作为一个研究生，有哪些你直呼好用的科研神器？
一、文献管理与阅读类：告别纸海，拥抱数字世界
EndNote / Zotero (我更偏爱 Zotero)
为啥好用？ 读研初期，论文堆积如山，光是下载、分类、整理，就已经让人头大。然后是写论文时，引用格式千变万化，手动修改简直是噩梦。EndNote 和 Zotero 简直是救世主。它们可以让你：
一键导入文献： 直接从数据库（Web of Science, Scopus, PubMed, Google Scholar 等）或者网页上抓取文献信息，包括标题、作者、摘要、DOI 等，甚至可以直接下载 PDF。
强大的文献库管理： 可以根据项目、研究方向、关键词等对文献进行分组，打标签，添加笔记和评论。这意味着你可以在自己的文献库里像逛淘宝一样“搜索”你的知识。
方便的引用与生成参考文献列表： 在 Word/LaTeX 中安装插件后，可以在写作时直接插入文献引用，EndNote/Zotero 会自动根据你选择的期刊格式生成规范的参考文献列表。不用再手动核对文献格式，省下的时间能多读两篇文献。
跨平台同步： Zotero 可以通过自己的服务器或者其他云盘（如 Dropbox, Google Drive）同步，这样你可以在不同电脑上访问你的文献库，非常方便。
我的使用心得： 我个人倾向于 Zotero，因为它开源免费，而且有非常活跃的社区支持，插件生态也很丰富。一开始可能需要花点时间熟悉它的操作逻辑，但一旦上手，你会觉得之前手动管理的痛苦是多么不值得。我通常会为每个研究项目建立一个独立的文件夹，并将相关的文献导入其中，同时会在文献的笔记区域写下我对这篇文献的理解、关键方法、以及与我研究的关联性。这相当于一个动态的文献综述笔记。
InstaPaper / Pocket
为啥好用？ 很多时候我们会在网上看到一些很好的博客、技术文章、新闻报道，甚至是未完全读完的网页。InstaPaper 和 Pocket 可以让你把这些内容“保存”下来，并且去除广告和杂乱的排版，提供一个纯净的阅读环境。它们通常还有很多实用的功能：
稍后阅读列表： 随手保存，有空再看，避免信息碎片化。
跨平台同步： 在电脑上看到想读的，可以在手机上继续读。
高亮和笔记： 可以像阅读电子书一样高亮重要的句子，并添加自己的想法，这些笔记会同步到你的账号里。
导出功能： 有些工具支持将高亮和笔记导出，方便回顾总结。
我的使用心得： 我主要用它们来保存一些研究方法介绍、技术教程、以及一些非正式但非常有启发的观点文章。很多时候，一篇论文的思路可能就来自于一篇技术博客的灵感。它们是扩展你知识边界的利器。
二、笔记与知识管理类：构建你的第二大脑
Obsidian (强推！)
为啥好用？ 如果说 Zotero 是文献管理的“整理筐”，那 Obsidian 就是构建你“知识网络”的“思维工坊”。它的核心在于“双向链接”和“图谱视图”。
双向链接 (Backlinks)： 你可以在一个笔记里链接到另一个笔记，并且在被链接的笔记中也能看到是谁链接了它。这意味着你的知识不再是孤立的点，而是相互关联的网络。
图谱视图 (Graph View)： 通过可视化你创建的笔记之间的连接，你可以直观地看到你的知识体系是如何构建的，哪些概念是核心，哪些是边缘。
本地存储，Markdown 支持： 你的所有笔记都存储在本地的 Markdown 文件里，你可以完全掌控你的数据，不用担心被某个平台绑架。Markdown 的轻便和易读性也让写作体验极佳。
插件生态丰富： 社区开发了大量插件，可以实现待办事项管理、日历、看板、甚至是思维导图的集成。
我的使用心得： 我用 Obsidian 来记录我的学习心得、实验记录、论文读后感、项目进展、甚至是一些生活感悟。每当我学习一个新的概念，我都会创建一个对应的笔记，然后尽可能地将它与我已有的知识点通过双向链接起来。比如，当我读一篇关于“梯度下降”的论文，我会在笔记里写下它的核心思想，然后链接到我之前关于“优化算法”的笔记，甚至链接到一些关于“导数”的数学概念。这样，随着时间的推移，你会发现你构建了一个庞大而精密的知识网络。当你想回顾某个知识点时，你只需要搜索关键词，或者从图谱中找到它，它会自然地展现出与它相关的其他知识，帮助你形成更深刻的理解。
Notion
为啥好用？ Notion 是一款“全能型选手”，它集笔记、数据库、项目管理、看板、日历等多种功能于一身。它的强大之处在于其灵活性和高度的可定制性。
多功能页面： 你可以创建一个简单的文本笔记，也可以创建一个包含表格、数据库、日历、嵌入视频的复杂页面。
数据库功能： 这是 Notion 的核心亮点之一。你可以为你的文献、项目、任务等创建数据库，并添加各种属性（如状态、截止日期、负责人、标签等），然后通过不同的视图（表格视图、看板视图、日历视图、画廊视图）来展示和管理它们。
模板功能： 有大量的社区模板可以用，也可以自己制作模板，大大提高效率。
我的使用心得： 我主要用 Notion 来管理我的科研项目。我会为每个项目创建一个主页面，然后在里面建立文献列表数据库（链接到 Zotero），实验记录数据库，任务列表数据库，会议纪要数据库等。我可以很方便地在项目页面中链接到相关的笔记和文献。它就像一个集成了项目管理和知识库的个人工作站。它的数据库功能尤其适合管理一些结构化的信息，比如我的实验数据记录，或者我参加的会议列表和要点总结。
三、数据处理与可视化类：让数据说话，让图表闪耀
Python (配合 Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikitlearn)
为啥好用？ 作为一个研究生，掌握编程语言处理数据几乎是必备技能。Python 凭借其易学易用、生态强大，成为了许多人的首选。
Pandas： 处理表格数据的神器，读写 CSV、Excel，数据清洗、筛选、合并、分组聚合，简直无所不能。
Matplotlib & Seaborn： 数据可视化的利器，可以绘制各种精美的图表，从简单的折线图、散点图，到复杂的统计图、热力图，都能轻松搞定。
Scikitlearn： 如果你的研究涉及机器学习或者数据挖掘，Scikitlearn 提供了大量常用的算法和工具，从数据预处理到模型评估，一应俱全。
我的使用心得： 我的数据处理流程通常是：用 Pandas 读取原始数据（可能是从仪器导出的文件、数据库查询结果等），进行数据清洗（处理缺失值、异常值），进行特征工程，然后用 Matplotlib 或 Seaborn 绘制图表来探索数据的规律和展示研究结果。比如，我需要分析不同实验条件下某个指标的变化趋势，我可以用 Pandas 读取数据，然后用 Seaborn 画一个带有置信区间的折线图，清晰地展示数据的变化和方差。很多时候，一个好的图表比长篇大论更能说明问题。
Jupyter Notebook / JupyterLab
为啥好用？ 这是一个交互式的计算环境，可以将代码、文本说明、数学公式、图表完美地结合在一起。
代码与解释并存： 你可以在一个 notebook 中同时编写代码、运行代码、查看结果（包括表格、图表），并用 Markdown 文本解释你的分析思路、实验步骤。
迭代式开发： 特别适合进行探索性数据分析和模型开发，你可以逐个单元格地运行代码，实时查看结果，不断调整和优化。
分享性： Notebook 可以导出为 HTML、PDF 等多种格式，方便与导师和同学分享你的工作内容和过程。
我的使用心得： 我几乎所有的代码工作都放在 Jupyter Notebook 里完成。每次做实验或者分析数据，我都会创建一个新的 Notebook，从数据导入开始，一步步记录我的操作和思考。这不仅能让我清晰地回顾我的分析过程，也能保证结果的可重复性。写论文时，可以直接将 Notebook 中的图表和数据分析部分复制粘贴过来，效率很高。
四、沟通协作与效率工具类：让团队合作更顺畅
GitHub / Gitee (代码托管与协作)
为啥好用？ 对于需要进行编程的研究，或者需要多人协作开发算法的课题组来说，GitHub/Gitee 是必不可少的。
代码版本控制 (Git)： 记录你每一次代码的修改，可以随时回退到之前的版本，避免因为误操作丢失代码。
团队协作： 可以方便地多人共同维护一个项目，通过分支、合并等机制管理不同的开发任务。
项目管理： 提供 Issue 跟踪、项目板等功能，可以管理任务和 bug。
我的使用心得： 我用 GitHub 来管理我的一些开源项目，也用它来和同学一起完成一些编程任务。即使是个人项目，我也倾向于使用 Git 来管理代码版本，这样可以让我更放心地进行代码的重构和实验，即使出现问题也能迅速恢复。
Microsoft Teams / Slack / 钉钉 / 飞书 (即时沟通与协作平台)
为啥好用？ 在一个团队中，高效的沟通是项目顺利进行的关键。这些平台提供了即时消息、文件共享、视频会议、群组管理等功能。
信息集中化： 所有的沟通、文件、任务都可以在一个平台上进行，避免信息分散在邮件、微信等多个渠道。
团队协作效率： 可以创建不同的频道来讨论不同的项目或话题，方便信息管理。
我的使用心得： 我们课题组主要使用 Teams。我们有个总的频道用来发布通知和重要信息，然后为每个小项目创建单独的频道，方便成员讨论和分享资料。这比用微信群聊更能清晰地管理信息，而且可以方便地搜索到历史消息和文件。
五、其他锦囊妙计
LaTeX (排版利器)
为啥好用？ 如果你的论文、报告需要严谨规范的排版，特别是涉及到大量的公式、图表、参考文献，LaTeX 是不二之选。
专业排版： 生成的文档在视觉效果和专业性上远超 Word。
公式排版： 能够完美处理复杂的数学公式。
交叉引用与参考文献管理： 可以非常方便地进行图表、公式的交叉引用，并且与文献管理软件配合，生成格式规范的参考文献列表。
我的使用心得： 刚开始接触 LaTeX 会有点陡峭，需要学习一些基本的命令和语法。但一旦你掌握了它，你会发现写论文的效率和质量都会有质的提升。尤其是在写涉及大量公式的论文时，LaTeX 的优势就显现出来了。我推荐使用 Overleaf 这个在线的 LaTeX 编辑器，它支持多人协作，并且不需要本地安装软件，非常方便。
思维导图软件 (XMind, MindMaster 等)
为啥好用？ 当你需要梳理复杂的思路、规划研究方案、或者整理知识体系时，思维导图是非常有效的工具。
可视化结构： 将你的想法以层级结构的方式呈现出来，清晰明了。
发散性思维： 鼓励你从一个中心主题发散出更多的想法和联系。
我的使用心得： 我会在研究初期用思维导图来梳理我的研究思路，列出可能的实验方向和需要解决的关键问题。在学习新知识时，也会用它来总结和串联概念。
说了这么多，其实最核心的还是 找到适合自己的工具，并且坚持使用，形成自己的工作流程。科研是一个不断探索和学习的过程，技术和工具也在不断发展，保持开放的心态，多尝试，多交流，总能找到让你事半功倍的“神器”。希望我的这些经验能对你有所帮助！
网友意见
介绍两个称的上科研神器的网址吧。
1.Connected Papers
网址：Connected Papers | Find and explore academic papers
下面是这个网站的介绍：
- 获得一个新的学术领域的视觉概述
搜索一个论文，它会形成一个图表，通过球连接来建立这个论文在所在领域的位置
1) 每个小球代表一篇文献，最中间黑色边框的小球就是搜索的文章
2) 右下角有年份分布图标，小球的颜色越深代表时间越近
3) 球的大小与被引用次数有关，小球越大表示被引次数越多
4) 小球之间的连线表示引用关系，相似的文章会距离较近或者中间有很强的连线
5) 点击小球右侧会出现该文献的相关信息。
- 确保没有漏掉一篇重要的论文
在一些领域，比如机器学习，许多新的论文已经发表，很难跟踪。通过连接文件，你可以搜索和直观地发现最近的重要文件。不需要列清单。
- 发现最相关的优先级和衍生作品
使用先前的工作视图，找到感兴趣领域的重要文献。使用衍生作品视图来查找该领域的文献评论，以及最近发表的文章之后的最新状态。
总的来说，这个网站真的很有用，许多功能还有待发掘，我现在还没有搞太懂，只是简单用来搜索论文来源的逻辑链。
2.SCI-HUB
网址： SCI-Hub论文下载可用网址链接（实时更新） - YoviSun工具集
既然上面介绍了怎么搜索论文的来源，那现在就需要把那些论文下载下来了。在这真心感谢我的女神Alexandra Elbakyan（亚历山德拉·埃尔巴克彦），也就是sci-hub的创始人。这个网址基本都知道，就不详细介绍了，大家加油！
3.谷歌镜像和维基百科镜像
网址：Mirror List (library.ac.cn)
平常搜索用烦了百度和必应可以换个口味，用谷歌搜索一下，功能不必多说了吧，应该都懂，谷歌有个功能还挺好，就是谷歌图片搜索，比如说搜索的激光雷达，它下面会有包含激光雷达科普的网页，还有些论文，不知道论文中的图片可不可以直接搜索到，不过这图片搜索结果质量感觉比百度高一截，这个就不细说了，大家日常使用对比就应该知道了。
这个网址还有维基百科的镜像，日常查东西也可上去看看，跟百度百科风格不同，值得参考。
说实话没想到能收获那么多赞，第一次昂，感谢大家的支持，也补充一个我日常用的网址吧，希望能对你们有所帮助，后续如果还有比较好用的网站或者软件也会分享出来，希望大家科研生活顺顺利利吧，大家共同进步！！！
从今年一月到现在，我已经投出去了五篇论文（ITSC一作已中，ICRA一作已中，IOTJ二作, CVPR一作，TIP一作在投），github上提交了1000次commits。虽然离大佬们的文章质量数量还差一大截，也不知道这些文章能不能中，但是每一篇都绝不是灌水之作，所以我对自己的科研效率整体还是比较满意的。除了内心的驱动力外，有一些科研工具极大提高了我的科研效率。在这里我想从时间管理、论文阅读与写作、代码学习与管理、课程学习、健身放松五个领域分享让我效率倍增的科研神器。
时间管理
先推荐一个可以帮你追踪科研任务完成情况的神器——Trello. 在这款线上软件里，你可以针对不同的论文建立不同的看板（例如下图是我开发的一款仿真软件OpenCDA的看板)，然后在该看板下你可以建立多个不同种类的任务列单，比如我这里建了 To-do, Doing, Done三个列单，然后在每个列单下写上对应的该论文的任务，并且给每个任务分配一个due date. 比如我现在正在把gym-carla的架构移植到OpenCDA里，要在十月13日之前完成。同时该软件还支持多人协作，如果你有多个小伙伴一起在合作同一篇论文，那你们可以一起编辑这篇论文的看板，同时把每个任务分配给不同的小伙伴，这样就能做到全面、即时地跟踪科研完成情况。
Keep&Share: 这是一款帮你制定日程表的免费线上软件，可以精确到每天的每一分钟你计划做什么，它界面很简洁，不像很多其他日程设定的软件操作繁琐，鼠标点几下就可以把你今天想做的全都规划好。所以我的日常大概是这么个流程：先用Trello理清楚我要做的科研任务，然后再到Keep&Share上将这些科研任务规划到日常作息之中。
论文阅读
Researchgate: 我在读博之前每天早上第一件事是刷手机朋友圈，读博之后每天早上第一件事变成了刷researchgate.我个人认为，researchgate就像科研人员的朋友圈。 它会经常根据你的领域推荐许多有意思的文章或者最新的文章，很多只需要大概看一眼abstract便知道了他大概的idea, 很适合快速增加你的科研素养。
Paperwithcode: 这个很多人都提到过，想找到某篇论文官方源代码和各种民间复现，这里就是最好的去处。
s某c某i某hub: 咳咳。
Google Scholar: 追踪大佬个人成果的神器，现在基本每个人都会注册google scholar, 点击你心仪大佬页面上的follow按钮，就能得到他们的实时学术成果更新。
EndNote: 文献管理的数据库，看过的不错的文献都可以按分类扔到这里面来，妈妈再也不用担心我找不到读过的文献了！
几个深度学习/计算机视觉/NLP方向不错的公众号：CVer, 机器之心，极市平台。这几个公众号会经常推送热点文章，对于不想看英文的小伙伴来说是个快速了解最顶尖论文的好平台。
Confluence Page: 大公司很多用这个软件来管理内部文档（比如奔驰 oppo), 我也经常用来放我的一些科研思路、论文阅读笔记、工程踩坑，尤其适合同一个实验室共享一个page, 比google doc好用很多。
论文写作
Overleaf（多人在线Latex), Grammarly(免费检查论文拼写与语法）, TableGenerator（像word一样产生Latex表格）这几个已经被好几个小伙伴提到了，在这里不再多说，确实是每次写论文必用。
Inkscape: 做图神器，专门用来做research需要的高清矢量图，入门有点点麻烦，但是用好了之后非常好使。
代码学习与管理
github: 世界上最好的开源代码学习与管理平台。虽然很多人提到了github, 但我觉得很多用户并不是真的会用github.
首先对于代码管理来说，一定要用好git里branch和PR这两个概念，尤其是在多人合作的时候。你的main(以前叫master) branch永远只放已经完全成熟的代码，每个合作者在写自己的代码的时候要根据任务建立一个相应的branch(例如 feature/data_preprocess), 然后提交pull request，同伴review了你的代码后merge到develop branch上，最后整个系统都测试成熟了再合到main上。这个流程在多人合作时非常重要，它能帮你减少许多不必要的代码冲突、关键代码错误。
对于代码学习来说，github可以用来快速帮你诊断一套代码是不是优质的，值不值得你花时间去读。一般来说好的代码库 Readme会写的很详细, star较多，有数个closed issue，最好还有一些PR, 厚脸皮推荐下我自己写的代码，基本符合以上要求。
Pycharm: 写python的小伙伴强力推荐用这款IDE, 自动纠错，自动引包，支持断点debug, 十分适合用来开发代码和阅读别人写的优质代码。更多详细功能可以看我这篇文章介绍：
google drive: 由于美国学校的gmail邮箱都是提供无限存储上限的，google drive是一个非常好的存放数据的地方。
课程学习
做科研持续学习、不断加强自己的基础知识是非常重要的，所以我经常会在业余时间上一些网课，给自己的科研充电。这里推荐一些我常用的网课平台，并分析一下各大平台的优劣势。
深蓝学院： @深蓝学院 最近新起来的在线网课教育课程，有许多robotics相关的课程，课程都很硬核，都很有干货，价格适中，但是会占用比较多的时间，所以上之前一定要给自己留出足够的时间，否则基本就是浪费钱财了（我自己就是最好的例子）。
Udacity: 很老牌的在线网课网站了，它的特点主要有三个：1. 贵，最贵的能到一万rmb！2.只出热点方向的课程。3.绝大多数课程已经十分不走心。除了自动驾驶相关的课程和一两个免费的课程，我基本不推荐这里的网课。
Udemy: 有各种各样的网课，数量多、涵盖面广， 打折的时候购买非常便宜，但是质量需要好好斟酌。
Cousera: 里面的网课都很学术派，我个人认为和工业界有点脱节，但是很适合作为入门。
Youtube：里面会有很多名校的公开课程，比如MIT的线性代数，斯坦福的cs 230等等。
B站：B站现在有很多中文的网课，比如周博磊老师的强化学习课程，质量都十分不错。
健身与放松
做科研的小伙伴一定要在努力工作的同时学会放松，一直绷着弦到后面一定会将精力消耗殆尽。
Keep: 我个人认为这款健身软件非常适合做科研的同学，因为只要有一块狭小的空间，在任何地点任何时间你都可以跟着它里面的教程进行徒手动作健身，非常灵活，我在疫情期间WFH时经常使用。
八段锦： 这并不是一款软件，而是一套强身健体用的“体操”，大概十分钟做一次，里面有很多放松腰椎和肩颈的动作，非常适合常坐久视的小伙伴。
Apple Watch或类似的智能手表：主要是为了记录你的睡眠状况，根据睡眠状态来调整作息与饮食，毕竟睡眠对科研人员来说非常重要。
知乎：吃科研大瓜，看大佬凡尔赛的最好去处，最近还有很棒的哥几个系列。
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