论文外，还可分享研究数据集、代码、实验视频等资源)
(纬度学术资源，登录后，用户可能可以访问相关的学术资源、期刊、数据库等，进行文献检索或参与学术交流)
（完全免费，无需登录即可下载论文，支持多领域、多主题的学术研究，尤其在物理学和计算机科学领域影响力巨大）
（复现论文时的有用网址，里面会公开部分论文的源码，帮助自己复现）
7.https://xueshu.baidu.com/?tn=SE_baiduxueshulib_9r82kicg&sc_as_para=sc_lib%3Ahnadl&sc_from=hnadl（湖南省高校图书馆）
- http://paper.hnlat.com/(纬度互助平台求助文献平台）
- https://discuss.pytorch.org/（PyTorch讨论论坛（discuss.pytorch.org）是一个专门为PyTorch用户提供的在线社区平台。用户可以在这里提问、讨论问题、分享经验，涵盖的主题包括计算机视觉、自然语言处理、深度学习模型部署等。无论是初学者还是专家，论坛都为用户提供了一个交流、解决问题的空间）
- https://zh.d2l.ai/index.html（李沐的动手学深度学习课本）
赵俊杰师兄：
好用网址推荐：
1.找代码：http;//paperswithcode.com
https://researchcode.com/
- 查找论文源代码网站：
https://www.semanticscholar.org/
（Semantic Scholar是一个基于AI的学术搜索引擎，提供高效的文献检索、引用分析和研究趋势可视化）
https://www.catalyzex.com/paper/arxiv:1701.04099
（catalyzeX 是一个平台，提供对研究论文及其相关代码的访问。用户可以方便地查看像 arXiv 这样论文库中的文章，并获得与研究工作相关的代码。这个网站特别适用于机器学习和深度学习等领域的）
（Stateoftheart.ai 是一个开放平台，专注于追踪人工智能研究的最新进展。展示论文、模型、任务、数据集等资源。用户可以添加和讨论模型及相关资源。这个平台有助于快速了解AI领域的最新研究动态）
http://www.4243.net（学术搜索）
裴文杰师兄：
1.画图工具：Draw.io
2.翻译工具：DeepL
杨多炜师兄：Bilibili 哔哩哔哩
