写论文有哪些神网站 你写论文时发现了哪些神网站?

I. () + () +

用这一套网站,可以随时随地画图写论文,云端 LaTeX 环境 + 云端 visio 替代品 + 云端参考文献管理。 Overleaf 和 Sharelatex 是云端 LaTeX,可以不用配置本地 LaTeX 环境了。用云端的好处是,省了配置,容易开始写,实时编译,实时显示编译后的文档。换一台电脑,用自己的笔记本,用图书馆的公用电脑,或者偶然自己的电脑硬盘烧了都不影响,都可以继续写。写作完成之后,可以直接下载 zip 文档包,也可以导出 pdf 文档,还支持一键发布到文档共享网站,例如 arXiv。在线 LaTeX 更支持在线协作进行写作。例如,论文发给导师,可以直接发一个链接过去,让导师与你在同一份文档上同时修改,而不用担心文档在导师的电脑上没法编译。你可以实时看到老板对你的论文做出的修改,还可以加注释沟通。参考文献的索引和生成也可以自动化。可以直接上传 bib 文档,也可以从参考文献管理软件中导入 bib 文件,我这里使用的是 mendeley。Mendeley 有桌面应用软件,也支持浏览器,可以导入bib文件,也可以直接在论文检索网站(IEEE, ScienceDirect, Springer, Google Scholar)导入论文参考文献和 PDF 文件。同时 mendeley 也有网站,可以直接在网站上查看所有参考文献,包括 pdf 和相关参考文献信息,也可以小组共享。例如:导师可以给学生推荐有价值的论文,或者是同组同学之间互相交流有价值的文献。当然,也可以用 LaTeX 编程干些出格的事,只要你会。例如,合并 PDF 啦,打印个日历琴谱棋谱字帖考试卷纸啦。Lucidchart 和 Gliffy 是画图软件,类似 visio,画流程图当然是最基础的,适当的技巧配合一点细心的工作,也可以画光路图、电路图、组织结构图等等。如果觉得速度慢,可以换成百度的 。服务器在内地,速度快,是一个不错的替代,具体使用体验我写在另外一个回答里面:。云端的优点还是那两点,在线备份,随时工作。个人倾向 Lucidchart,因为它导出的 PDF 是矢量图而且支持透明。导出 PNG 的话,也可以选高分辨率版本,也有透明背景。矢量图用在论文里面,在剧烈缩放的情况下,也能保持图像的清晰锐利。透明背景图像主要常用于网页,突出主题,也不影响与其它内容的搭配。

PS. 我如此执着于云平台/在线平台,是因为我不幸的遇到过多次硬盘意外。最惊险的一次,是硕士毕业前一个月,是笔记本硬盘烧了。当时在床上用电脑,弄着弄着就睡着了,笔记本没关,在被里过热把硬盘烧了,不可恢复的。实验数据和绝大多数文档、图片与资料都消失了。幸好一周前把大论文给老板发了一封 email,然后又从一周前的进度继续写,而且没有之前的所有资料,凭记忆完成了。从此所有资料都要有备份。代码 github、bitbucket;数据和文档:微云、云盘、快盘;文献:mendeley、evernote。

Overleaf 撰写文章示例如下。LaTeX 的公式/图片/高亮都可以用;参考文献库(bib 文件)可以自己上传,也可以直接从 mendeley 账号导入;写好的文章可以生成 pdf 下载,可以源代码 zip 打包下载,也可以一键发布到 。分享特别容易,直接把链接发过去就可以修改,都不需要注册。比较 geek 的是,可以直接用 git 访问,同步或者更新都可以。可以选择使用 PDFLaTeX,XeLaTeX 和 LuaLaTeX 引擎编译(手动选择,或者主 TEX 文件第一行写“%!TEX engine=xelatex”)。实时编译的时候显示可以选 jpg/png/pdf,暂时只有 PDF 显示质量较好,清晰锐利。免费版直接有个链接就可以分享。收费版额外有版本管理,和共享权限管理。

如果 overleaf 出现无法访问,或者访问速度慢,可以换用 。 ShareLaTeX 甚至有中文界面,。中英文界面的登陆账户和账户内的项目都是一模一样的,只是界面语言不同,在中英文版中创建的文件都可以在不同界面下编辑。sharelatex 不像 overleaf,不能实时编译,需要手动点按钮编译。免费版也有共享权限管理,但只能与一个人分享,例如导师。有点很好的是,不管 overleaf 还是 sharelatex,都支持 zip 下载和 zip 上传,所以两者之间很容易转换。我更喜欢用 overleaf,因为实时编译可以马上看到结果。但 sharelatex 显示质量好,界面也美观,如果更注重软件的颜值的话,可以试试 sharelatex。尤其是中文版也适合初学者适应 latex 环境。


Lucidchart 绘图示例如下。点击大图可以看到,背景是透明的。lucidchart 可以导出 png、pdf ,其中 pdf 是真▪矢量图。也支持各种颜色,组合和图层等,能画出什么图就看作者的想象力和努力。当然,如果出版社一定要求 eps 的话,可以使用 转换。Inkscape 可以把矢量 PDF 存成矢量 eps(Visio 画的图也可以存成矢量 PDF 也可以用这个工具)。

LaTeX Slides 示例
LaTeX 的 Beamer 包是做 slides 和 poster 的杰出宏包。使用我自己制作的理大模板()作报告 presentation 如下。这个包没有进入 CTAN,需要手动配置,需要手动 copy 到 latex 本地 local 配置目录,或者 slides 所在的当前目录下。poster 也是可以使用 Beamer 制作的,所以同样可以在 Overleaf 上实现。
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LaTeX 填表
即使是填写表格等文档处理,也是可以使用 LaTeX 完成的。例如,需要填写一个如下图所示的研究计划表格。原表格为 word 文档,要求需要打印稿,打印出来后签字上交。
使用 LaTeX,可以完美仿制该表格,打印后提交。用 LaTeX 自己画的对号,比 word 内置的几个字体对号好看多了。示例代码见 Overleaf 模板(使用 LaTeX,可以完美仿制该表格,打印后提交。用 LaTeX 自己画的对号,比 word 内置的几个字体对号好看多了。示例代码见 Overleaf 模板()。


xls 与 LaTeX 数据表格
LaTeX 的表格相对来说是最麻烦的。主要是手动整理文本对齐比较麻烦,却又是强迫症的痛点。幸好有一些在线不在线的工具可以简化这个过程。例如:专用网站 excel => LaTeX ();通用网站 Tables Generator (;支持 LaTeX、HTML、Markdown、Excel(CSV)等表格的互相转换);离线 Excel 插件 (这里有详细使用方法说明 )。或者干脆直接用 csvsimple 包,直接读入 csv 数据画表格,示例如下。分别读取两个 csv 文件中数据做表(例子来源于: 和 )。当然如果足够懒,也可以用 pgfplots 直接读取 csv 数据来画图,例如我在这个问题下的回答:。


II. + + jekyll + + MathJax (KateX)

网站套件,可以被代码匠用来做各种网站。懒人挚爱。Github 是代码版本管理工具,是工具链的核心。Github 存储代码,管理不同的代码版本。当代码有更改的时候,触发 Travis 进行编译运行。例如:一个 qt 程序,需要在 linux、windows、OSX,qt4、qt5 下测试。把 travis 配置好以后,每次代码有更改,github 就会触发 travis,然后 travis 就可以自动在 3 x 2 = 6 个平台下分别编译代码,运行测试,运行结束输出报告,确保软件功能的完整可用。Github 的 pages 支持建立网站,可以自定义域名。有了这一套,可以不用在 windows/linux 来回切换环境。在 win 下写 linux 平台的 ruby + html + css 网站代码,实时上线,即时发布。自己的网站,有什么说什么,还无限量。公式,图片,视频都不成问题。还没有哪个在线博客网站比这个解决方案更完美。最近在想怎么进一步用 Travis-CI 做实验,把数据和算法代码都放在 github 上,每次修改自动跑实验出结果。计算能力可能差一点,优点在于随时改代码随时运行。

比较成功的例子:
1. MathJax 公式支持 + Tufte Jekyll 主题 + Travis-CI 持续集成。比较好的数学环境,较为美观和舒适的笔记本的感觉。打印出来的 PDF 可以直接当教材/书/笔记来阅读。原生 GitHub Page 不支持 Jekyll 的插件,所以需要 Travis-CI 来生成网站。

2. KaTeX 公式支持,功能有局限,但速度飞快。等 KaTeX 成长起来,也许是个更舒服一点的解决方案。不需要额外使用 Jekyll 的插件,完全使用 GitHub Pages 自身的 Jekyll 支持,不需要配置 travis-ci。

3. 基于 Hexo 的博客,Travis CI 持续集成。优点在于容易切换主题,只需要修改 config 中的主题参数就能完成更换,没事切一下换换口味。
Icarus 主题 ()
NexT 主题 (NexT 主题 ()
TODO: gitcafe 网站示例TODO: gitcafe 网站示例


III. ()

阅读,写作,文档整理,云同步一锅端。这个我购买了专业版,容量无限。上网看的帖子/博客/新闻/学术论文,自己的文档/表格/计划/日记/总结,电子书/小说,pdf/xls/doc/ppt 都放里面了。

IV. ( 版本落后 运行能力受限)

这个解决方案还在尝试,没有成型。云端 Julia / Python / R 数据分析环境。在线伸缩运算能力,易拓展。与 AWS 打通云存储,与 GitHub 打通版本管理,数据分析一锅端。 其实比 更灵活,相当于集成了 , 和 ,但存储还得外接,有空可以试试七牛(),这个要是也能打通,就真成型了。

TODO:% 程序示例
TODO:% 作图示例  

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