引言

开展科研（计算机领域）对于学生来说是一个充满挑战但又令人兴奋的旅程。本指南旨在为正在阅读的你提供全面的资源，涵盖从工具使用到领域知识、会议期刊、论文编写等各个方面，帮助你在科研道路上取得成功。

科研工具的使用

编程环境与工具

• 集成开发环境（IDE）：
  • Visual Studio Code：一款轻量级但功能强大的源代码编辑器，支持多种编程语言和扩展。
  • PyCharm：专为 Python 开发者设计的 IDE，提供智能代码辅助和调试功能。
  • Eclipse：一个开放源代码的 Java IDE，也支持其他编程语言。
• 编程语言：
  • Python：易于学习，拥有丰富的库和框架，适用于快速开发和数据科学。
  • Java：广泛应用于企业级开发，具有强大的跨平台能力。
  • C++：高性能编程语言，适用于系统开发和性能关键的应用。
• 调试工具：
  • GDB：GNU 调试器，适用于调试 C/C++ 程序。
  • PDB：Python 自带的调试器，帮助调试 Python 程序。

版本控制系统

• Git：
  • Git 官方网站：下载安装 Git，并学习基本的使用命令。
• GitHub/GitLab：
  • GitHub：全球最大的代码托管平台，支持开源和私有仓库。
  • GitLab：提供类似于 GitHub 的功能，支持自建服务器。

文献管理工具

• EndNote：
  • EndNote 官网：功能强大的文献管理和引用软件。
• Zotero：
  • Zotero 官网：免费开源的文献管理工具，支持多种浏览器插件。
• Mendeley：
  • Mendeley 官网：Elsevier 公司提供的文献管理工具，具备学术社交功能。
• LaTeX：
  • LaTeX 项目网站：获取 LaTeX 发行版和文档。
  • Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，支持实时协作。

文献查找下载工具

在科研过程中，获取所需的学术文献是非常重要的一环。以下是一些合法且常用的文献获取渠道和工具：

• 图书馆资源：利用所属学校或研究机构的图书馆，访问订阅的数据库和期刊，如 IEEE Xplore、ACM Digital Library、SpringerLink 等。
• 开放获取（Open Access）平台：
  • arXiv：主要收录物理、数学、计算机科学等领域的预印本论文。
  • arXiv-sanity：在功能上相比于 arXiv 有很大的改进，包括在浏览中显示摘要、评论和非常基本的社交、推荐、库功能。搜索也更好用。
  • Directory of Open Access Journals (DOAJ)：索引和提供高质量的开放获取期刊。
• 学术社交网络：
  • ResearchGate：研究人员可以分享自己的论文，并与同行交流。
  • Academia.edu：提供论文分享和跟踪研究兴趣的功能。
• 学术搜索：
  • Google Scholar：通过搜索论文标题，查找可用的在线版本或相关链接。
  • dblp: computer science bibliography：专为 CS 设计的论文查询网站，收录比较顶级并可以被检索到的论文。可以根据会议、期刊等分类查询作者的论文，想搜一个计算机会议的所有文章时好用。
  • Semantic scholar：可以结合外部材料整合进行论文的语义分析。功能包括：展示引用和参考文献、度量论文影响力、展示论文图表、自动生成关键词（根据标题）、分析作者、在互联网寻找额外资源（例如，相关 youtube 视频），以及推荐论文。
  • Paper Digest – AI for tracking and summarizing papers: 提供邮件订阅前一天出的论文的列表，附有每篇论文的一句话总结。对我更重要的是这个网站也会在每个顶会论文全部公布时进行整理。
  • SCI-Hub 科研论文全文下载可用网址
• 代码实现查找: Papers With Code：自动把论文连接到实现代码的 GitHub 资源库和数据集，并根据 GitHub 的收藏量排序。展示各任务上的 SOTA 以供比较。
• 电子邮件请求：如果无法获取全文，可直接给论文作者发送礼貌的电子邮件，说明研究需求，请求共享论文。
• 作者个人主页：一些研究者会在个人或机构主页上分享自己的论文，直接访问作者的网站可能获取到需要的文献。

语言表达工具

搭配查找

• Linggle：搜索最常出现的英文词语搭配。不确定自己的表达方式是否正确时使用。
• Corpus of Contemporary American English (COCA)：可以查词汇搭配的美式英语语料库，可以查看具体的用了这个词的句子。 British National Corpus (BYU-BNC)：英式英语的语料库，语料比美式的少一些
• Thesaurus：将低端词汇转换为同义的高端词汇。
• 易搜搭ESODA：清华HCI Lab工作室出品的一款适合国人英语写作的词组搭配查询工具。可切换具体研究方向的论文语料库，展示相关的可替换用法，支持中英混搜。
• Words and phrases: frequency, genres, collocates, concordances, synonyms, and WordNet：用不同颜色区分高中低频词，展现代表文章类型的词汇，并归类出相关可替换的词。虽然说是英文写作措辞辅助工具，感觉最大的用途是学习相关领域论文常用的词汇和搭配。

句式推荐

• Academic Phrasebank：学术用语库，告诉你各个章节适合用哪些句式搭配。

写作检查

除开各种类 ChatGPT 外的一些选择。请注意在线检测工具的泄露风险，谨慎处理关键文字。

• Grammarly：语法、句型、标点、选词检测修改，有浏览器插件。
• Nounplus.net：免费的在线英文语法检测。

公式编辑

• Mathpix：通过截取复杂数学方程式的截图将其转换为 LaTeX 代码。可以处理 PDF 的印刷体和照片中的手写公式等。
• MyScript Webdemo：Math 模块可以将手写公式转为 LaTeX 代码；同时，Diagram 模块可以将手绘的框图转化为工整的框图。
• Detexify LaTeX handwritten symbol recognition: 忘记某些字符用 LaTeX 怎么表示时，可以在这个网站上通过手写来查询。
• Excel2LaTeX：用在 Excel 上的宏工具，能够将 Excel 表格转换为 LaTeX 代码，节省很多时间。能够满足大多数效果的转换，有些效果可能需要微调。

绘制示意图工具

绘图工具

• Mac OS 系统可以使用 OmniGraffle。
• PPT 通常是我的第一选择：入手快，种类多，自由度高，支持导出矢量图。

绘图参考

• Paper-Picture-Writing-Code：基于 LaTex 的画图代码，包含折线图、柱状图、散点图、注意力可视化以及结构图。
• academic-drawing：Matlab/Python 绘图，主要用于画时序数据。
• awesome-latex-drawing：LaTeX 绘图，主要用于画贝叶斯网络、张量分解等。
• PlotNeuralNet：Python 得到可用于 LaTeX 的图，主要画 CNN。

PPT 插件

• IguanaTex：帮助插入 LaTeX 公式的 PPT 插件。将输入的 LaTeX 代码转换为高质量的 png 或矢量图来插入。

图片转换

提供各种格式的图片的转换服务的网站很多。这里只是简单列举，你也可以通过搜索引擎来找到其他类似的网站。

• Convert PNG/JPEG (Raster) to EPS/PDF (Vector) Format：将 jpg、png 格式的图片文件转换为 eps 文件。
• EPS到PDF转换器：也可以将 eps 文件转换为别的格式的图片。

图片修整

• Crop PDF files online - PDF Tools：裁剪 pdf 文件的白边。
• TexLive 自带了一些命令行工具：
  • 将 eps 转换为 pdf：epstopdf <file.eps>；
  • 自动裁剪 pdf 的白边：pdfcrop <file.pdf>。

计算机科学基础知识的学习途径

计算机视觉（CV）

• 书籍推荐：
  • 《Computer Vision: Algorithms and Applications》：Richard Szeliski 所著，提供计算机视觉的全面介绍。
• 在线课程：
  • Coursera 的计算机视觉课程：由名校教授讲授，涵盖计算机视觉的基础知识。
• 开源项目：
  • OpenCV：最流行的开源计算机视觉库，可用于学习和实践。

人工智能（AI）

• 基础理论：
  • 机器学习：Andrew Ng 的机器学习课程，深入浅出。
• 框架使用：
  • TensorFlow：谷歌开发的深度学习框架。
  • PyTorch：Facebook 开发的深度学习框架，灵活易用。
• 实践项目：
  • Kaggle：数据科学竞赛平台，提供丰富的数据集和竞赛机会。

区块链（Blockchain）

• 概念理解：
  • Bitcoin Whitepaper：比特币白皮书，了解区块链的基础原理。
• 平台学习：
  • 以太坊：支持智能合约的区块链平台。
  • Hyperledger：Linux 基金会托管的开源区块链项目。
• 智能合约：
  • Solidity 官方文档：用于编写以太坊智能合约的编程语言。

数据收集资源

在科研过程中，获取高质量的数据集是进行实验和验证的关键。以下是一些常用的数据收集平台和工具，涵盖各个领域。

通用数据集平台

• Kaggle：
  • Kaggle Datasets：提供数千个开放数据集，涵盖机器学习、深度学习等多个领域。
• UCI Machine Learning Repository：
  • UCI 数据集：经典的机器学习数据集仓库，适用于分类、回归、聚类等任务。
• OpenML：
  • OpenML：一个开放的机器学习平台，提供数据集、任务和结果的共享。

公共政府数据平台

• 中国政府数据开放平台：
  • 数据中国：汇集中国各级政府的公共数据资源，包括经济、人口、环境等多个领域。
• Data.gov：
  • Data.gov：美国政府的开放数据平台，提供农业、教育、能源等领域的公共数据集。
• 欧盟开放数据门户（European Union Open Data Portal）：
  • EU Open Data Portal：提供欧盟机构和其他欧盟机构的公共数据。
• 英国政府开放数据：
  • data.gov.uk：英国政府的开放数据网站，涵盖交通、健康、教育等多个领域的数据集。
• 澳大利亚政府开放数据：
  • data.gov.au：提供澳大利亚各级政府的公共数据资源。
• 世界银行开放数据：
  • 世界银行开放数据：全球发展指标数据，包括经济、教育、健康等领域。
• 联合国数据：
  • UNData：联合国提供的全球统计数据，涵盖人口、气候、贸易等多种主题。
• 日本政府开放数据：
  • data.go.jp：日本政府的开放数据平台，提供多领域的数据集。
• 加拿大开放数据：
  • open.canada.ca：加拿大政府的开放数据门户，涵盖农业、商业、环境等领域。

计算机视觉数据集

• ImageNet：
  • ImageNet：大型图像数据库，用于图像分类和物体识别研究。
• COCO Dataset：
  • COCO：用于物体检测、分割和标注的大型图像数据集。
• MNIST：
  • MNIST：手写数字识别的标准数据集。

自然语言处理数据集

• GLUE Benchmark：
  • GLUE：用于评估自然语言理解模型的多任务基准数据集。
• SQuAD：
  • SQuAD：机器阅读理解的数据集。
• Wikipedia Dumps：
  • Wikipedia 数据集：维基百科的完整数据集，可用于多种 NLP 任务。

语音与音频数据集

• LibriSpeech：
  • LibriSpeech：大型英语语音数据集，用于语音识别研究。
• VoxCeleb：
  • VoxCeleb：大规模的说话人识别数据集。
• AudioSet：
  • AudioSet：由谷歌提供的音频事件数据集。

时序与金融数据

• Yahoo Finance：
  • Yahoo Finance API：提供股票、基金、外汇等金融数据。
• Kaggle 时序数据集：
  • Kaggle 时序数据：包含各种时序分析的数据集。

医学与生物数据集

• PhysioNet：
  • PhysioNet：提供生理学信号数据库，用于医学研究。
• The Cancer Imaging Archive (TCIA)：
  • TCIA：医学影像数据集，供癌症研究使用。

社会科学与人文数据集

• World Bank Open Data：
  • 世界银行开放数据：全球发展指标数据，包括经济、教育、健康等领域。
• Google Dataset Search：
  • Google 数据集搜索：可搜索全球各领域的数据集。

数据采集工具

• Web Scraping 工具：
  • Beautiful Soup：Python 的网页解析库，用于从网页抓取数据。
  • Scrapy：Python 的强大爬虫框架，适用于大规模数据抓取。
  • Selenium：用于自动化网页浏览和数据提取。
• API 访问工具：
  • Postman：用于 API 开发和测试的协作平台。
  • Requests：Python 的 HTTP 库，简化 API 调用。

开源数据集汇总平台

• Data.gov：
  • Data.gov：美国政府的开放数据平台，提供各领域的公共数据集。
• KDNuggets：
  • KDNuggets 数据集列表：机器学习和数据科学领域的数据集资源汇总。
• Awesome Public Datasets：
  • Awesome Public Datasets：GitHub 上的公共数据集大全。

计算机科学会议与期刊介绍

顶级会议

• 人工智能：
  • NeurIPS
  • ICML
  • AAAI
• 计算机视觉：
  • CVPR
  • ICCV
  • ECCV
• 自然语言处理：
  • ACL
  • EMNLP
  • NAACL
• 系统与网络：
  • SIGCOMM
  • OSDI
  • NSDI
• 计算机安全：
  • IEEE Symposium on Security and Privacy (IEEE S&P)
  • USENIX Security Symposium
  • ACM Conference on Computer and Communications Security (ACM CCS)
  • Network and Distributed System Security Symposium (NDSS)

重要期刊

• IEEE Transactions 系列：
  • IEEE Xplore
• ACM Computing Surveys：
  • ACM Digital Library
• Journal of Machine Learning Research (JMLR)：
  • JMLR 官网

会议期刊查找筛选

• ccf-deadlines：可以根据研究方向和 CCF 等级来筛选本年度已经确定截稿日期的会议。对国内的同学比较友好。
• AI Conference Deadlines：可以根据研究方向筛选会议。但是好像需要科学上网才能看到全部信息。
• Conference List：根据截稿时间排序，过期的会议不在首页出现。有一页可以看每个研究方向有哪些会议，但是没有办法根据研究方向筛选还没过期的会议。
• Conference Partner (会伴)：计算机最新国际会议和期刊列表。可以注册以关注会议或期刊。比较全，但目前信息更新不及时。

论文的编写与发表

论文结构

一篇优秀的论文通常包含以下几个部分：

1. 题目：题目是论文的招牌，旨在告诉读者论文的主要内容并暗示研究成果。一个好的题目应贴切、具有新鲜感和创意，准确反映论文内容。题目长度适中，字词精准，避免过长或过短。

2. 摘要：摘要是整篇论文的缩影，应提纲挈领地概述研究内容和成果。内容清晰简洁，避免冗长，使读者在阅读后对论文有清晰的概括。

3. 导论：导论引导读者进入论文的核心，包括研究动机、所探讨的问题、解决问题的重要性。介绍相关研究成果的优缺点，指出本研究与他人工作的差异和优势。

4. 回顾：回顾相关的研究方法，简要介绍他人的工作，为后续的比较和讨论奠定基础。无需详述，可通过示例或重写算法突出重点。

5. 主体：详细描述所提出的方法，是整篇论文的核心。通常只提出一个方法，避免在一篇论文中提出多个互相竞争的方法，除非每个方法都有特定的适用条件。

6. 理论分析：这是论文的重要部分，用于证明所提出方法的正确性、适当性和可行性。利用相关理论进行分析，与其他方法比较，突出本方法的优势。

7. 实验：通过实验数据验证理论分析的正确性和优越性。实验数据应客观、充足，避免伪造数据。多引用知名数据集和实验结果，增强说服力。

8. 讨论：针对理论分析和实验结果进行讨论，分享观察到的现象和心得。内容应客观，不夸大其词，全面交代方法的优缺点。

9. 结论：对整篇论文进行总结，强调研究贡献，突出论文价值。可提出值得思考的问题或未来研究方向，供读者参考。

10. 参考文献：列出论文中提及的所有参考文献，格式统一，信息完整，方便读者查阅。只列出实际引用的文献，确保准确性和相关性。

投稿与审稿流程

• 期刊/会议选择：根据研究领域和成果选择合适的期刊或会议，了解其影响力和审稿周期。

• 投稿准备：按照目标期刊或会议的投稿指南准备稿件，确保格式、字数和模板符合要求。

• 审稿应对：认真阅读审稿意见，逐条回复并修改稿件。保持积极的态度，及时反馈，必要时可进行申诉。

参考文献的注意事项

• 相关性：只列出论文中实际引用的文献，避免堆砌无关的参考文献。

• 格式统一：遵循目标期刊或会议的参考文献格式要求，确保信息完整，包括作者、标题、出版物、年份等。

• 权威性：优先引用权威期刊、知名会议和经典著作，提升论文的学术水平。

• 准确性：确保引用的文献信息正确，引用序号与正文对应，避免错误引用。

论文投递

匿名链接

出于论文盲审考虑，有时候文件（如源码）链接需要是匿名的。有些人会选择在 Github 上创建一个匿名账号，但为每一个会议的每一篇论文都创建一个账号可能过于繁琐。我查到有一些工具支持匿名分享文件如下。

• Dropbox：应该是最常用的。
• Open Science Framework
• Figshare

arXiv 提交

• Arxiv 论文提交流程——看这篇就够了：文章，用于了解将论文提交至 arXiv 上的流程。
• arxiv-latex-cleaner：将论文的 LaTeX 代码清理为提交至 arXiv 上的要求。一个亮点是能够自动清理掉论文中所有被注释掉的内容。
• overleaf -> arxiv 丝滑提交过程：如果是使用 Overleaf（而不是在本地将 LaTeX 代码编译为论文），可以先参考本文下载合适的源码包，然后再考虑使用 arxiv-latex-cleaner。

代码开源

为已发表的论文提供清晰、可复现的代码能够有效推动领域发展。这里推荐一些对开源代码有帮助的工具。

• ReproducibilityChecklist-v2.0：一份机器学习复现清单，列举了你应该提供哪些文件来增强你的论文的可复现性。
• pigar：Python 项目 requirements 文件自动生成工具。

时间管理与效率提升

• 计划制定：
  • Trello：可视化的任务管理工具。
  • Asana：团队协作和项目管理平台。
• 笔记和知识管理工具：
  • Notion：集笔记、知识库、任务管理于一体的全能工具。
  • OneNote：微软推出的数字笔记应用，支持多平台同步。
  • Evernote：支持跨设备的笔记和文档管理工具。
• 番茄工作法：
  • 番茄钟应用：在线番茄钟，帮助专注工作。
• 效率工具：
  • RescueTime：帮助追踪和管理时间使用情况。
  • Focus@Will：提供专注工作的背景音乐，提高效率。

学术报告与展示

• PPT 制作：
  • Microsoft PowerPoint：常用的演示文稿软件。
  • LaTeX Beamer：使用 LaTeX 制作演示文稿。
• 口头报告：练习演讲技巧，提升表达能力。
• 海报展示：
  • PosterMyWall：在线制作海报的工具。

更多资源与学习建议

在线课程与学习平台

• Coursera：
  • Coursera 官网：提供大量计算机科学课程。
• edX：
  • edX 官网：由哈佛和 MIT 创立的在线学习平台。
• Udacity：
  • Udacity 官网：专注于职业技能的在线课程。
• YouTube：
  • MIT OpenCourseWare：MIT 公开课频道。
  • Stanford Online：斯坦福大学在线课程。

社区与论坛

• Stack Overflow：
  • Stack Overflow：解决编程问题的宝库。
• Reddit：
  • r/computerscience：计算机科学讨论组。
• 知乎：
  • 知乎：获取中文社区的知识分享。

心理健康咨询

在科研过程中，保持心理健康至关重要。高强度的学习和研究压力可能会影响情绪和身心健康，以下是一些心理健康咨询资源：

• 学校心理辅导中心：大多数高校都设有心理辅导中心，提供专业的心理咨询服务，建议预约咨询。
• 心理健康热线：
  • 中国心理援助热线：拨打电话 12320，获取免费的心理援助服务。
  • 全国心理援助联盟热线：400-161-9995，提供全天候的心理支持。
• 在线心理咨询平台：
  • 壹心理：提供专业的在线心理咨询和心理测试。
  • 简单心理：连接用户与持证心理咨询师的平台。
  • 春雨心理：提供在线心理咨询和健康指导。

结论

科研是一项长期且富有挑战性的任务，但通过合理的规划和持续的努力，你将能够取得令人满意的成果。希望本指南能为你的科研之路提供有益的帮助，祝你在学术领域取得卓越的成就。