【Method】把 arXiv论文 转换为 HTML5 网页

原创 已于 2024-08-01 18:21:56 修改 · 1.4k 阅读 · 0 ·
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#html5 #前端 #html #arxiv

于 2023-10-12 11:07:29 首次发布
介绍如何将arXiv上的PDF论文转换为HTML5网页格式，便于在线阅读和讨论。通过简单修改URL，即可查看响应式的网页版论文，并利用AlphaXiv平台进行学术交流。

文章目录

https://ar5iv.labs.arxiv.org/

Articles from arXiv.org as responsive HTML5 web pages.
可以将来自 arXiv 的 PDF 论文渲染成 HTML5 网页版本。

1.Method

View any arXiv article URL by changing the X to a 5.
将 arXiv 网址中的 x 换成 5 再回车，页面将自动跳转显示 HTML5 网页版本。

https://arxiv.org/abs/1907.01989
https://ar5iv.org/abs/1907.01989

Reference

https://yongqiang.blog.youkuaiyun.com/

EasterEgg：AlphaXiv

只需把URL中的arXiv替换成AlphaXiv，就能对任意一篇论文发布提问或讨论。

或者是下载插件，网页上就会多出一个Discuss的入口，点开是一样的效果。

在这里插入图片描述

这就是由斯坦福AI实验室学生构建的论文开放讨论论坛“AlphaXiv”。任何人注册ID后就能发布评论。

基于Python的arXiv论文爬取与学科热点图谱构建实战
2201_76125261的博客
08-14 295
本文详细介绍如何使用Python爬虫技术从arXiv平台获取学术论文数据，并基于这些数据构建学科热点图谱。文章将涵盖网络爬虫的基本原理、arXiv API的使用、数据清洗与存储、关键词提取、共现分析以及可视化展示等完整流程。通过本实战项目，读者可以掌握现代网络爬虫开发的核心技术，并了解知识图谱构建的基本方法。关键词：Python爬虫；arXiv；学术论文；热点图谱；知识图谱；数据可视化Requests：优雅的HTTP请求库：HTML/XML解析库Scrapy：专业的爬虫框架Selenium。
[arxiv论文解读]LlamaFactory：100+语言模型统一高效微调
强化学习曾小健
05-22 2184
有效的微调对于使大语言模型适应下游任务至关重要。然而，在不同的模型上实现这些方法需要付出很大的努力。我们提出了LlamaFactory，一个集成了一套尖端高效训练方法的统一框架。它允许用户通过内置的Web UI LlamaBoard灵活定制100+大语言模型的微调，而无需编码。我们凭经验验证了我们的框架在语言建模和文本生成任务上的效率和有效性。它已在发布，并已获得超过 13,000 个 star 和 1,600 个分叉。LlamaFactory：100+语言模型统一高效微调。
ArXiv 网页的HTML内容
yuliumt的博客
12-10 1425
用python爬取ArXiv网页的HTML中的关键内容。
ar5iv - arXiv PDF 论文转换为 HTML5 网页版本
程永强
11-25 2063
ar5iv - arXiv PDF 论文转换为 HTML5 网页版本
【亲测免费】 推荐文章：ar5iv - 让阅读arXiv变得更加现代与便捷
gitblog_00079的博客
11-12 794
**ar5iv** 是一个创新的Web服务，它将著名的[arXiv.org](https://arxiv.org/)上的学术论文转换成HTML5格式，以提供更加友好的在线阅读体验。借助于[LaTeXML](https://github.com/brucemiller/LaTeXML)工具，ar5iv能够准确地将LaTeX源代码转化为结构化的网页，使得复杂公式和图表在浏览器中也能完美呈现。 ###
大神开发arXiv全新H5版，一步告别公式排版错误，手机也能轻松看文献
3D视觉工坊
02-15 603
来源丨量子位编辑丨极市平台导读为了让你能够更高效地搞科研，最近一位程序员开发了一个ar5iv网站，将arXiv中的X换成了5，即HTML5版arXiv。arXiv几乎是每个科研人员都必...
不同语言代码转换的网站
wxh2011446的博客
04-13 341
分享一个好用的code不用语言转换网站。
AI科研助手：5分钟搭建arXiv论文猎手
ZHY0091的博客
11-27 421
对于你这样一个正在研究 YOLO、写专利、搞深度学习的研究生来说，绝对是回报率最高、最能帮你节省时间的投资。想象一下：以后每天早上睁眼，你的飞书里已经躺着几篇高质量论文，你只需要花 30 秒扫一眼，就能跟上世界最前沿。我们要做的就是把->->串起来。鉴于你研究和，我们锁定 arXiv 的cs.CV分区。
arXiv 论文的多标签文本分类
王大呀呀的博客
06-13 570
本文构建了一个常见的深度学习模型，实现多标签文本分类，可以根据论文摘要的文本内容预测其所属的多个主题领域标签。
258-基于Python的arXiv论文数据分析系统：从爬取到可视化的完整实践
qq_53846367的博客
07-28 1194
本文介绍了一个基于Python的arXiv论文数据分析系统，该系统实现了论文爬取、存储、分析和可视化的完整流程。系统采用Python（arxiv库、Flask）作为后端，Vue3+ECharts构建前端可视化界面，利用GitHub Actions实现自动化更新。核心功能包括：通过arxiv API爬取最新论文数据，使用TF-IDF向量化和LDA模型提取关键词，构建论文关联网络图，并实现时间序列分析预测研究趋势。系统将数据存储为JSON格式，便于前后端共享，并通过Web界面直观展示论文统计、关键词云图和研究趋
coze-总结arxiv每日计算机最新论文
晓的博客
06-09 1871
以下内容是读取之后的总结用户想获取最新论文，调用 ts-get_new_arxiv_paper-get_new_arxiv_paper 函数获取当日计算机领域最新论文。
arxivhtml:将tex文件从arxiv.org转换为html格式
04-30
arxivhtml 将tex文件从arxiv.org转换为html格式。 要安装make4ht，您需要发出命令sudo apt-get install texlive-full
scrapy 爬取 arxiv.org 论文
Joovo的博客
10-06 2950
和同学想要建立一个检索 arxiv.org 论文的网站，这是一个 demo Github地址：https://github.com/Joovo/Arxiv 鸽了好久把博客补了，主要实战里熟练了 scrapy 的操作： scrapy shell 检验 xpath 正确性 reponse.xpath().extract() 转换为字符串列表 str.strip()处理数据 获取 xpath 的子节点...
用100行實現HTML5可存檔塗鴉版
最新发布
csdn_aspnet的专栏，请点击博客主页右上角三个点中的私信联系
12-20 1546
这篇文章介绍了一个使用HTML5 Canvas实现的简易手绘涂鸦板。该程序分为四个部分：1) 通过彩色div元素创建调色盘；2) 用不同尺寸div实现画笔粗细选择；3) 利用Canvas API实现绘图功能；4) 通过toDataURL()将画作导出为PNG图片。该程序兼容IE9+及主流浏览器，代码简洁（不足100行），提供了基本的绘画、颜色选择、线条粗细调整等功能，并支持作品导出保存。
用html5写一个国际象棋
2501_91812691的博客
12-16 781
return { gameOver: true, winner: 'black', loser: 'white', reason: '白方王被吃' };return { gameOver: true, winner: 'white', loser: 'black', reason: '黑方王被吃' };
vue2/vue3前端创建脚手架并引入RBAC权限模型
demotang的博客
12-18 195
本文介绍了基于Vue的RBAC权限管理系统实现方案。主要内容包括：1) 使用VueCLI创建项目并配置基础结构；2) 封装axios请求，实现请求/响应拦截；3) 通过Vuex管理角色和权限状态；4) 实现路由守卫和动态路由生成；5) 开发权限指令和按钮组件进行细粒度控制；6) 完整RBAC流程实现，包括登录认证、权限获取和访问控制。该方案覆盖了前端RBAC的核心功能，可根据项目需求灵活调整。
Harmony OS Web 组件：如何在新窗口中打开网页（实战分享）
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12-17 911
摘要：本文分享了Harmony OS Web组件实现新窗口打开网页的实战经验。通过multiWindowAccess()设置允许新窗口，结合onWindowNew回调捕获并处理网页中的新窗口请求（如target="_blank"链接或window.open调用）。文章提供了典型应用场景（如区分内外链处理）、完整代码示例和常见问题解决方案，帮助开发者实现更智能的网页打开策略，提升应用体验。
万字讲解内网横向渗透vulnstack（七）：红日靶场7实战全流程1-提权Web1/Web2（CVE-2021-3493）
mooyuan的网络安全博客
12-18 1144
本文详细记录了针对红日靶场7的多层渗透测试过程。首先通过外网攻击利用Redis未授权漏洞获取Web1跳板机权限，随后以此为跳板对内网Web2服务器进行渗透，先后利用Laravel漏洞获取初始访问权限、通过环境变量提权获取Docker容器内root权限，最后利用特权模式实现Docker逃逸，成功控制宿主机。整个渗透过程涉及信息收集、漏洞利用、权限提升、容器逃逸等多个环节，展示了从外网到内网的完整攻击链。
直接生成一份论文
04-30
<think>嗯，用户现在想写一篇论文，但希望用工具或代码自动生成。这听起来有点挑战，但可能是指自动化部分流程，比如文献检索、结构生成或内容生成。首先，我需要确认用户的具体需求。他们是想完全自动生成整个论文，还是辅助工具来帮助撰写？可能更倾向于后者，因为完全自动生成可能涉及学术不端，而且质量难以保证。 接下来，用户提到的“工具或代码”可能包括现有的AI写作工具，比如GPT-3，或者自定义的Python脚本。需要分步骤考虑，比如文献收集、大纲生成、内容撰写、格式调整等。每个步骤可能有不同的工具或库可用。 比如，文献收集可以用PubMed或arXiv的API，或者使用Python的requests和BeautifulSoup爬取资料。大纲生成可能需要自然语言处理模型，比如用transformers库生成标题和子章节。内容撰写部分，可以用预训练模型如GPT-3或开源的GPT-Neo，但需要注意学术准确性。格式调整的话，LaTeX是学术论文常用的，可以用Python的PyLaTeX库自动生成模板。 还要考虑学术规范，比如引用管理，Zotero的API或者Python的pybtex库可能有用。另外，查重和语法检查工具，比如Grammarly API或Turnitin的集成，但后者可能无法直接访问。 用户可能需要具体的代码示例，比如如何调用OpenAI API生成内容，或者用Scrapy爬取文献数据。同时，需要提醒用户自动生成的内容需要人工审核，避免错误或抄袭问题。 相关问题方面，用户可能对如何确保生成内容的质量、如何处理文献引用格式、或如何将自动生成的部分整合到现有工作流程中感兴趣。需要列出三个相关问题，基于这些考虑点。</think>以下是使用工具和代码自动生成论文的解决方案，整合多平台工具链与编程实现方法： --- ### **方法一：AI写作工具链集成** **1. 文献自动检索与摘要生成** ```python from scholarly import scholarly import openai def get_papers(keyword, max_results=5): search = scholarly.search_pubs(keyword) papers = [next(search) for _ in range(max_results)] return [{'title':p.bib['title'], 'abstract':p.bib['abstract']} for p in papers] # 示例：获取"deep learning"相关论文 papers = get_papers("deep learning") ``` **2. 论文大纲生成（使用GPT-3.5）** ```python openai.api_key = "YOUR_API_KEY" response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[{ "role": "user", "content": "生成深度学习论文大纲，包含5个章节和3个子章节" }] ) print(response.choices[0].message.content) ``` --- ### **方法二：自动化写作系统构建** **1. LaTeX模板自动填充** ```latex \documentclass{article} \usepackage{blindtext} \begin{document} \title{<|generated_title|>} \author{Your Name} \maketitle \section{Introduction} <|generated_introduction|> \section{Methodology} <|generated_methodology|> \end{document} ``` **2. 内容生成与填充（Python示例）** ```python from transformers import pipeline generator = pipeline('text-generation', model='gpt2-medium') introduction = generator("Recent advances in deep learning have", max_length=300) methodology = generator("The proposed method consists of", max_length=500) ``` --- ### **方法三：可视化工具辅助** **1. 图表自动生成** ```python import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd # 自动生成实验数据图表 data = pd.DataFrame({ 'Epoch': range(1,11), 'Accuracy': [0.65, 0.72, 0.78, 0.82, 0.85, 0.87, 0.89, 0.91, 0.92, 0.93] }) data.plot(x='Epoch', y='Accuracy', kind='line') plt.savefig('training_curve.png') ``` **2. 公式自动编排** 使用Mathpix API将手写公式转换为LaTeX： ```bash mathpix "equation_image.png" -e latex ``` 输出结果可直接插入LaTeX文档： $$ \frac{\partial L}{\partial W} = \sum_{i=1}^N (y_i - \hat{y}_i)x_i^T $$ --- ### **方法四：质量控制系统** **1. 抄袭检测集成** ```python from difflib import SequenceMatcher def check_plagiarism(text1, text2): return SequenceMatcher(None, text1, text2).ratio() # 与已有文献相似度检测 similarity = check_plagiarism(generated_text, published_paper) ``` **2. 语法检查自动化** ```python import language_tool_python tool = language_tool_python.LanguageTool('en-US') matches = tool.check(generated_text) corrected = tool.correct(generated_text) ``` ---
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