干货 | 科研必备的软件神器

干货 | 科研必备的软件神器
新都市小生  2017-02-03 17:57:15  举报
阅读数:764
赶快收藏并分享这些科研必备的软件神器吧,与人方便于己方便!
      ​ 今天博主特地为大家整理了一些资料,包括OA论文、思路整理、词典类、制图工具类、文献生成类等方面。赶快收藏并分享这些科研必备的软件神器吧,与人方便于己方便!

       毕业、职称、薪水等等与论文有着千丝万缕的联系,可以说论文是很多人绕不过去的坎。不管是学生、老师、科研人员,甚至很多企业员工,论文这块敲门砖的重要性都不言而喻。

  学者论文哪里找,论文怎么写,会用到哪些工具?如何在最短的时间收集到最全的信息?如何花费最少的功夫完成最养眼的排版?相信这些问题都曾经或者正在困扰着为论文而奔波的你。

  今天特地为大家整理了一些资料,包括OA论文、思路整理、词典类、制图工具类、文献生成类等方面。赶快收藏并分享这些科研必备的软件神器吧,与人方便于己方便!


一、​OA(Open Access)论文平台

  这绝对是可以免费下载的OA期刊论文哦。以下平台资源丰富。于是小编还是添加了几个具有代表性的OA平台。

    1.PMC(Pubmed Cenral)

  Pubmed官方系统中,将免费的全文集中在此,查pubmed同时,就能查看PMC中的免费全文。常规来说,PMC中内容已相当全面了。到2014年8月份,有320万篇免费全文在此!

       2.OALib(Open Access Library)

  Open AccessLibrary(OA图书馆)通过提供高质量的文档和快速响应的服务器,致力于为学术交流和进步做贡献。为大家提供200多万篇学术文章,这个数字估计在不久的将来还会增加。这里很多内容与PMC交叉。不过会收录部分没有进入pubmed的免费全文。

  3.DOAJ(Directory of Open Access Journals)

  DOAJ(Directory of Open Access Journal),由瑞典的隆德大学图书馆Lund University Libraries设立于2003年5月,从最初的350种期刊开始,截至2014年8月,已收录开放存取期刊9966种、文章超过170万篇。是个很好的专门OA期刊文献检索系统,但不包括预印本资源。该系统收录期刊的文章都是经过同行评议或严格评审的,质量高,与期刊发行同步,且都能免费下载全文,是做研究的好帮手。

  4.Scientific Research Publishing

  ScientificResearch Publishing(科研出版社,简称SRP)是一家国际综合性开源学术期刊出版机构。目前已有国际开源英文期刊近三百本,所有期刊都是开源的(OpenAccess,或称开放存取, 简称OA),可免费下载所有期刊全文,所有期刊均回溯至创刊。多数期刊已被CAS,EBSCO,CAB Abstracts,ProQuest,IndexCopernicus,Library of Congress,Gale,CSP等数据库全文或摘要收录。

    5.PloS

  PloS(PublicLibrary of Science)科学公共图书馆原是是一家由众多诺贝尔奖得主和慈善机构支持的非赢利性学术组织,旨在推广世界各地的科学和医学领域的最新研究成果。PLoS出版了多种生命科学与医学领域的开放获取期刊,可以免费获取全文,比较具有影响力。Plos系列的期刊目前都已被SCI收录。虽然期刊数量不多,但是文章总体数量相当庞大。

  6.Nature

  在2014年12月时,《自然》(Nature)也宣布了开放所有研究论文,包括旗下48个杂志,可惜不能免费复制、打印或下载。但仅仅是在线看也是非常大的福利!

  7.Socolar

  Socolar开放存取一站式检索服务平台是一个旨在为用户提供OA资源检索和全文链接服务的公共服务平台,由中国教育进出口公司管理。该平台是中文网页,收录了6000多种来自互联网的OpenAccess期刊、仓储等学术资源信息,提供一站式检索和链接服务。读者需要注意的是,链接到最后是否获取全文,取决于平台链接的有效性,用户网络是否允许境外访问两个因素。

  8.cnpLINKer

  cnpLINKer中国链接服务是由中国图书馆进出口总公司开发并提供的国外网络检索系统。目前共收录了国外50多家出版社的12000余种商业期刊,14000多种Open Access,900万篇文摘数据和全文链接服务,400多家OPAC信息,并保持时时更新。


​二、思路整理工具

  看了那么多的文献,知识太杂,思路乱糟糟,不知如何下手̷̷这个时候,对于知识管理或者思路整理的小助手就尤为重要。

       1.EverNote/有道云笔记

  对于这两个软件大家都不陌生。EverNote又名印象笔记,是目前最火热的笔记软件之一,除了文字信息还可以记录语音,图片等等,好处就在于多平台同步,还有网页剪报功能,让你随时随地记录收藏好的idea;有道云笔记功能类似,是我们本土化的产品,所占内存比EverNote小一些,而且更贴近国人习惯。上述方便快速,可随手记下你的idea,支持多平台同步。缺点在于需要定期自己整理,否则东西过于杂乱。

       2.MindJet/MindManager

  思维导图被认为是一种革命性的的思维工具,利用图文并重的技巧,把各级主题的关系用相互隶属与相关的层级图表现出来。还不是很理解的小伙伴可以参考卷福的思维宫殿。这款思维导图软件MindManager上手很快,并支持各种格式的导出。无论是读文献还是写论文,相信都可以很好的来帮大家进行记忆并理清思路。学霸们,要耐心花时间适应这种新的思维模式哦。

  3.OneNote

  One Note功能强大!一般大家在安装Office时,可能没注意,只知道有Word, Excel ,Powerpoint,其实还有其它实用的工具,其中包括One Note! 借助office强大的编辑能力,基本涵盖了作为一个笔记本所有你能想到的和想不到的功能。最新出的插件还同时涵盖了思维导图的功能!有一个问题就是OneNote好些扩展功能是要收费的,并且对系统内存的占用比较大,偶尔有卡机的现象出现。词典类论文写作过程中用得最多的就是各种词典。毕竟英语有些意思一时总是难以找到合适的词。


​三、翻译工具

  1.Google翻译

  不用多说,页面简洁,使用方便,随开随用,不用担心软件升级问题,也不会弹出各种小广告,多种语言随时切换,支持段落翻译。及其方便,只要有网就能翻译。缺点在于功能比较单一。

  2.CNKI翻译助手

  最大的优势也在于它的学术性:所有的例句都是出自于学术期刊,并且通过这些句子还可以找到到对应的文献来源。然而,这些例句虽然都来源于国内的学术期刊,不能排除有些Chinglish的表达。所以,CNKI助手非常适合搜索一些专业术语,不仅了解用法,还能顺带看看国内学术界在该领域的文献。

  3.有道/金山等翻译软件

  有道或金山比较全面,带很多扩展功能,包括全文翻译、屏幕取词、划词翻译、例句搜索、网络释义、真人语音朗读等。还可将单词存入生词本,依靠云同步随时复习,适合词汇量积累。不好的地方就是,比较占系统内存,小广告多。

  4.专业词汇翻译--MedSci

  拼写检查及中英互译 ,收录超过200万个专业词汇,尤其是对新词的收录能力强。象生物医药领域出现的新词,或复杂的化学名均有收录,很全面,更新及时。与各家相比,算是更全面。


​四、优化工具

  制图工具类流程图,数学公式等,办公软件word不能满足学霸们的需求。因此,搜罗了一些小工具,希望能让作者们的文章变得更专业!

    1.Viso

  这也是微软旗下的一款信息流程软件,功能强大。只要你水平强大,基本能做出任何你想要的东西,一句话:微软出手,必是上品。优点:功能强大;缺点:普通玩家玩默认模式(不美观),资深玩家挑战自定义模式。

       2.Edraw(亿图)

  也是一款网络图绘制软件,比Viso占用内存小,但是功能同样强大,并且风格更漂亮。优点:内存虽小,功能齐全;

  缺点:收费。

  3.MathtypeMathtype

  一款公式编辑器,比 Office 自带的公式编辑器强大很多。并且在安装后可以作为office的加载项,直接在Word里编辑公式。优点:功能强大,Word内直接使用。文献生成/管理工具是Harvard格式还是APA格式?


五、​文献生成和管理工具

      1. EndNote

EndNote是SCI(Thomson Scientific 公司)的官方软件,支持国际期刊的参考文献格式有3776 种,写作模板几百种,涵盖各个领域的杂志。您可以方便地使用这些格式和模板,如果您准备写SCI 稿件,更有必要采用此软件。

       2.GoogleScholars

  谷歌学术相信大家都不陌生啦,不知道大家有没有注意过其实Google Scholar是可以直接生成引用的。并且可以选择不同格式。所以下次就很方便啦,下载文献的时候顺带复制下就好了。缺点:局限性比较大,如果参考来自网页什么的还是没辙,而且无法统一管理。(目前谷歌的状态,你们懂哒)

  3.Neil's toolbox

  这是个网络版的文献生成器。操作很简单啦,大家直接登录网页,选择你的文献是来自书呢还是期刊呢还是网页呢,然后填入相关信息,文献就自动生成了。优点:过程简单,上手较快;缺点:需要手动填入较多信息。

  4.NoteExpress

  NoteExpress是国内主流的文献管理软件,其核心功能是帮助读者高效利用文献;收集并管理得到的文献数据和全文;在撰写论文、专著或报告时按照不同的格式要求,在指定位置自动添加文中引文和文末参考文献列表。同时支持word和wps两种写作软件,可查询近五年期刊影响因子。

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### 回答1: Spark Streaming 和 Flink 都是流处理框架,但在一些方面有所不同。 1. 数据处理模型 Spark Streaming 基于批处理模型,将流数据分成一批批进行处理。而 Flink 则是基于流处理模型,可以实时处理数据流。 2. 窗口处理 Spark Streaming 的窗口处理是基于时间的,即将一段时间内的数据作为一个窗口进行处理。而 Flink 的窗口处理可以基于时间和数据量,可以更加灵活地进行窗口处理。 3. 状态管理 Spark Streaming 的状态管理是基于 RDD 的,需要将状态存储在内存中。而 Flink 的状态管理是基于内存和磁盘的,可以更加灵活地管理状态。 4. 容错性 Flink 的容错性比 Spark Streaming 更加强大,可以在节点故障时快速恢复,而 Spark Streaming 则需要重新计算整个批次的数据。 总的来说,Flink 在流处理方面更加强大和灵活,而 Spark Streaming 则更适合批处理和数据仓库等场景。 ### 回答2: Spark Streaming 和 Flink 都是流处理框架,它们都支持低延迟的流处理和高吞吐量的批处理。但是,它们在处理数据流的方式和性能上有许多不同之处。下面是它们的详细比较: 1. 处理模型 Spark Streaming 采用离散化流处理模型(DPM),将长周期的数据流划分为离散化的小批量,每个批次的数据被存储在 RDD 中进行处理,因此 Spark Streaming 具有较好的容错性和可靠性。而 Flink 采用连续流处理模型(CPM),能够在其流处理过程中进行事件时间处理和状态管理,因此 Flink 更适合处理需要精确时间戳和状态管理的应用场景。 2. 数据延迟 Spark Streaming 在处理数据流时会有一定的延迟,主要是由于对数据进行缓存和离散化处理的原因。而 Flink 的数据延迟比 Spark Streaming 更低,因为 Flink 的数据处理和计算过程是实时进行的,不需要缓存和离散化处理。 3. 机器资源和负载均衡 Spark Streaming 采用了 Spark 的机器资源调度和负载均衡机制,它们之间具有相同的容错和资源管理特性。而 Flink 使用 Yarn 和 Mesos 等分布式计算框架进行机器资源调度和负载均衡,因此 Flink 在大规模集群上的性能表现更好。 4. 数据窗口处理 Spark Streaming 提供了滑动、翻转和窗口操作等灵活的数据窗口处理功能,可以使用户更好地控制数据处理的逻辑。而 Flink 也提供了滚动窗口和滑动窗口处理功能,但相对于 Spark Streaming 更加灵活,可以在事件时间和处理时间上进行窗口处理,并且支持增量聚合和全量聚合两种方式。 5. 集成生态系统 Spark Streaming 作为 Apache Spark 的一部分,可以充分利用 Spark 的分布式计算和批处理生态系统,并且支持许多不同类型的数据源,包括Kafka、Flume和HDFS等。而 Flink 提供了完整的流处理生态系统,包括流SQL查询、流机器学习和流图形处理等功能,能够灵活地适应不同的业务场景。 总之,Spark Streaming 和 Flink 都是出色的流处理框架,在不同的场景下都能够发挥出很好的性能。选择哪种框架取决于实际需求和业务场景。 ### 回答3: Spark Streaming和Flink都是流处理引擎,但它们的设计和实现方式有所不同。在下面的对比中,我们将比较这两种流处理引擎的主要特点和差异。 1. 处理模型 Spark Streaming采用离散流处理模型,即将数据按时间间隔分割成一批一批数据进行处理。这种方式可以使得Spark Streaming具有高吞吐量和低延迟,但也会导致数据处理的粒度比较粗,难以应对大量实时事件的高吞吐量。 相比之下,Flink采用连续流处理模型,即数据的处理是连续的、实时的。与Spark Streaming不同,Flink的流处理引擎能够应对各种不同的实时场景。Flink的实时流处理能力更强,因此在某些特定的场景下,它的性能可能比Spark Streaming更好。 2. 窗口计算 Spark Streaming内置了许多的窗口计算支持,如滑动窗口、滚动窗口,但支持的窗口计算的灵活性较低,只适合于一些简单的窗口计算。而Flink的窗口计算支持非常灵活,可以支持任意窗口大小或滑动跨度。 3. 数据库支持 在处理大数据时,存储和读取数据是非常重要的。Spark Streaming通常使用HDFS作为其数据存储底层的系统。而Flink支持许多不同的数据存储形式,包括HDFS,以及许多其他开源和商业的数据存储,如Kafka、Cassandra和Elasticsearch等。 4. 处理性能 Spark Streaming的性能比Flink慢一些,尤其是在特定的情况下,例如在处理高吞吐量的数据时,在某些情况下可能受制于分批处理的架构。Flink通过其流处理模型和不同的调度器和优化器来支持更高效的实时数据处理。 5. 生态系统 Spark有着庞大的生态系统,具有成熟的ML库、图处理库、SQL框架等等。而Flink的生态系统相对较小,但它正在不断地发展壮大。 6. 规模性 Spark Streaming适用于规模小且不太复杂的项目。而Flink可扩展性更好,适用于更大、更复杂的项目。Flink也可以处理无限制的数据流。 综上所述,Spark Streaming和Flink都是流处理引擎,它们有各自的优缺点。在选择使用哪一个流处理引擎时,需要根据实际业务场景和需求进行选择。如果你的业务场景较为复杂,需要处理海量数据并且需要比较灵活的窗口计算支持,那么Flink可能是更好的选择;如果你只需要简单的流处理和一些通用的窗口计算,Spark Streaming是更为简单的选择。
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