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极大提高效率:深度学习论文写作工具杂谈

极大提高效率:深度学习论文写作工具杂谈

大幅提升效率:浅谈深度学习论文写作工具

来源|适合初学者的机器学习

作者|黄海光

编辑|极石平台

当我写论文时,我使用了很多工具。可以说,这些工具可以大大提高论文写作的效率。本文分享了作者常用的纸张工具。

本文介绍了以下工具:

论文管理工具Zotero

OCR神器(公式识别等)

乳胶工具

语法校对工具

论文翻译

论文绘图工具

论文管理工具Zotero

1.Zotero简介

Zotero现在作为一款免费软件被广泛使用,帮助科研人员收集、管理和引用研究资源。本使用说明书主要分享引用研究资源的功能。研究资源可以包括期刊、书籍等各种文献,也可以是网页、图片等,欢迎正在一起学习和使用的朋友提出批评意见或补充经验。

下载链接:

https://www.zotero.org/download/

ubuntu下安装zotero:

sudoapt-add-repositoryppa:smathot/cogscinl

#Sayyes/pressenter接受任何请求。

$sudoapt-getupdate

#等待完成,然后:

$sudoapt-getinstallzotero-独立

2.创建新类别

步骤:我的图书馆→右键单击→创建新类别→输入名称→右键单击我的图书馆→将出现一个新文件夹

3.英文文献信息导入

步骤(非常简单):

新建目录下→鼠标拖入英文文档→右键重新捕获PDF文件的元数据→获取文档的基本信息

注:一些历史悠久的英文论文无法直接捕获数据。具体信息获取方法请参考第4部分中文文档信息导入。

4.中文文献信息导入

步骤(稍微复杂):

1.在Text目录下→将鼠标拖入中文文档

2.百度学术搜索文献→点击批量引用→导出到BibTex→下载

3.用记事本打开下载的.bib文件→复制所有内容

4.Zotero界面文件栏→选择从剪贴板导入

5.将PDF文件的鼠标拖动到刚刚导入的文件上成为其子文件→完成中文文档的信息抓取

5.插入文献

步:

1、在Word中,点击菜单栏中的“Zotero”工具栏→选择您要使用的引文方式(默认选项中不可用的引文方式请参见第6部分)

2、将鼠标光标置于要插入上标的位置(即下图中的点2)→点击下图中点1所示的图标→红框中的文字将出现在点2处,Zotero快速格式引文将出现在第3点→单击快速格式使用引文左侧的图标选择经典视图

3.出现“添加/编辑引文”对话框→选择要引入的文献,然后单击“确定”。

4、下图中1处出现上标→光标置于引用3处→点击2→3处的引用引入成功

5.其他文件可按顺序插入。Zotero有一个特别强大的功能。如果删除了部分引文,单击工具栏上的“刷新”,上标和参考文献将自动更新。

6.查找非默认引用格式

步:

单击左上角的添加/编辑

引文工具→选择右下角的管理样式→在ZoteroStyleRepository对话框中找到所需的引文格式

7、使用坚果云同步文档

Zotero只给出了300m的空间,只能容纳80个左右文档的全文文件。如果文档较多,则无法同步全文。注意:要使用同步功能,您必须先注册zotero帐户。解决方案:使用坚果云:

坚果云官网

:https://www.jianuoyun.com/

注意关闭手机验证,设置如下图:

8.使用插件

Zotero还有很多插件,比较出名的有zotfile和ZoteroDOlManager,可以自动下载pdf或者获取论文的DOI。

具体使用方法可以通过网上搜索获得。

OCR神器(公式识别等)

我发现了一个神奇的OCR工具:天若OCR,它的功能真的很好很强大。

免费版可以识别图片文字,付费版也不贵。一次性购买专业版59元,可以定义接口。

该软件具有文字识别、翻译等功能。我不会详细说明这些通用功能。我推荐两个功能:公式识别和表格识别。

公式识别

之前推荐过mathpix这个公式识别工具,确实好用,但是免费的一个月才50次,不够用。天若OCR可以设置mathpix接口。mathpix界面每月提供1000次免费识别,应该足够了。注册时需要绑定信用卡(注册过程需要科学上网)。识别效果为:

原图公式

识别出的公式可以导出为tex或另存为word文件。

表标识

一般的OCR软件识别文字没有问题,但是表格识别就有问题。为了解决这个问题,这里有腾讯优图的界面,目前每天免费识别200次。将天若OCR中的表单识别接口配置到腾讯优图后,识别效果如下:

时期

#节点

#边缘

直径

#WCC

APL

一周以上

11653

92118

36

200

11

超过两周

9904

40772

73

第737章

24

超过四个星期

6900

14646

18

第1433章

4

原始表格图像

识别表格效应

识别出来的表格可以直接导入到word中:

导入文字效果

天若还可以在三行表中添加网格进行识别,非常方便。

在线latex编辑编译工具:overleaf

论文的最终展示是PDF格式的文档。

当然可以用word,但是光排版就消耗了你一半的精力。

正确答案是使用latex,它是专业的排版工具。可以按照latex的语法编写并编译得到PDF文件。它的语法包括如何排版。虽然上手比Word慢,但是说到排版,入门级的Latex语法需要熟练掌握Word。

如何使用乳胶?当然,你需要安装编译器,然后安装编辑器,并在本地进行配置。有时你会遇到一些问题。借助强大的Google搜索,这并不困难。配置本地环境,最好直接使用在线编辑器。

www.overleaf.com

立即注册并使用,免去本地latex环境安装之苦。

与多人协作并一起编辑。

富文本编辑模式比编写Latex源代码更舒服。

随时完成在线编译,并可查看PDF。

根据Overleaf的启动过程,有一个选择模板的过程。如何选择模板仍然取决于投稿期刊或会议的要求。以KDD为例。在其KDD2019研究论文征集页面上,给出了模板格式,看看是否可以在背面找到。即使没有,稍后也可以下载并上传到您自己的背面。

完成这一步后,您就可以编译模板PDF并开始随心所欲地写作了。

Grammarly:语法纠错工具

https://app.grammarly.com/

当你在这里编辑句子或者文章段落时,如果有语法错误就会有提示,可以避免低级语法错误。

语法错误纠正

除了语法错误纠正之外,还有同意替换功能。我的塑料英语能想到的单词太常见而且不够准确(力度不够)。所选单词可以同义替换。

同意更换

建议在word软件中安装语法插件,可以直接在word中使用语法校对和纠正。

谷歌翻译

在开始写作之前,你要担心一个问题:是先用中文写然后翻译,还是直接用英文写?我想,尽快做,避免拖延,快速开始。如果您的英语不够好,翻译软件可以提供帮助。

有时我不知道如何开始一个句型。先把中文的英语句型勾画出来,然后依靠自己的可塑英语和更多的辅助工具来完善它,是一个不错的选择。

谷歌翻译网

一个秘密用法:把中文翻译成英文,改成英文,把英文翻译成中文,改成中文。。。一遍又一遍地迭代。

论文绘图工具

机器学习绘图

1.Scikit绘图

我在写机器学习相关论文的时候,很多图都是用matplotlib和seaborn画的。不过,我还有一个神器,Scikit-plot。通过这个神器,我可以画出更高级的机器学习图。本文对Scikit-plot的讨论进行了简要介绍。

仓库地址:

https://github.com/reiinakano/scikit-plot

有使用说明和示例(py和ipynb格式)。

使用说明

举几个例子:

例如绘制分类评级指标的ROC曲线的完整代码:

fromsklearn.datasetsimportloaddigitsfromsklearn.modelselectionimporttraintestsplit

来自sklearn.naivebayesimportGaussianNB

X,yloaddigits(returnXyTrue)

Xtrain,Xtest,ytrain,ytesttraintestsplit(X,y,testsize0.33)

nbGaussianNB()

nb.fit(Xtrain,ytrain)

Predictedprobasnb.predictproba(Xtest)

#Themagicchappenshere

导入matplotlib.pyplotasplt

导入cikitplotasskplt

skplt.metrics.plotroc(ytest,预测概率)

plt.show()

图:ROC曲线

P-R曲线是查准率与查全率的曲线,以查全率为横坐标,查准率为纵坐标。首先解释一下精确率和召回率。

图:P-R曲线

混淆矩阵是分类的重要评价标准。以下代码使用随机森林对鸢尾花数据集进行分类。分类结果绘制归一化混淆矩阵。

图:归一化混淆矩阵

其他图,比如学习曲线、特征重要性、聚类肘点等,都可以用几行代码来解决。

图:学习曲线,特征重要性

仓库地址:

https://github.com/reiinakano/scikit-plot

里面有使用说明和样品。

2.科学情节

SciencePlots是一款专为科研论文打造的轻量级绘图工具包。

网址:

https://github.com/garrettj403/SciencePlots

Github上有实用说明。

易于上手:只需导入matplotlib工具包并选择相应的样式即可。例如,如果你想向Science投稿,只需要介绍以下主题:

导入matplotlib.pyplotasplt

plt.style.use('科学')

如果需要使用IEEE格式,则是

导入matplotlib.pyplotasplt

plt.style.use(['科学','ieee'])

不过需要注意的是,IEEE格式会涵盖一些Science风格,比如列宽、行距等。

绘制结果如下:

深度学习绘图

1.MLVisuals

MLVisuals是一项新的协作项目,通过提供免费、专业、引人注目且充足的视觉效果和图形,帮助机器学习社区改善科学交流。您可以在演示文稿或博客文章中自由使用视觉效果。

该项目的地址是:

https://github.com/dair-ai/ml-visuals

Github有关于如何使用它的说明。您可以定制您需要的图形。上面已经提供了基本要素。只需根据自己的需要调整使用即可!

一些模板:

让我们看看有哪些模板可用。别担心,总共有32页ppt。让我们看几个:

2.绘图神经网络

该工具是由萨尔大学计算机科学专业的学生开发的

首先我们看一下效果。github链接如下,近4000star:

https://github.com/HarisIqbal88/PlotNeuralNet

看看fcn-8的可视化,看起来很神奇。

使用门槛比较高。你使用LaTex语言来编辑,所以有很大的空间供你使用。看下面的softmax层。这就是会写代码的好处。

参考

[1]:知乎:九老师

[2]:https://www.zotero.org

[3]:https://github.com/reiinakano/scikit-plot

[4]:https://github.com/garrettj403/SciencePlots

[5]:https://github.com/HarisIqbal88/PlotNeuralNet

[6]:https://github.com/dair-ai/ml-visuals

[7]:AI算法与图像处理(公众号)

[8]:共有三个AI(公众号)

总结

本文分享了作者常用的论文工具,希望对读者写论文有所帮助。祝愿所有读者都能写出高水平的论文。

本文转载自互联网,如有侵权,联系删除

本文地址:https://www.5i818.cn/2127.html

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