22.7.20-AI工具包合集
总结
摸鱼 嘻嘻
资源主要来自:AI-research-tools/README.md at master · bighuang624/AI-research-tools (github.com)
趋势关注
RSS 阅读器
- irreader 阅读器 - FATECORE:这是我现在在使用的 RSS 阅读器。一个非常大的优点是,对于一些没有提供 RSS 订阅源的网站,irreader 可以自定义 RSS 订阅源。另外,订阅的 RSS 更新时,有弹窗提醒。还有一个我暂时用不到的功能是,irreader 同时支持订阅播客和播放有声媒体。
论文查找
搜索引擎
- Google scholar:搜索论文的首选,可以在这里查看论文统计和引用参考文献,还能通过关注作者或者论文获得新论文更新提醒,以及利用自动化推荐来提供一个基本库。
- 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。
- 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。
- 中国知网海外服务:支持全 PDF 格式下载。具体可见海外版知网升级了!(全PDF下载),从此告别CAJ阅读器!。
arXiv 相关
- arXiv: 论文预印本收录网站。
- 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。
- Semantic Sanity: A Personalized Adaptive Feed:创建自己的个性化 arXiv 选读 Feed。创建每个 Feed 时,会让您先选择几篇论文,然后根据这几篇论文开始推荐,对于推荐结果可以点赞或者不喜欢来帮助调整推荐结果。
- 卖萌屋Arxiv服务: 只包含 arxiv 当日更新的论文。优点在于把作者机构也展示出来。仍在改进。
- 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。在会议论文公布时,这个网站也会整理。
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。
- rasbt/deeplearning-models:使用 TensorFlow 和 PyTorch 实现各种深度学习模型的合集。
- labmlai/annotated_deep_learning_paper_implementations:很多算法的 PyTorch 实现,带有在线版的注释。缺点是展示的部分不是从头实现,一部分代码放在他们自己的包里了。
论文阅读
查阅下载
文献管理
- Mendeley:支持 web、PC、Mac 和移动手机等多个平台,可以直接注释和高亮显示 PDF,有限额的免费云存储。另外有每周邮件推荐论文。
文献翻译
- CopyTranslator:最大的优点在于有置顶、点按复制、监听剪贴板等功能,阅读文献配合使用时可以无缝切换,非常方便。
- Saladict 沙拉查词:浏览器翻译插件,有非常丰富的设置来配合用户的使用习惯。除了官方文档,也可以看沙拉查词 + Alfred,打造最佳文献翻译体验! - 知乎来了解。我还在探索如何在 Windows 系统上实现浏览器外翻译。
笔记工具
- 我个人习惯使用印象笔记。
编码实验
Pytorch 相关
功能配置封装
- williamFalcon/pytorch-lightning:将 PyTorch 开发中的各种通用配置(训练验证逻辑、超参搜索、分布式训练等)全部包装起来,以更高级的形式快速搭建模型。功能强大,有些复杂,正在摸索。机器之心写的简介
项目参考
- ritchieng/the-incredible-pytorch:有关 PyTorch 的各种教程、项目、视频等资源。
- microsoft/computervision-recipes:微软出品,基于 PyTorch 的各种 CV 任务的教程。
- donnyyou/torchcv:基于 PyTorch 的 CV 模型框架,包含图像分类、语义分割、目标检测、姿态检测、实例分割、生成对抗网络等任务中的多个常见模型。
项目管理
- torchtracer:一个管理 PyTorch AI 实验项目的工具,主要用于保存各类训练数据(模型 checkpoints、超参数组合、日志、loss 变化曲线图像等)。
风格指南
- IgorSusmelj/pytorch-styleguide:一份 PyTorch 的非官方风格指南和最佳实践总结。
项目模板
- moemen95/Pytorch-Project-Template:一个可扩展的 PyTorch 项目模板,包括图像分割、目标分类、GANs 和强化学习等实例。
- lyakaap/pytorch-template:另一份 PyTorch 项目模板。
神经网络分析器
- sksq96/pytorch-summary:打印 PyTorch 模型信息,包含模型每层的参数量、输出张量大小等。
- sovrasov/flops-counter.pytorch:计算模型总共的 FLOPs(浮点运算数,理解为计算量,可以用来衡量算法/模型的复杂度)以及每层的占比。缺点是似乎不支持 RNN 相关层,另外打印下来的信息不是很方便看。
可视化
- PyTorch 最新版本已经带有 tensorboard。官方 tutorial。
- facebookresearch/visdom:【待尝试】用于创建、组织和共享实时丰富数据可视化的灵活工具。
- Convolution Visualizer:如果卷积层配置比较复杂,不方便计算输出大小时,可以利用这个可视化工具辅助。
实验记录
- fastnlp/fitlog:【待尝试】架构无关的实验记录工具,可以看邱锡鹏老师在知乎写的介绍。
数据集查找
数据集下载
- 针对在 Google Drive 上下载大型数据集常发生的失败现象,推荐wkentaro / gdown。
特征工程
- Featuretools:【待尝试】自动化特征工程库。
超参搜索
- optuna:自动超参数优化框架。
- microsoft/nni:【待尝试】用于神经模型搜索和超参数调优的开源自动机器学习(AutoML)的工具包,支持绝大多数主流框架和运行环境。
- Hyperopt:【待尝试】分布式异步超参数优化。看到知乎上有人推荐,不过根据文档来看,目前支持的优化算法只有两种,且不包括贝叶斯优化。
- BoTorch:【待尝试】基于 PyTorch 的贝叶斯优化库。
- automl/Auto-PyTorch:【待尝试】基于 PyTorch 的自动结构搜素和超参数搜索。
Debug 工具
- cool-RR/PySnooper:【待尝试】致力让用户抛弃
print
函数来 debug(然而,至少目前我还是习惯用 logging 模块,和print
差不了多少)。机器之心写的简介
论文写作
LaTeX 模板
包括论文、报告、海报等在内的各种 LaTeX 模板。
LaTeX 编辑器
- 我个人习惯使用 VSCode 进行离线的 LaTeX 写作,配合 Github 私有库进行版本管理。
- Overleaf:支持多人协作的在线LaTeX 编辑器。但是对网络连接有一定要求。
语言表达
搭配查找
可以看一下这篇文章的推荐:有了这些网站,英文论文再也不难写了(15个英文论文写作辅助网站介绍和使用技巧) - 知乎
- 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
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。
- LongGang Pang/proofread:【待尝试】对科学文章草稿自动检查,寻找不符合英文科学写作标准的部分,并提出修改意见。作者写的介绍:分享一个自己做的英文科学写作检查器 - 知乎。
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。
截屏悬浮
写论文时经常会遇到需要参考多个文献或代码的情况,同时查看多个文件并频繁切换会非常麻烦。这里是别人推荐的两个能够将截图悬浮置顶的工具,并随时调整位置和大小,方便写作时参考。
表格转 LaTeX
- 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。
模型绘图
- 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。
- Inkscapewithlatex equation extensions:【待尝试】
- http://Lucidchart.com:在线画矢量图,可以导出 png、pdf,也支持各种颜色,组合和图层等。
- xinychen/academic-drawing:Matlab/Python 绘图,主要用于画时序数据。
- xinychen/awesome-latex-drawing:LaTeX 绘图,主要用于画贝叶斯网络、张量分解等。
- HarisIqbal88/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 图片来插入。
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。
- Crop PDF files online - PDF Tools:裁剪 pdf 文件的白边。
- 在命令行中直接将 eps 转换为 pdf:
epstopdf
;自动裁剪 pdf 的白边:pdfcrop
。
会议投递
会议查找筛选
- 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。
- lixin4ever/Conference-Acceptance-Rate:主要会议近年录取率统计。
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 上创建一个匿名用户,但为每一个会议的每一篇论文都创建一个之后再用不到的用户过于繁琐。我查到有一些工具支持匿名分享文件如下。
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。
- Damnever/pigar:Python 项目 requirements 文件自动生成工具。
其他
专利检索
- Google Patents:免费检索和下载中英文专利。具体可见Google Patents,免费检索和下载中英文专利的最佳工具!。
专注工作
- 番茄·人生:Windows PC 端待办事项软件,番茄工作法时钟。
白噪声 / 音乐
- Rainyscope rain simulator:下雨声。
- lofi.cafe - lofi music:随机播放 Lo-Fi 音乐,习惯在工作时听音乐的同学可以尝试一下。需要科学上网。
- lofi.cafe - lofi music:随机播放 Lo-Fi 音乐,习惯在工作时听音乐的同学可以尝试一下。需要科学上网。
- Rainyscope rain simulator:下雨声。
首先是AI绘画功能,该功能采用人工智能技术进行操作。用户可以通过点选画布和调整画笔参数,来绘制出自己想要的图案。在绘画过程中,还能够随时预览和修改画面。该功能出色的绘画技术和智能算法,能够为用户节省大量的时间和劳动力成本,让绘画变得更加轻松和自然。
其次是AI写代码功能,该功能采用人工智能技术来进行文字抽取和语法分析,并结合强大的编程算法和库,为用户提供一种新的写代码方式。用户可以通过输入代码的关键字和语句,来快速生成一份合法的代码。在使用时,还能够根据实际情况进行灵活的调整和修改。该功能大幅提升了用户的编码速度和效率,为用户节省大量的时间和成本。
第三个是对话聊天功能,该功能采用自然语言处理技术和机器学习算法来进行处理,可以模拟人类的语言语调和思考方式,从而更好的进行对话。用户可以通过输入文字或音频来与AI进行对话,AI不仅可以进行回答和提问,还可以进行多种功能定制化,比如语言语调、说话速度等。
接下来是视频脚本功能,视频脚本功能主要采用深度学习技术来实现视频编辑和创作。用户可以通过AI自动运用各种场景、动作、音乐等元素来创作他们想要的视频脚本。该功能还可以智能调整音乐节奏和视觉效果以提高视频制作的质量和感官效果。
最后是营销方案和故事大纲功能,该功能通过采用分类学习技术,将海量数据进行筛选和分析,从而得到更加精准的营销方案和优秀的故事大纲。用户可以根据自己的需求,输入相关的关键字和句子,如产品描述、产品定位等,AI会自动对数据进行挖掘和处理,生成更加科学、更加精准的营销方案和故事大纲。
安卓版AI工具集软件是一款智能化程度极高的多功能软件。它不仅能提供AI绘画、写代码、对话聊天、视频脚本、营销方案、故事大纲等多种功能,还能在设计流程中结合各种AI技术,大幅提升用户的设计效率和质量。在未来,随着AI技术的不断发展和完善,相信安卓版AI工具集软件将能够成为更多用户的首选软件之一。
包含万象的AI工具安卓软件AI绘画、写代码,聊天、视频脚本等
随着人工智能的不断发展与进步,越来越多的智能化工具集陆续投放市场,这其中一款备受瞩目的软件便是安卓版AI工具集软件。作为一款集成多种AI技术的工具集,该软件的主
通过使用深度学习算法,Tabnine 可以根据当前代码行的上下文提出适当的代码完成建议。
当开发人员编写代码时,Tabnine 从中学习并根据它注意到的模式建议代码完成。它通过结合神经网络和机器学习模型来做到这一点。该工具对所有技能水平的开发人员都很有用,因为它支持多种编程语言,包括 Java、Python、JavaScript 和许多其他语言。
此外,Tabnine 还支持著名的集成编程环境 (IDE),包括 Visual Studio Code、IntelliJ IDEA 和 Atom,使开发人员能够在他们当前的工作流程中使用该工具。综合考虑,Tabnine 强大的 AI 驱动建议可帮助开发人员更快、更有效地生成更好的代码。
GitHub Copilot
Copilot 是 OpenAI 与 GitHub 合作打造的全新人工智能驱动的代码生成工具。
它使用开发人员提供的示例和自然语言描述,使用深度学习算法生成代码。Copilot 使用一种称为 GPT(生成式预训练转换器)的方法创建代码,这使它能够从大量数据中学习并生成相关的、准确的代码。
由于该工具集成了 GitHub 的代码编辑器,开发人员可以在当前流程中快速使用它。Copilot 使繁琐的编码过程自动化并提高生产力的能力已经引起了编程社区的极大兴趣。
AlphaCode
AlphaCode 是由 DeepMind 创建并由 Google 支持的人工智能代码生成工具。该程序旨在通过利用数千个预构建的库和框架来帮助开发人员为其项目生成代码。
为了理解代码的需求并生成满足这些要求的高质量代码,AlphaCode 将机器学习方法与自然语言处理相结合。
该程序还可以就如何加速和简化代码提出建议。开发人员可以通过使用预制库和框架来节省时间和精力,同时确保代码的质量和合规性。
CodeT5
CodeT5 是一种开源的 AI 驱动工具,它使开发人员能够简单快速地编写可靠、无错误的代码。
它基于 T5 模型,这是一种深度学习算法,可以执行许多与自然语言处理相关的任务,例如文本摘要、问答和语言翻译。CodeT5 使用这种有效的方法从开发人员提供的自然语言的示例和描述中创建代码。
该程序可以与众所周知的集成开发环境 (IDE) 集成,例如 PyCharm 和 Visual Studio Code,并且易于使用。通过使用 CodeT5 帮助开发人员查找和修复代码中的缺陷,可以提高代码质量并减少调试时间和工作量。
Polycoder
Polycoder是一个开源的工具,由 12 种编程语言组成的 249 GB 代码库用作其训练数据。
Polycoder 的用户可以为各种应用程序生成代码,包括网络应用程序、机器学习、自然语言处理等。由于它能够快速生成代码,因此深受程序员的喜爱。
该工具建立在 GPT 模型之上,GPT 模型是一种深度学习算法,可以完成文本间隙和语言之间的翻译,以及与自然语言处理相关的其他任务。Polycoder 是开发人员的灵活工具,因为它可以使用各种编程语言生成代码,包括 Java、Python 和 C++。
AskCodi
AskCodi 是一个代码生成器,可让开发人员访问一整套工具,帮助他们更快地构建和交付项目。由于其基于 AI 的代码生成,它可以帮助开发人员编写更清晰、更短且更无错误的代码。可以使用 AskCodi 创建用于 Web 和移动设备的应用程序。
2023年开发者必须知道的6个AI工具
自ChatGPT发布以来,AI在各个领域都出现了令人惊艳的产品,在编程方面也是如此。这些由AI驱动的工具使用算法快速准确地生成代码,从而节省程序员的时间和