arxiv.org 的响应时间过长

最新推荐文章于 2025-03-29 17:29:37 发布
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分类专栏： Tips
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43821874/article/details/104310732
版权
SIGIR’22|GDE:Less is more，频域图卷积的特征向量重要性赋权
m0_52850108的博客
05-28 473
SIGIR’22|GDE:Less is more，频域图卷积的特征向量重要性赋权
CLongEval：一个中文长文能力评测 benchmark
木尧大兄弟
08-23 1401
CLongEval，7个任务，几千条数据。
cn.arxiv.org || https://arxiv.org/xxxx 访问失败
地场Wei的博客
06-26 1万+
https://arxiv.org/xxxx 访问失败解决方法 问题： 原论文网址：：https://arxiv.org/xxxx无法访问 解决办法： 原论文网址：：https://arxiv.org/xxxx 修改后：https://xxx.itp.ac.cn/xxxx
解决https://arxiv.org/国内无法访问的问题
qq_15821487的博客
08-02 1542
例如要查看1903.02026这篇文章详细信息，访问http://xxx.itp.ac.cn/abs/1903.02026。参考：https://blog.csdn.net/seasermy/article/details/95176357。有人说使用cn.arxiv.org，可能以前可以，不过现在也无法访问了。此时采用备份网址xxx.itp.ac.cn。要下载这篇文章，访问。
https://arxiv.org/
wuxiaobingandbob的专栏
03-29 518
arXiv（发音同 "archive"）是一个开放的学术预印本平台，主要用于研究人员分享和访问物理学、数学、计算机科学、定量生物学、统计学、经济学等领域的。如果你需要查找某个领域的最新研究或快速传播自己的成果，arXiv是一个极具价值的工具，但引用时建议确认论文是否已被期刊正式发表。：arXiv上的论文大多未经期刊的正式评审，但部分论文后续会在期刊发表（作者通常会标注最终版本信息）。：最初以高能物理为主，现已扩展到多个领域（如计算机科学的CS板块、数学的math板块等）。（生物医学全文库，含已发表论文）
arxiv打不开
cgshuo的博客
08-23 1349
Cornel University提供支持的原访问地址：https://arxiv.org 国内中科院镜像的地址：cn.arxiv.org 注意前面没有http:// 否则打不开。 在原网站找到文章后，可以把http://替换为cn. 如：cn.arxiv.org/pdf/1710.06081v2
网站响应时间过长的原因及解决方法
lxw1844912514的博客
12-26 3万+
遇到过类似问题，我认为有以下几个原因： 1、网站服务器故障维修（这种情况只能等段时间重新登录试试） 2、网络连接不通（查看网线接口处是否插好） 3、网站地址被和谐了（用代理） 4、本身网站程序卡死了(程序问题) 服务器网站响...
arxiv.org网站下载论文很慢怎么办？
kiko.c的博客
02-15 1907
寒假在家找论文看，https://arxiv.org/网站下载论文很慢，找到的解决办法： 使用中科院arxiv的镜像地址：http://xxx.itp.ac.cn 具体使用方法：把要访问 arxiv 链接中的域名从https://arxiv.org换成http://xxx.itp.ac.cn, 比如: https://arxiv.org/pdf/1905.11012 换成： h...
Mobile_Phone_Tracking：此存储库是本文定义的某些攻击的源代码（https：arxiv.orgpdf1703.02874v1.pdf）。 并非所有攻击都可用。 请阅读README.md
02-04
**由于我失去了兴趣和时间，此回购不再保存** Mobile_Phone_Tracking 该存储库是本文定义的某些攻击的源代码（ ） 攻击利用电话广播探测请求的优势。 当默认为虚拟MAC地址探测请求广播时，这可以用于隔离目标并...
arXiv_explorer:搜索引擎以浏览arXiv论文和元数据
03-18
arXiv_explorer是一款专为探索arXiv平台上的学术论文和元数据设计的搜索引擎。arXiv是一个预印本文献库，涵盖了物理、数学、计算机科学、定量生物学等多个领域的研究成果。这款工具允许用户以更高效的方式查找和访问...
[论文阅读] Grounded SAM: Assembling Open-World Models for Diverse Visual Tasks
weixin_45554870的博客
12-02 1097
分类：开放世界统一模型是一种开放世界分割模型，能够通过点、框或文本等提示“切割”任意图像中的任意对象。该模型在超过 1100 万张图像和 11 亿个掩码上进行了训练。尽管具备强大的零样本性能，SAM 无法基于任意文本输入识别被掩盖的对象，通常需要点或框的提示才能运行。是一种开集物体检测模型，能够基于任意自由文本提示检测对象。该模型在超过 1000 万张图像上进行了训练，包括检测数据、视觉定位数据和图像-文本对。它在零样本检测方面表现优异，但需要文本作为输入，并且只能检测出带有相应短语的边框。
什么是arXiv.org?
战斗蜗牛的专栏
06-20 2万+
什么是arXiv.org? 先看看来自wikipedia的定义：The arXiv (pronounced "archive", as if the "X" were the Greek letter Chi, χ) is an archive for electronic preprints of scientific papers in the fields of mathe
arxiv文献查看
fzyjsy的博客
06-29 6144
最近一周的文献https://arxiv.org/list/cs.SD/recent 某一个月的文献https://arxiv.org/list/cs.SD/1906（以2019年6月为例） 某一年的文献https://arxiv.org/list/cs.SD/19（以2019年为例） 其中，cs是指计算机科学(computer science)，SD是指计算机科学下的语音(sou...
如何在arxiv上发论文
技术博客
06-03 1万+
http://arxiv.org/是一个免费张贴和下载预印本的网站，最初用于高能物理和粒子物理学家之间的交流，如今已经发展到了物理学的各个领域，且延伸到了物理，数学，非线性科学，计算机科学，数量生物学，数量金融学，统计学等多个领域。 Physics 省略 Mathematics Mathematics (math new, recent, find) includ
使用arxiv的方法
weixin_43489950的博客
04-19 1590
https://blog.csdn.net/galoiszhang/article/details/51134543 https://blog.csdn.net/xmdxcsj/article/details/51526597 https://blog.csdn.net/haitaolang/article/details/79532521
电子预印本网站 http://arxiv.org/
数学算子的天地
04-02 3124
<br />arXiv 是涉及物理，数学，非线性科学，定量生物学，计量经济学和统计学的电子预印本库，由康奈尔大学拥有和管理，是一个私有的非盈利组织。提交至arXiv的论文必须遵循康奈尔大学学术标准。arXiv由康奈尔大学图书馆和用户组织共同提供资金。arXiv在全球拥有多个镜像服务器，中国用户使用的镜像服务器域名为cn.arxiv.org。
arxiv无法访问的解决办法
weixin_42245934的博客
03-23 1656
问题: 访问下面的网站会出现"无法访问”（Chrome, Firefox, IE都类似） https://arxiv.org/abs/1901.00596 解决办法： 直接在窗口输入 cn.arxiv.org/abs/1901.00596
谷歌账号无法登录，登陆页面报错“accounts.google.com 的响应时间过长.”解决办法
热门推荐
weixin_45294459的博客
04-13 6万+
应该是浏览器兼容效果不好导致的，解决办法如下： 链接：https://pan.baidu.com/s/1YkJr98Q2qz5GdF-R2ctYng 提取码：6666 百度网盘里下载google压缩包，解压后，按照如下操作顺序操作谷歌浏览器 然后谷歌的登录页就能正常打开啦，正确效果如上图的 “chrome同步助手1.2” 插件所示。 ...
python arxiv
最新发布
04-03
<think>好的，用户想了解如何使用Python与arXiv的API或库。首先，我需要回忆一下arXiv提供的接口。记得arXiv有一个公开的API，允许用户通过HTTP请求搜索和获取论文数据。常见的做法是使用arXiv的API端点，比如通过构造特定的URL参数来查询。 接下来，Python中可能有现成的库可以简化这个过程。比如，可能有第三方库像`arxiv`，它封装了API调用，让用户更方便地搜索和下载论文。需要确认这个库的存在以及它的使用方法。 然后，步骤应该是先安装库，然后导入，使用搜索功能，设置查询参数，获取结果，并处理返回的数据。比如，用户可以指定搜索查询、排序方式、最大结果数量等。此外，还要考虑分页和结果迭代，特别是当需要大量数据时。 另外，还需要提醒用户注意API的使用限制，比如请求频率，避免被封禁。同时，可以提到如何获取论文的元数据，如标题、作者、摘要、PDF链接等，以及如何下载PDF文件。 可能还需要比较直接使用API和使用第三方库的优缺点。第三方库可能更简便，但直接使用API则更灵活。例如，使用`requests`库直接发送GET请求到arXiv的API端点，然后解析返回的XML或JSON数据。 还要考虑用户可能需要处理返回的数据结构，比如解析XML，因为arXiv API默认返回Atom格式的数据。这时候可能需要用到Python的XML解析库，如`xml.etree.ElementTree`。 最后，应该给出示例代码，展示两种方法：使用第三方库和直接调用API。同时，提供相关文档链接，方便用户进一步查阅。 需要检查是否有相关的引用资料在给定的参考中。例如，引用[2]提到了C++库，引用[3]提到了GitHub和代码数据，可能与第三方库有关，但不确定。引用[4]是关于深度学习的技巧，可能不相关。因此，可能不需要在回答中引用这些，但需要确保回答准确。 总结步骤： 1. 安装第三方库（如arxiv）。 2. 使用库进行搜索和获取结果。 3. 处理结果数据，提取所需信息。 4. 替代方法：直接调用API并解析响应。 5. 注意事项，如API限制和结果分页。 需要验证示例代码的正确性，确保参数和方法的正确使用。比如，`arxiv.Search`是否正确导入，结果是否包含所需的字段，下载PDF的方法是否正确等。 可能还需要提到arXiv的官方文档，确保用户有权威参考。此外，提醒用户遵守arXiv的使用条款，合理使用API，避免滥用。</think>### 如何使用Python与arXiv API或库 以下是使用Python与arXiv API的两种主要方法，包含代码示例和关键步骤说明： --- #### 方法1：使用第三方库 `arxiv` 1. **安装库** ```bash pip install arxiv ``` 2. **基本搜索与获取元数据** ```python import arxiv # 构建查询（支持关键词、作者、分类等） query = "all:deep learning" # 可替换为具体搜索条件 sort_by = arxiv.SortCriterion.SubmittedDate # 按提交时间排序 max_results = 5 # 执行搜索 search = arxiv.Search( query=query, max_results=max_results, sort_by=sort_by ) # 遍历结果 for result in search.results(): print(f"标题: {result.title}") print(f"作者: {', '.join([a.name for a in result.authors])}") print(f"摘要: {result.summary[:100]}...") # 截取前100字符 print(f"PDF链接: {result.pdf_url}\n") ``` 3. **下载论文PDF** ```python # 在循环中添加下载代码 result.download_pdf(dirpath="./papers", filename=f"{result.title}.pdf") ``` --- #### 方法2：直接调用arXiv API（使用 `requests`） 1. **发送API请求** ```python import requests import feedparser # 用于解析Atom格式数据 url = "http://export.arxiv.org/api/query" params = { "search_query": "ti:deep learning", # 标题包含"deep learning" "start": 0, # 分页起始索引 "max_results": 5, # 每页数量 "sortBy": "submittedDate", "sortOrder": "descending" } response = requests.get(url, params=params) feed = feedparser.parse(response.content) # 解析结果 for entry in feed.entries: print(f"标题: {entry.title}") print(f"作者: {', '.join([a.name for a in entry.authors])}") print(f"摘要: {entry.summary[:100]}...") print(f"PDF链接: {entry.link}\n") ``` --- #### 关键功能说明 1. **搜索语法** - `ti:` 标题搜索，`au:` 作者搜索，`cat:` 分类（如 `cat:cs.CV`） - 逻辑组合：`AND`/`OR`/`NOT`，例如 `ti:transformer AND cat:cs.LG` 2. **分页与批量获取** - 修改 `start` 参数实现分页（如 `start=5` 获取第二页） 3. **结果过滤** - 通过 `arxiv.Search` 的 `sort_by` 或API参数 `sortBy` 控制排序 - 使用 `max_results` 限制单次请求量 --- #### 注意事项 - **频率限制**：arXiv API未明确限制频率，但建议间隔3秒以上请求[^1] - **数据用途**：遵循arXiv的[非商业使用条款](https://arxiv.org/help/api/tou) - **错误处理**：添加 `try-except` 捕获网络或解析异常 --- #### 相关资源 - arXiv API官方文档：https://arxiv.org/help/api - `arxiv`库文档：https://github.com/lukasschwab/arxiv.py
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