研究生博士生平时喜欢浏览哪些网站？
作为一名研究僧和博导，我平时浏览的网站可以说是五花八门，既要紧跟学术前沿，也要关注科研工具和资讯，偶尔还要放松一下大脑。下面就给大家掰扯掰扯我平时常逛的那些地方，力求详细到位，绝不“机器人腔”。
一、 学术前沿与文献获取，这是安身立命之本
PubMed / Google Scholar / Web of Science / Scopus： 这几位可以说是学术界的“顶流”。PubMed是生物医学领域的神器，最新的研究成果几乎都能第一时间找到。Google Scholar虽然包容性强，但有时信息质量参差不齐，需要甄别。Web of Science和Scopus则是我们领域“大佬”们引用的必争之地，引用量、影响因子什么的都在这儿。我平时会定期关注这些平台的首页推荐、热点论文，也会根据自己的研究方向搜索关键词，看看有没有新冒出来的、值得深挖的文献。有时候为了抢先看到某个会议的摘要，会盯着这些网站看好几天。
arXiv.org： 这个网站对物理学、数学、计算机科学等领域的研究者来说，简直就是“预印本的圣地”。很多前沿的研究成果，在正式发表之前就会上传到这里。虽然是未经同行评审的预印本，但很多时候能够帮助我们提前了解领域的最新动态，甚至指导实验设计。我会每天或者隔天就扫一眼arXiv的计算机科学（cs.CV, cs.LG, cs.AI等）和物理学（condmat, hepth等）板块，看看有没有惊喜。
ScienceDaily / EurekAlert!： 这两个网站是比较面向大众的科学新闻发布平台，很多大学和研究机构会在这里发布最新的研究成果新闻稿。虽然不如直接看论文严谨，但作为快速了解不同领域最新发现的窗口，它们很实用。有时候能从中发现跨学科的研究思路，也挺有意思的。
专业领域的顶尖期刊官网（Nature, Science, Cell, PNAS, IEEE Xplore, ACM Digital Library等）： 这是我必去的“根据地”。不用多说，这些期刊代表了各个领域的最高水平。我会定期浏览它们最新一期的目录，或者订阅邮件通知，一旦有与我研究相关的重要论文，就会第一时间去阅读。有时候也会翻看“编辑推荐”或者“特刊”，会有一些意想不到的收获。
二、 科研工具与协作，让科研事半功倍
GitHub： 这个不必多言，对于计算机、人工智能等领域的学生和研究者来说，GitHub就是“代码的宇宙”。我经常在这里找开源的代码库来复现别人的工作，或者学习别人的实现思路。也会关注一些有影响力的项目，看看它们的发展动态。有时候自己写了一些小工具或者数据分析脚本，也会上传到GitHub上，方便自己管理和分享。
Stack Overflow / Zhihu (知乎)： 当你在写代码、做实验或者处理数据遇到瓶颈时，这里就是你的“救命稻草”。Stack Overflow是程序员的天堂，几乎所有你能想到的编程问题都能在这里找到答案。知乎上虽然也有很多低质量内容，但也有不少高质量的科普和技术讨论，尤其是一些“如何XXX”的问题，往往能提供非常实用的方法论。我经常在这里搜集解决问题的经验和技巧。
Google Colaboratory / Kaggle： 对于需要进行大量计算或者机器学习实验的研究者来说，Colab提供了免费的GPU资源，非常方便。Kaggle则是一个数据科学竞赛的平台，除了竞赛本身，它上面还有大量的数据集和Kernel（代码案例），是学习和实践数据科学技能的绝佳场所。
EndNote / Mendeley / Zotero (文献管理软件官网或相关论坛)： 虽然不是直接浏览，但这些文献管理软件的官网和社区论坛是我获取使用技巧和插件信息的重要渠道。把文献管理得井井有条，是高效研究的基础。
三、 信息获取与交流，紧跟时代脉搏
领域内的专业论坛、邮件列表（Mailing Lists）： 很多学术领域都有自己的专业论坛或者邮件列表，比如计算机视觉领域的CVPR/ICCV/ECCV的官网（常常会发布会议信息和接收论文列表），或者一些特定算法的邮件列表。这里的信息往往更即时、更具讨论性，是了解学术界“小道消息”和前沿动态的好地方。
一些知名研究机构的博客或新闻页面（如Google AI Blog, DeepMind Blog, OpenAI Blog等）： 这些机构是各自领域的研究“航母”，它们的博客往往会发布一些非技术性但非常有洞察力的文章，介绍它们最新的研究方向、思想和成果。这有助于我们从更宏观的视角理解学科发展趋势。
中文技术社区（如CSDN, 掘金, V2EX）： 虽然我更习惯于英文文献，但中文技术社区也有其独特价值。有时候在国内找到特定问题的解决方案，或者想了解国内开发者的一些经验分享，这些社区是很好的补充。特别是对于一些中文资料稀缺的技术点，这些社区的讨论会非常有帮助。
Twitter (X) / LinkedIn： 这两个平台是我“扫荡”学术圈动态的利器。关注我领域的知名学者、研究团队、会议组织方，他们会在上面分享最新的论文、观点、招聘信息，甚至是个人生活的一些有趣片段。这是一种非常直接的学术社交方式。我会利用碎片时间刷一下，看看有没有什么新消息。
四、 偶尔的放松与拓展视野
YouTube / Bilibili： 除了学术相关的讲座和报告，我也会在上面找一些科技类、纪录片类的视频，或者是一些有趣的人文历史内容，放松一下大脑。B站上也有一些非常高质量的科普视频，例如讲算法原理、物理概念的，非常有启发性。
各种在线课程平台（Coursera, edX, Udacity）： 虽然现在课程很多，但偶尔也会去看看有没有新开设的、我感兴趣的课程，学习一些与本职工作不直接相关但有助于拓展思维的知识。
总而言之，作为一名研究僧或者博士生，我们的信息获取渠道是多元且持续更新的。我们不会仅仅局限于某个类型的网站，而是会根据研究的需求、信息的时效性以及个人的兴趣，在不同的平台之间切换。关键在于能够快速有效地找到自己所需的信息，并且保持对新知识的好奇心和学习能力。这就像是在数字海洋里航行，你需要知道哪里有宝藏，哪里有风暴，也知道如何在复杂的航道中辨别方向。
一、 学术前沿与文献获取，这是安身立命之本
PubMed / Google Scholar / Web of Science / Scopus： 这几位可以说是学术界的“顶流”。PubMed是生物医学领域的神器，最新的研究成果几乎都能第一时间找到。Google Scholar虽然包容性强，但有时信息质量参差不齐，需要甄别。Web of Science和Scopus则是我们领域“大佬”们引用的必争之地，引用量、影响因子什么的都在这儿。我平时会定期关注这些平台的首页推荐、热点论文，也会根据自己的研究方向搜索关键词，看看有没有新冒出来的、值得深挖的文献。有时候为了抢先看到某个会议的摘要，会盯着这些网站看好几天。
arXiv.org： 这个网站对物理学、数学、计算机科学等领域的研究者来说，简直就是“预印本的圣地”。很多前沿的研究成果，在正式发表之前就会上传到这里。虽然是未经同行评审的预印本，但很多时候能够帮助我们提前了解领域的最新动态，甚至指导实验设计。我会每天或者隔天就扫一眼arXiv的计算机科学（cs.CV, cs.LG, cs.AI等）和物理学（condmat, hepth等）板块，看看有没有惊喜。
ScienceDaily / EurekAlert!： 这两个网站是比较面向大众的科学新闻发布平台，很多大学和研究机构会在这里发布最新的研究成果新闻稿。虽然不如直接看论文严谨，但作为快速了解不同领域最新发现的窗口，它们很实用。有时候能从中发现跨学科的研究思路，也挺有意思的。
专业领域的顶尖期刊官网（Nature, Science, Cell, PNAS, IEEE Xplore, ACM Digital Library等）： 这是我必去的“根据地”。不用多说，这些期刊代表了各个领域的最高水平。我会定期浏览它们最新一期的目录，或者订阅邮件通知，一旦有与我研究相关的重要论文，就会第一时间去阅读。有时候也会翻看“编辑推荐”或者“特刊”，会有一些意想不到的收获。
二、 科研工具与协作，让科研事半功倍
GitHub： 这个不必多言，对于计算机、人工智能等领域的学生和研究者来说，GitHub就是“代码的宇宙”。我经常在这里找开源的代码库来复现别人的工作，或者学习别人的实现思路。也会关注一些有影响力的项目，看看它们的发展动态。有时候自己写了一些小工具或者数据分析脚本，也会上传到GitHub上，方便自己管理和分享。
Stack Overflow / Zhihu (知乎)： 当你在写代码、做实验或者处理数据遇到瓶颈时，这里就是你的“救命稻草”。Stack Overflow是程序员的天堂，几乎所有你能想到的编程问题都能在这里找到答案。知乎上虽然也有很多低质量内容，但也有不少高质量的科普和技术讨论，尤其是一些“如何XXX”的问题，往往能提供非常实用的方法论。我经常在这里搜集解决问题的经验和技巧。
Google Colaboratory / Kaggle： 对于需要进行大量计算或者机器学习实验的研究者来说，Colab提供了免费的GPU资源，非常方便。Kaggle则是一个数据科学竞赛的平台，除了竞赛本身，它上面还有大量的数据集和Kernel（代码案例），是学习和实践数据科学技能的绝佳场所。
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三、 信息获取与交流，紧跟时代脉搏
领域内的专业论坛、邮件列表（Mailing Lists）： 很多学术领域都有自己的专业论坛或者邮件列表，比如计算机视觉领域的CVPR/ICCV/ECCV的官网（常常会发布会议信息和接收论文列表），或者一些特定算法的邮件列表。这里的信息往往更即时、更具讨论性，是了解学术界“小道消息”和前沿动态的好地方。
一些知名研究机构的博客或新闻页面（如Google AI Blog, DeepMind Blog, OpenAI Blog等）： 这些机构是各自领域的研究“航母”，它们的博客往往会发布一些非技术性但非常有洞察力的文章，介绍它们最新的研究方向、思想和成果。这有助于我们从更宏观的视角理解学科发展趋势。
中文技术社区（如CSDN, 掘金, V2EX）： 虽然我更习惯于英文文献，但中文技术社区也有其独特价值。有时候在国内找到特定问题的解决方案，或者想了解国内开发者的一些经验分享，这些社区是很好的补充。特别是对于一些中文资料稀缺的技术点，这些社区的讨论会非常有帮助。
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四、 偶尔的放松与拓展视野
YouTube / Bilibili： 除了学术相关的讲座和报告，我也会在上面找一些科技类、纪录片类的视频，或者是一些有趣的人文历史内容，放松一下大脑。B站上也有一些非常高质量的科普视频，例如讲算法原理、物理概念的，非常有启发性。
各种在线课程平台（Coursera, edX, Udacity）： 虽然现在课程很多，但偶尔也会去看看有没有新开设的、我感兴趣的课程，学习一些与本职工作不直接相关但有助于拓展思维的知识。
总而言之，作为一名研究僧或者博士生，我们的信息获取渠道是多元且持续更新的。我们不会仅仅局限于某个类型的网站，而是会根据研究的需求、信息的时效性以及个人的兴趣，在不同的平台之间切换。关键在于能够快速有效地找到自己所需的信息，并且保持对新知识的好奇心和学习能力。这就像是在数字海洋里航行，你需要知道哪里有宝藏，哪里有风暴，也知道如何在复杂的航道中辨别方向。
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