Zotero-arXiv-Daily 项目安装与配置指南

Zotero-arXiv-Daily 项目安装与配置指南

zotero-arxiv-daily Recommend new arxiv papers of your interest daily according to your Zotero libarary. zotero-arxiv-daily 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/zo/zotero-arxiv-daily

1. 项目基础介绍

Zotero-arXiv-Daily 是一个开源项目,旨在帮助用户根据其 Zotero 文献库推荐并获取每天发布的 arXiv 论文。项目通过分析 Zotero 文献库中的论文,与 arXiv 上新发布的论文进行匹配,并将相关论文信息通过电子邮件的形式发送给用户。

该项目主要使用的编程语言是 Python。

2. 项目使用的关键技术和框架

  • Zotero API:用于访问用户的 Zotero 文献库。
  • arXiv API:用于获取 arXiv 上的最新论文。
  • SMTP:用于发送电子邮件。
  • 轻量级语言模型(LLM):用于生成论文的 TL;DR 摘要。
  • GitHub Actions:用于自动化工作流程,无需本地运行环境即可执行任务。
  • Gitignore:用于定义 Zotero 文献库中需要忽略的集合。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装和配置之前,请确保您已经满足以下条件:

  • 安装了 Git。
  • 注册了 Zotero 账号并创建了至少一个文献库。
  • 获取了 Zotero API 的密钥。
  • 注册了 arXiv 账号(如果需要)。
  • 准备了一个用于发送邮件的邮箱账号及其 SMTP 服务器设置。
  • 安装了 Python(如果需要在本地运行)。

安装步骤

步骤 1:克隆项目

首先,您需要克隆项目到本地计算机:

git clone https://github.com/TideDra/zotero-arxiv-daily.git
cd zotero-arxiv-daily

步骤 2:设置环境变量

在项目的根目录下,您需要设置一些环境变量。这些变量包括 Zotero 用户 ID、API 密钥、SMTP 服务器信息等。创建一个 .env 文件并添加以下内容:

ZOTERO_ID=您的Zotero用户ID
ZOTERO_KEY=您的Zotero API密钥
ARXIV_QUERY=您感兴趣的arXiv分类,例如:cs.AI+cs.CV
SMTP_SERVER=您的SMTP服务器地址
SMTP_PORT=您的SMTP服务器端口
SENDER=发件人邮箱地址
SENDER_PASSWORD=发件人邮箱密码
RECEIVER=收件人邮箱地址
MAX_PAPER_NUM=邮件中显示的最大论文数量

步骤 3:配置 GitHub Actions

如果您希望在 GitHub Actions 上自动化这一流程,您需要配置相应的 Workflow 文件。在项目的 .github/workflows 目录中,编辑 main.yml 文件,根据您的需求设置触发时间和环境变量。

步骤 4:本地运行(可选)

如果需要在本地运行项目,确保已经安装了 Python 和必要的依赖项。然后,在项目根目录下运行以下命令:

python main.py

步骤 5:测试

无论您是本地运行还是通过 GitHub Actions 运行,都建议在初次配置后测试一下流程是否正常工作。

以上步骤为 Zotero-arXiv-Daily 的基本安装和配置指南,按照这些步骤操作后,您应该能够开始接收每天推荐的 arXiv 论文。

zotero-arxiv-daily Recommend new arxiv papers of your interest daily according to your Zotero libarary. zotero-arxiv-daily 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/zo/zotero-arxiv-daily

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/ddc62c5d4a5d Windows Mobile 是微软在 0200 年代至 2010 年代初推出的移动操作系统,曾广泛应用于智能手机和平板电脑。开发者可以借助各种库和框架为其开发功能丰富的应用,其中 “32feet.NET” 是一个开源的 .NET 库,专为 .NET Framework 和 .NET Compact Framework 提供蓝牙开发支持。它包含多个命名空间,例如 InTheHand.Devices.Bluetooth、InTheHand.Net.Personal 和 InTheHand.Phone.Bluetooth,用于实现蓝牙设备交互功能。 InTheHand.Devices.Bluetooth 命名空间用于执行基础蓝牙操作,比如扫描附近设备、建立连接以及发现蓝牙服务等。InTheHand.Net.Personal 提供了更高级的功能,例如创建个人区域网络(PAN)、文件传输和串行端口模拟,便于开发者开发跨设备的数据共享应用。而 InTheHand.Phone.Bluetooth 主要针对 Windows Phone 平台,支持蓝牙配对、消息收发和蓝牙耳机控制等功能,不过由于 Windows Mobile 已停止更新,该命名空间更多适用于旧设备或项目。 压缩包中的文件列表看似是维基页面的渲染文件,可能是关于 32feet.NET 的使用教程、API 参考或示例代码。文件名如 13632.html、563803.html 等可能是页面 ID,涵盖蓝牙设备搜索、连接和数据传输等不同主题。 使用 32feet.NET 进行蓝牙开发时,开发者需要注意以下几点:首先,确保开发环境已安装 .NET Framework 或 .NET Compact Framework,以及 32feet.NET
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d8a2bf0af1ac Mask R-CNN 是一种在实例分割任务中表现优异的深度学习模型,它融合了 Faster R-CNN 的目标检测功能和 CNN 的像素级分类能力,能够实现图像中每个目标的定位、识别分割。本指南将指导你如何使用 Mask R-CNN 训练自定义数据集。 你需要准备包含图像(JPEG 或 PNG 格式)和标注文件(XML 或 JSON 格式)的数据集,标注文件需包含物体类别、坐标和掩模信息。数据集应按照 COCO 标准组织,分为训练集、验证集和可选的测试集。可以使用工具如 COCO API 或 labelme 将原始数据转换为 COCO 格式,并确保图像文件名标注文件名一致且在同一目录下。通常按 8:2 或 9:1 的比例划分训练集和验证集。 从提供的压缩包中安装所需库。运行 pip install -r requirements.txt 安装依赖,包括 TensorFlow、Keras、Cython、COCO API 等。 修改 train_test.py 和 test_model.py 中的路径,使其指向你的数据集目录,确保 ROOT_DIR 指向数据集根目录,ANNOTATION_DIR 指向标注文件所在目录。在 config.py 中根据硬件资源和训练目标调整学习率、批大小、迭代次数等参数。 运行 train_test.py 开始训练。训练时会加载预训练权重并进行微调,期间会定期保存模型,便于评估和恢复。 使用 test_model.py 或 test.py 对模型进行验证和测试。这些脚本会加载保存的模型权重,将其应用于新图像并生成预测结果。 预测结果为二进制掩模,需进一步处理为可读图像。可借助 COCO API 或自定义脚本将掩模合并到原始图像上,生成可视化结果。 若模型性
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