查找内容填：^e替换为填：[^&]不要勾选使用通配符，看清楚了，是不勾，全部替换
如何自动生成参考文献
其实就是把参考文献用中括号扩起来，然后选中按下ctrl+shift+=，选中的部分就会变成上标，也就引用了这个编号的参考文献，很简单的。而且你可以批量引用参考文献，比如[1-8]，这样就不用一个一个做上标了，你可以百度下：普刊学术中心，其中关于毕业论文有很多学习资料以及写作教程。
建议你别用尾注形式的参考文献，更别自动编号，还是别嫌费事一个一个往上敲。你用尾注形式的参考文献，投稿到期刊，编辑起来特别费事。如果有其他文章可用，你的文章就有可能被弃用。
在Word中如何快速的批量应用文献？我们写论文的时候需要引用文献。但是如果按照参考文献格式写太过复杂，我们就可以直接将文章在百度学校里面进行搜索引用就可以了，一起来看看吧。 1、当前我们这个打开浏览器，搜索百度学术进入官网。 2、然后在搜索框里面输入我们需要的关键字，在检索出的文章下方点击批量引用。 3、点击之后会记录在左侧的一个蓝色的小圆圈中。 4、我们点击小圆圈之后，会发现我们刚才所引用的文献，点击复制。 5、然后将它粘贴到word中就可以了，这个方法主要是应用于我们知道的题目，因为引用的时候包含格式，所以就不需要我们重新写格式了，很方便。
选择所有文献，点击摘要或者下载按钮，选择需导入的数据类型，即可导入成功。
在写论文的时候，一般都要在论文的末尾标注参考文献，一般在参考文献前面标注[1]、[2]等序号，而在论文正文中的不同地方也会有很多数字上标，每个数字上标都对应论文后面的一个参考文献，比如参考文献1对应数字上标[1]、参考文献2对应数字上标[2]、[3-4]对应参考文献3和4等。如果参考文献比较多，到正文中挨个手动修改数字为上标，是费时费力的，其实可以通过“查找替换”来批量完成，下面以在Word2007中的处理来介绍设置方法，使用Word2003或者WPS2009文字的朋友也可以使用相同的办法来完成处理。在Word2007中打开论文正文，其中包含大量的需要标注为上标的序号，按下Ctrl+F打开“查找与替换”对话框，在“查找内容”中输入“[*]”，然后点击“更多>>”按钮打开高级搜索选项，勾选“使用通配符”，点击选中“阅读突出显示”按钮下的“全部突出显示”，点击“在一下项中查找”箭头后选择“主文档”，你会发现正文中所有需要标注对应参考文献的数字都被突出显示选中(如图1)。接下来可以点击对话框下面的“格式”，选择“字体”，然后勾选“上标”，或者直接点击Word2007工具栏上的“X2”或者直接按下Ctrl+Shift+快捷键，你会发现所有的数字都变为上标了(如图2)。批量设置标注就是这么简单，避免了一个一个地手动修改为上标的麻烦。
1、首先打开电脑。2、在电脑上打开中国知网的官网。3、然后选择我的。4、在我的中点击需要清空的文献参考。5、点击清除按钮即可。
万能某宝
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可以先利用搜索引擎学习。简单爬虫不难，无非发起http访问，取得网页的源代码文本，从源代码文本中抽取信息。首先要自己会写代码。学习爬虫可以从下面一些知识点入手学习。1、http相关知识。2、浏览器拦截、抓包。3、python2 中编码知识，python3 中bytes 和str类型转换。4、抓取javascript 动态生成的内容。5、模拟post、get，header等6、cookie处理，登录。7、代理访问。8、多线程访问、python 3 asyncio 异步。9、正则表达式、xpath等。。。。10、scrapy requests等第三方库的使用。
Python可以使用文本分析和统计方法来进行文献分析。以下是Python进行文献分析的一些方法：1. 使用Python的自然语言处理(NLP)库，如NLTK或spaCy，来对文献进行分词、命名实体识别、词性标注等操作，以便对文献进行语言统计分析。2. 可以使用Python的Pandas库来对文献进行数据处理和分析，将文献数据导入Pandas DataFrame中，并对其进行数据清洗、统计分析、可视化等操作。3. 使用Python的网络爬虫库，如Requests和BeautifulSoup，来爬取在线文献数据库或社交媒体平台上的相关文章，并通过数据挖掘和机器学习算法来发现其中的相关性和趋势。4. 通过使用Python的数据可视化库，如Matplotlib和Seaborn，来将分析结果可视化，便于更好地理解大量数据和引领后续工作。总之，Python提供了灵活和强大的工具集，结合适当的文献分析领域知识，可以快速、便捷地完成文献分析任务。 举例来说，一个研究人员想对某个领域的文献进行分析，探究其中的研究重点、热点和趋势。首先，研究人员需要获得相关的文献数据，可以通过在线文献数据库或者社交媒体平台来获得。接下来，研究人员可以使用Python的网络爬虫库，如Requests和BeautifulSoup，来爬取这些数据，并将其存储到Pandas DataFrame中进行清洗和分析。例如，可以对文献进行分词、命名实体识别等操作，以便发现其中的热点和重点。然后，研究人员可以使用Python的数据可视化库，如Matplotlib和Seaborn，来将分析结果可视化，例如使用词云图、词频图、关联图等方式展示文献中的关键词、主题和相关性，以便更好地理解和表达分析结果。通过以上的Python工具和方法，研究人员可以对大量文献数据进行深度挖掘和分析，在较短时间内获得比较完整和准确的结果，提升研究效率和成果。
当用python爬取大量网页获取想要的数据时，最重要的问题是爬虫中断问题，python这种脚本语言，一中断
进程就会退出，怎么在中断后继续上次爬取的任务就至关重要了。这里就重点剖析这个中断问题。
第一个问题: 简单点的用动态代理池就能解决，在爬取大量数据的时候，为了速度不受影响，建议使用一些缓
存的中间件将有效的代理 ip 缓存起来，并定时更新。这里推荐 github 这个仓库
， 它会做ip有效性验证并将 ip 放入 redis ，不过实现过于复杂
了，还用到了 db ，个人觉得最好自己修改一下。困难点的就是它会使用别的请求来进行判断当前的ip是否
是爬虫，当我们过于聚焦我们的爬虫请求而忽略了其他的请求时，可能就会被服务器判定为爬虫，进而这个ip
会被列入黑名单，而且你换了ip一样也会卡死在这里。这种方式呢，简单点就用 selenium + chrome 一个一个
去爬，不过速度太慢了。还是自己去分析吧，也不会过复杂的。
第二个问题： 网络连接超时是大概率会遇到的问题，有可能是在爬取的时候本地网络波动，也有可能是爬
取的服务端对ip做了限制，在爬取到了一定量级的时候做一些延迟的操作，使得一些通用的 http 库超时
（ urllib ）。不过如果是服务端动的手脚一般延迟不会太高，我们只需要人为的设置一个高一点的
timeout 即可（30 秒），最好在爬取开始的时候就对我们要用的爬取库进行一层封装，通用起来才好改
动。
第三个问题: 在解析大量静态页面的时候，有些静态页面的解析规则不一样，所以我们就必须得做好断点
续爬的准备了（ PS : 如果简单的忽略错误可能会导致大量数据的丢失，这就不明智了）。那么在调试的过
程中断点续爬有个解决方案，就是生产者和消费者分离，生产者就是产生待爬 url 的爬虫，消费者就是爬取
最终数据的爬虫。最终解析数据就是消费者爬虫了。他们通过消息中间件连接，生产者往消息中间件发送待
爬取的目标信息，消费者从里面取就行了，还间接的实现了个分布式爬取功能。由于现在的消费中间件都有
ack 机制，一个消费者爬取链接失败会导致消息消费失败，进而分配给其他消费者消费。所以消息丢失的
概率极低。不过这里还有个 tips ， 消费者的消费超时时间不能太长，会导致消息释放不及时。还有要开启
消息中间价的数据持久化功能，不然消息产生过多而消费不及时会撑爆机器内存。那样就得不偿失了。
第四个问题： 这种情况只能 try except catch 住了，不好解决，如果单独分析的话会耗费点时间。但在
大部分数据 （99%） 都正常的情况下就这条不正常抛弃就行了。主要有了第三个问题的解决方案再出现这
种偶尔中断的问就方便多了。
希望能帮到各位。
用框架啊
到了毕业季，大家都会看到许多学生忙忙碌碌的背影，还有修改论文的情景，毕业能否顺利，论文查重就显得更为重要了，掌握好写论文的方法，不但能快速完成，而且能减少许多不必要的麻烦。小编来给大家介绍几个小技巧，希望对同学们有所帮助。
1、不要复制网上的内容
众所周知，查重论文其实就是把网上已经发表的论文对比一下，若取自网络，则与原文相似度较高，当然，论文在检测时也很容易查到，所以建议写论文的人，不要在网上引用他人的文章。但是可以到学校图书馆找一些相关的书籍作为参考，特别是一些小众书籍，类内容是不会被发现的，而且还有一些好的观点值得我们借鉴。
2、引用阈值
许多人表示论文末尾的文献写得不好，而且与网上的相似度很高，不知如何下手。但是检测的时候也有一些阈值要求，比如万方就有这样的要求，它是根据段落进行统计的，如果论文中的文献字数低于500字，那么它的文献就没有被检测。那么这样也检测不出来是否复制，如果文献字数高于500字的话，那么将会进行检测。
3、收集
要写好一篇较好的论文，就必须不断地搜集大量的资料，但主要还是以收集有效信息为主，同时在收集资料时自己要学会把这些资料转化成自己的语言进行归纳和总结，这样原创度就会比较高。例如可以在现有的基础上进行拓展，或者总结精髓部分都是不错的方法。
4、巧妙变换
如果想提高文章的原创度，可以把一些语言转换成表格的形式，或者把数据的形式展示出来，这样更有说服力，而且原创度也会更高。
5、自己原创法
对学生来说，如果想让论文查重符合学校规定的要求，那么在写论文时就可以自己进行原创性的思考去写论文，这样原创度肯定是比较高的。
终于写完了论文，但是迎来了论文查重。论文一提交，满屏都是红色的。很多不知道从哪里开始，也找不到正确的修改方法。这种情况再多检测也是徒劳的。如何快速通过论文查重系统检测？ 这里总结一下修改方法： 1.当整个句子的意思不变时，打乱句子的结构顺序，改变描述方式，如将原句改为倒装句、被动句、主动句等。 2.用同义词代替或直接删除里面的关键词和词，删除原作者观点鲜明的关键句； 3.有些学生认为漂浮的红色字数很多，所以直接删除，小编认为这不能降低重复率，相反，只能越来越高，这些措施下文章的整体字数减少。 4.引用时尽量不要大面积引用，这也是为什么有同学说我抄袭了文献中的段落和句子，却没有被检测到的原因，因为每个检测系统都设置了一个阀值，知网的阀值是5％，也就是1万字以内，检测部门不要超过500字；但是每个系统的阀值是不一样的。建议先找一个比较严格的系统进行自测检测，这样最后查重的时候就不会过关毕业。paperfree等系统非常准确严格。 5.我们应该注意最后一件事。遇到红色时，不要打乱文章的整体组织和大纲，尽量在文字、单词、句子、描述等范围内进行修改。
论文查重到底是怎么查的？论文查重是毕业生非常关心的话题，因为毕业前会要求查重的重复率才能毕业论文。只有论文查重达到要求，论文查重率没有问题，才能顺利毕业。如果查重之后论文的重复率过高，就要修改了。修改查重论文的修改和重复率有很多方法，小编给大家详细介绍一下。
如果想知道自己论文的重复率，那么就必须借助论文查重系统。如果没有查重系统，我们当然不知道论文的重复率。选择一个执行查重网站后，我们进去提交论文进行检测。一般在几十分钟内就可以得到查重的结果，当然会有一个检测高峰期。这个时候查重的时间可能会稍微长一点，需要耐心等待。得到的查重报告结果可以清楚的看到论文的重复率，在报告中也会注明哪些内容是重复的，哪些是合格的。我们只需要按照报告重复的内容去修改它。
有一点需要注意的是，不同的论文查重系统可能不完全一样，因为它们的对比数据库和计算重复率的算法都不一样。而且不同的查重系统的检测费用是不同的，有的按千字单价计算，有的按论文计算。小编建议大家不要选择太贵的，这样不划算。
现在有很多论文查重网站会提供免费查重活动，例如新用户可以直接领取免费查重字数或者次数，然后进行抵扣进行免费查重，例如免费论文查重网站就挺不错的，检测相对比较严格，并且使用率也比较高，提供的服务也很全面。如何选择不错的论文查重软件，接下来小编总结了目前比较常用的查重软件及论文查重相关知识分享，希望可以帮到你。前期初稿查重可以使用cnkitime免费查重系统，大学生版（专/本科毕业论文定稿）、研究生版（硕博毕业论文定稿）、期刊职称版（期刊投稿，职称评审）以上版本均可免费查重不限篇数。
首先，使用WPS账号登录，在WPS中打开需要检测的论文，然后找到WPS的导航栏“论文助手”下面的“论文查重”，然后下面有“普通论文查重”和“职称论文查重”两个选项，一般选择“普通论文查重”即可，然后可以直接连接到常用的、可靠的查重引擎如PaperPass、万方数据、PaperOK、PaperTime等，选择一个查重机构，然后付费就可以进行检测了。
最后提醒，论文查重仅支持上传doc、docx、wps格式的文档，且文档字符数范围为1000-150000,大小不能超过30M。查重的文档建议先手动去除论文封面、摘要、参考文献、致谢等非正文部分。