小编在做research时最经常用的网站是知乎、Quora和BBS,为了便于快速寻找思路,多年来也摸索到了一些相对冷门但非常实用的学术网站,快来看看有没有你们需要的!

Library Genesis 的口号是“帮助全人类知识无版权传播”。这个网站上论文下载非常方便,有大量多年前发布的冷门文献和书籍,但是它更新也非常频繁,今年spring quarter的final paper小编还搜到了当月才出版的文献。简陋的外观设计并不影响它的资源质量,反而这种复古的设计加深了探索的欲望,多语种的数据库,丰富的文献能让你浪一天!

Research Gate 是世界最大的科学资源论坛,小编发现也有很多商科社科资源,有用户上传的免费和付费资源。可以和Library Genesis 配合使用。此网站主要优势是通过它搜索并下载的资源可以直接作为reference链接,不侵犯版权,还包含许多其他数据库的资源。RG的搜索功能也很贴心,你可以把要搜索的范围局限到researcher, projects, jobs, 甚至是某个学校的某个学院在某一年所有的publication都能清楚地罗列。

小编虽然是politics & policy类型的专业,平时的研究还是少不了量化的部分,甚至一大半学习时间都在Python, R和Stata中抓狂。在Machine Learning和Statistics领域,小编的美国同学常逛的导航网站是Facebook版面的code.fb.com,有许多网站都在上面打广告,有趣的很。中国留学生中最熟知的莫过于mlhub123导航站,里面有大量的网站推荐。其中有两个冷门却很有特点的站点:

Paper With Code 全部都是关于Machine Learning和语言的文献,文献链接的资源位于Cornell University Library的arxiv.org, 大部分是开源,paper附带的code链接的资源位于Github, 也是开源。此网站内容倍儿新,不信你们去搜当天的资源至少也有五六篇,而且还有Like功能,相当于帮你筛选最流行,写得最棒的文章。

Chainer 的官方标语是“A flexible framework of neural networks,” 它是一个基于Python的独立的deep learning模型开源框架,对比今年在GitHub发布的大火的备受大公司研究团队支持PyTorch0.4.0, Chainer还可以说得上是它的爸爸之一,因为PyTorch的招牌—GPU动态模型就是创业公司Preferred Networks的Chainer在2015年最先介绍的。Chainer灵活且直观, 可在一台机器上使用多个GPU,设计基于define by run原则,即网络在运行动态中定义, 而不是在启动时定义。

本科在读的理工科同学用好 Stackoverflow,Mathoverflow 这些最流行的其实就足够了! 商科的小伙伴用 HBS 和 Economist,或者研究一下 Emerald Insight 和Marketline 来扩充你的期刊阅读范围也可以了,当然 BBS 也还是值得留存在你的 list,毕竟是大神和非开源资源的聚集地! 小编在大部分领域是非专业,网站介绍如有不妥的地方欢迎指正,也欢迎小哥哥小姐姐在评论里推荐一下你们常用的冷门学术网站!

以上部分内容及图片参考网络,具体信息以各官网为准

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