1、首先打开电脑里的3Dmax软件，用一个正方体来做例子。2、如图所示，给它添加一个"Unwrap UVW”修改器。3、然后需要在修改器菜单里点击"open uv.."按钮。4、在打开的操作窗口中，此时就进入uv编辑器了，看到的是正方体的"顶视图",如图蓝色圆圈，圈出的是"点，线，面"选项，选择（面）对应的就是（面）的操作。5、如图选择（边），对应的就是（边）的操作，这些操作都是在uv编辑器中实现的。
关于python外文参考文献举例如下：
1、A Python script for adaptive layout optimization of trusses.
翻译：用于桁架的自适应布局优化的Python脚本。
2、a python library to extract, compare and evaluate communities from complex networks.翻译：用于从复杂网络中提取，比较和评估社区的python库。
3、Multiscale finite element calculations in Python using SfePy.
翻译：使用SfePy在Python中进行多尺度有限元计算。
4、Python-based Visual Recognition Classroom.
翻译：基于Python的视觉识别教室。
5、High‐performance Python for crystallographic computing.
翻译：用于晶体学计算的高性能Python。
6、Python programming on win32.
翻译：Win32上的Python编程。
7、A Python package for analytic cosmological radiative transfer calculations.
翻译：一个用于分析宇宙学辐射传递计算的Python包。
Python genes get frantic after a meal.
翻译：饭后Python基因变得疯狂。
A Python toolbox for controlling Magstim transcranial magnetic stimulators.
翻译：用于控制Magstim经颅磁刺激器的Python工具箱。
参考资料来源：百度百科-参考文献
参考资料来源：中国知网-a python library
叙述和描写为主，但往往兼有抒情和议论，是一种形式多样，笔墨灵活的文体，也是最广泛的文体。论文写作，是把自己的亲身感受和经历通过生动、形象的语言，描述给读者。论文包括的范围很广，如记人记事，日记、游记、人物传记、传说、新闻、通讯、小说等，都属于论文的范畴。论文写的是生活中的见闻，要表达出作者对于生活的真切感受。
比较官方的说法，python是一种解释型语言，解释型语言是指代码一行一行的解释执行，就好像有个 同声传译 ，你每说一句话，他都能不间断地给你翻译，把你说的话（意指写好的代码）翻译成机器能够理解的语言。对于机器来说，这些翻译后的语言就是机器语言，就是指令，机器收到指令后，就会根据指令执行对应的操作。
与解释型语言相对的，有编译型语言，编译型语言则通过编译器先将代码翻译成机器语言，再交给机器去执行。举个例子，我方主持了一个会议，参会的分别有英国人、俄国人和西班牙人，他们三方都带了自己的同声传译。假如是解释型语言呢，我在开会的时候用一种每个同声传译都听得懂的的语言，也就是一种官方用语。这样我可以不间断地用这种语言来做交流，因为这些翻译人员都会为这三国参会人员同步翻译成目标语言，你应该也注意到了，解释型语言类似于一种通用的语言。而如果是编译型语言呢，我会让我这边的3个翻译人员将我的一份中文演讲稿，分别翻译成英文版的、俄文版的和西班牙语版的，在开会的时候，我只要交给参会的国际友人去翻阅就好了。解释型语言侧重的是一种通用的、能够实时解释翻译的特性，而编译型语言侧重的是有针对性、提前准备的特性。然而，在开会的时候，解释型效率是没有那么高的，因为需要同声传译消耗时间去做翻译，而编译型的效率会高些，因为翻译工作已经在开会前做好了，只需要参会人员理解并且执行就好。
1989年的圣诞节，荷兰程序员Guido van Rossum（ 吉多·范罗苏姆 ，以下简称吉多）在家休假无聊，为了打发时间，他开发了一种新的解释型语言。可见，该程序员无聊的时候，就是写代码。因为作者非常喜欢 Monty Python's Flying Circus （巨蟒剧团之飞翔的马戏团，这是英国的一个电视喜剧），就拿python作为这个新语言的名字。我想大家不一定都知道这部喜剧，但是可能都听说过python，可能微信在几天前给你推过python相关的培训广告，可能一些学校已经将掌握python基础概念作为一门选修课，可能你的智能家居里的操作系统有一部分核心代码是用python实现的，可能你的手机里有一个插件也是用python实现的，python现在的应用范围非常广泛，功能也非常强大。
吉多之前在 荷兰数学和计算机科学研究学会 上班，在那里，他为ABC编程语言工作了好多年。 ABC语言长这样的
这是一个函数，你也许看不懂，根据英文单词，或许可以大概猜出点什么。这里只想让你知道，python也差不多长这样，相比较会更容易理解些。
ABC虽然是一门编程语言，它的定位是作为教学或原型设计的工具，是专门为学校老师或者科研人员设计的。ABC的定位决定了它受众不是很广泛，并且它也有使用门槛，对计算机不了解的人，没有经过一段时间的学习，可能根本就上不了手。所以，ABC并不能作为一门通用的编程语言，在业内也无法获得成功。虽然说ABC没有python那么成功，但是ABC可以说是"the mother of python"，作者在很多地方都借鉴了ABC，取其精华、取其糟粕。现如今，python是长这样的
可能对于没接触过编程的人来说，它们两不都是一样的，不都是一堆英文字母么，我都看不懂。但是对于初学计算机课程，那些需要学习C语言的人来说，python相比较算是更容易理解了。python非常简短，一些复杂的流程，在C语言中，可能需要几十行代码，但是在python中，可能就只需要几行代码。当然不同的业务场景，可能不是这样的，但是普遍情况下，用python的开发效率是非常高的。python适合快速开发，适合产品快速迭代出新。
1999年1月，也就是语言面世的10年后， 吉多 向DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency，美国国防部一个负责科研的下属机构)申请资金。我去翻了下该申请的修订版，修订版在1999年8月份提交，修订版比第一版内容更具有概括性，并且内容翔实，条理清晰，值得翻阅。
该修订版叫 Computer Programming for Everybody ，直译过来，就是针对每个人的计算机编程，翻译为通俗易懂的词——人人编程，人人编程是一种 社会 现象，每个人都有一定的编程能力，并且对计算机有一定的认识，了解软硬件是怎么运转起来的，了解一些软硬件的设计规范，能够通过编程来表达自己的想法，能够通过编程来配置自己的软件，通过编程来控制自己的机器，以改善自己的生活。举个例子，你在某宝买了一个扫地机器人，该机器人支持定义打扫路线，支持设置扫地机器人在需要更换扫把的时候，指示灯显示指定的颜色。你知道扫地机器人可以做什么，有什么操作习惯，这是基于你对一些机器的理解，如果你用过很多软件，或者参与过软件的设计，你大概都知道一些软件可能都有“设置”、“编辑”或“帮助”等菜单键。这种设计思维，或者操作习惯，都是很多软件都有的，有了这种认识之后，你面对很多同类型的软件、或者同类型的产品，就大概能够知道从那里入手，以及对它有什么功能，都有一个初步的期待或者认识。既然大家都了解计算机了，那么计算机的一些概念或者说是理念，可以说是属于常识的一部分，面对一些计算机或者说智能设备，也大概知道从哪里上手使用。我觉得这就是作者要达到的愿景。
该修订版主要有几个目的：
在这里，他想从推广python开始，因为python作为一门适合快速开发的工具，既适合专家，也适合初学者，同时python有一个活跃的且不断增长的用户群体，这个用户群体对他这个申请也非常感兴趣，愿意为之努力。python的用户数多，说明已经在市场得到了一定的认可，并且这个用户群体也愿意为python的发展做贡献，这对于一门编程语言来说，最好不过了。
该提案的 基本论点 部分写得很好，他说他想普及计算机应用，但并非通过介绍新的硬件，或者新软件这种形式，而是通过赋予每个人编程能力来实现。信息技术的发展给了人们各种强大的计算机，它们以桌面电脑、笔记本电脑或者嵌入式系统的形式存在，如果用户在软件设计和实现上有一个通用的认知，那将会极大地促进生产和创造，并且对未来有深远的影响。试想一下，如果你有一种修改和配置软件的能力，并且你可以把你的修改通过社区网站分享其他人，其他人碰到同样的问题的话，就可以参照你的方法。这种能力在紧急的情况下是很重要的，你不必等专家来给你解决问题，你自己就可以尝试解决这些问题。说到这里，你有没有想起贴吧，或者论坛，论坛有很多个板块，不同的领域分不同的板块，假如你想root手机（手机越狱，指解除手机厂商的限制，获取手机的用户最高权限，以实现对手机的某种控制），你可以到论坛上root板块找答案，这种形式可谓跟吉多提到的是一样的。如果你对你的手机或者电脑有更深入的了解，你可以通过编程改善你的输入法，或者改变你的显示器冷暖色等等，这些都是对你生活有帮助的。吉多在这里就是想达到这种状态，简单点说，人人都对计算机有一定的了解，且都有处理计算机问题的能力。
为了实现这个目标，作者制定了5年计划，这个5年计划如下：
5年计划循序渐进，由浅入深。1999年3月，美国国防部对此进行了回应，同意拨款给他。作者的5年计划在1999年底开始实施，虽然想推进5年，但是只收到1年的资金支持。不过，作者还是没有放弃这个项目，一直推进，直到他不再参与python的工作。当时美国国防部对他们提供了多少资金呢，我没看到官方公开的数据。2013年有报道称，DARPA向Continuum Analytics提供3百万美元的支持，让该公司给python开发数据处理以及数据可视化工具。具体数字是否可靠，这个尚不清楚，但管中窥豹，可见美国国防部对该项目表示认可，并提供了资金支持。Continuum Analytics有一个比较有名的工具，叫Anaconda，Anaconda可以理解为是python + 各种科学计算库的工具箱，Anaconda官网有这么一句话
翻译为“Continuum Analytics的Anaconda是使用python的、领先的开源科学计算平台，我们赋予那些正在改变世界的人超能力。”
在查资料的时候，我发现了一个wiki论坛, 该论坛对该项目进行了评价，论坛列出了该项目成功的地方和失败的地方，以及一些 社会 人士的看法。论坛这样总结道，这个项目成功的地方在于：
这个项目失败的地方在于：
回想自己初学python的时候，我觉得这个总结是很公正的。python确实容易入门，有编程基础的人可能只需要一个星期就能掌握python的一些基本语法。相比C语言，python对于初学者是很友好的，很容易让人上手。但是，要深入理解python，并没有这么简单，需要花很多时间去磨练。接手一个使用python的项目，你需要花一些时间精力去熟悉，去摸透里面的逻辑，这对于初学者来说，是无法避免的。 对于一个程序员来说，作者能想象到以后计算机的普及应用，以及用户的认知水平，还有他能够做什么，通过什么来实现，能有这些远大的抱负，这是非常不容易的。西方世界经常说到“change the world，make the world a better place”，作者也确实做到了，他设计的python在计算机世界里扮演者一个非常重要的角色。如果通过 科技 能够改变世界，那么python就是改变世界的其中一步。1980-2000年，美国对 科技 公司是政策扶持、技术扩散，这期间涌现了如IBM、HP、思科等 科技 公司，大家熟知的微软和苹果都是在这期间上市的。python可以说是这个 科技 运动的一个缩影，在 科技 浪潮的推动下，python得到了长足的发展。
很多 科技 或工业相关的网站会根据当年编程语言的流行度做下排名，它们会列出当年在业界最受欢迎的编程语言。其中，IEEE Spectrum 和 TIOBE 的2021年度编程语言是python，如果我还没记错的话，TIOBE的2020年度编程语言也是python。可见python是非常受欢迎的，用现在的话讲，就是“网红”编程语言。现在，很多计算设备上都有python的身影，小到智能家居、手机、智能手表，大到锂电车、工控车床、甚至航天飞机都有python的身影。你可能在浏览网页的时候，右下角弹出一个“7天python入门”的广告，可见python现在还是有很多需求，因为有需求，所以才有人去投广告，才会有人去找培训机构。
作者在给美国国防部的提案中写到，他想跟高中或大学展开合作，设计一些python的课程，针对不同年级，设计不同水平的课程。现在来看，他确实是做到了，现在哈佛、密歇根大学等排名靠前的大学，都有python课程，python在这些大学的CS（计算机科学）课程中应用非常广泛，可以说是作为CS导论的一个教学工具。在一些比较高级的课程，比如数据科学、人工智能等都可以看到python的身影，这是因为学术界以及工业界为python提供了一些处理科学计算和大数据的工具，这也归功于美国国防部的支持。美国有许多编程夏令营，针对不同年龄段有不同的课程，并且也有许多支持python代码的编程竞赛。Google在coursera上有一个面向初学者的课程，该课程叫 Google IT Automation with Python，完成课程大约需要 8 个月，课程建议每周花5小时学习，课程结束后就可以获得Google颁发的证书。可见，不管是工业界，还是教育界，都对python有不同程度的支持。这里打个岔，第一版的Google搜索引擎还是用python写的，作者也在Google工作了一段时间。
现如今，每隔一段时间，就有一个PyCon活动，这个活动汇聚世界各地的开发者，每年都有开发者来展示他们使用python的成功案例，或者表达自己对python的新功能或者缺陷的看法。可见，python用户社区一直都是很活跃的。这让我想到了某新能源 汽车 ，该 汽车 用户有很高的粘性，有一位车主跟我说过，他们有一个微信群，里面有该新能源 汽车 的高管，很多车主乐意在里面指出问题，或者提建议，因为这些高管会对问题或者建议做出相应的反馈。用户愿意提意见，产品经理愿意广开言路，采纳多方建议，实属不易。python社区也差不多如此。
几年前，你是否看过一个新闻，《人工智能“网红”编程语言Python进入山东小学课本》，这是2017年澎湃网的一则新闻，里面讲了python进入了山东省小学六年级教材，作为一门“网红”编程语言，它是否适合低龄学生，这个倒是没细说，但是可见国内有些地方是把编程作为一种比较基础的能力来考量。python往低龄阶段渗透是否合适呢，我在翻资料的时候瞥到韩国高丽大学的一篇论文，论文讲述小学生在学习python的过程中会碰到一些困难，比如经常少打了一些括号，经常拼错单词，经常碰到语法错误，以及对这些现象的看法。还有，南京师范大学有一篇报道，讲述了中学生学习在学习python时，采用面向问题的学习模式，我理解是case by case的教学模式，这种模式有利于学生培养学生的计算机思维，以及帮助他们理解一些计算机相关的概念，解决计算机相关的问题。
python是否适合低龄学生呢，我觉得这个是值得讨论的话题。最后还要问你一句，你会让你的小孩学习python么，从什么时候开始学呢？你的娃因为不知道打多少个括号嚎啕大哭时，你能帮得上忙么？你到时候需要专门请一个程序员来给你的娃做家教么？
为了做到更优雅，这次抛弃了urllib库的引用，使用requests和beautifulsoup搭配的方式进行 首先构建一个请求并且响应它然后呢到上找一篇文章试试手，看一下网页源码找到文章的div以及找到文章内容，仔细看看内容还挺不错哈哈可以发现所有的内容都在p标签里面，那么接下来就简单多了只需要f5运行一下 最后使用codecs库来进行文件操作将文章保存到本地没错使用上requests和bs4之后爬取文章的工作是那么的轻松呢效果图
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。
别折腾了，不打算往爬虫方向发展的话没必要自己学，爬虫所需要的技术非常广泛、且对深度都有一定要求，不存在“快速学会”的情况。所有那些吹快速学会爬虫的培训班都是扯淡，那些课程学完后的水平连傻瓜式爬虫工具都不如，有啥意义？再说了，你们写论文、做研究又不会需要什么很大量、很高频、很实时的数据，那些傻瓜式爬虫工具完全足够了，点几下就能出数据。
方法/步骤
张若愚 Python 科学计算【M】.北京：清华大学出版社.2012
python可以编论文代码。具体步骤如下：1、在电脑的开始菜单中找到文件，单击在里面找到IDLE文件，单击打开。2、在打开的窗口中，选择菜单栏中的file中的newfile。3、在弹出的新窗口中用英文输入法写代码：print。4、选择file中的save保存文件，保存好后，选择run中的runmodule，代码就可以运行了。
如果论文题目中没有特殊说明的话，可以使用任何语言来实现
基于python网络爬虫的设计与实现论文好写。因为基于python网络爬虫的设计与实现论文可以从网络上寻找相关的资料来攥写，比较方便，所以基于python网络爬虫的设计与实现论文好写。
给定一个或多个搜索词，如“高血压 患者”，从已有的若干篇文本中找出最相关的(n篇)文本。 文本检索（text retrieve）的常用策略是：用一个ranking function根据搜索词对所有文本进行排序，选取前n个，就像百度搜索一样。 结巴分词后的停用词性 [标点符号、连词、助词、副词、介词、时语素、‘的’、数词、方位词、代词] 对一篇文章分词、去停用词 对目录下的所有文本进行预处理，构建字典
试一下antiplag，网页链接，能对程序语言（如java、c/c++、python等）、中英文文档进行查重。
免费论文网站软件关于论文软件好用的论文app如下：好的论文app有：超级论文、论文指南、论文帮、科技论文在线。查找论文的app有：Sci-hub、Kopernio、网易有道词典、SPSS、Matlab、Origin、Python、幕布、Xmind、百度脑图等。一般各大院校都会购买第三方数据库（比如知网是标配），学生在校内可以直接访问数据库，下载需要的文献资源，基本上中文文献都很全。碰到少数找不到全文资源的文献，可以在百度学术、google scholar里搜一下看看，有时候会给资源的链接。另外，计算机学科的同学也可以用“学术范”这个平台（域名就是“学术范”的拼音全拼），上面优质的计算机学科外文文献很多，还有很多数据统计以及筛选功能，可能帮你定位到有价值的文献。另外这个平台还有文献管理和社区讨论功能，很适合毕业季写毕业论文使用。常用的都是知网吧，就是知网要花钱，毕竟论文都是人家辛辛苦苦写的，你要搞研究借鉴看人家的当然得付费。一个绿色的re什么的论文网站论文资料查询网站免费 免费论文搜索引擎（一个学术论文存储量超过420W篇的网站） 斯坦福学术文献电子期刊（号称是提供免费全文的、全球最大的学术文献出版商）（是一个免费电子书籍搜索下载网站，号称世界最大的免费电子图书馆。拥有513万多书籍和7751万多文献下载。） 学术资源搜索工具（是一个专注于教学、研究方面且免费、专业、强劲的学术搜索工具，在论文质量上是绝对具有权威性的）（一个免费下载外文的网站，可以说是家喻户晓，但有时候会打不开）6.中国知网（号称全国资源总库，以收录核心期刊和专业期刊为主，权威、检索效果好，覆盖范围广）7.万方（内容一科技信息为主，兼顾人文，适合工科或理工科院校，收录文献质量高）8.维普（内容以自然科学和工程技术为主，几乎涵盖了全国的国内中文出版物）文献馆（内容包含海量中外文献资源全文下载、论文查重、解决疑难文献，覆盖各科领域，写论文用比较省时省力）10.国家哲学社会科学文献中学（有中文文献，还有古籍，哲学、社会科学等相关专业必备
打开 App别再用知网下载文献了，这16个国内外好用的论文网站，赶紧收藏起来4737阅读程序员晚枫关注大家好，我是程序员晚枫。最近中科院停用知网的消息，已经被中科院回复了：消息属实！今天我给大家分享16个写论文时会用到的神仙网站，国内外都有。有了它们的帮助，你一定可以顺利完成任务~还没或者已经毕业的小伙伴也可以先收藏起来，以后一定会用到的~国内论文搜索引擎1、DocTranslator网址：一个可以翻译文档的网站。大家在写论文的过程中免不了要搜集资料，有时候一些文献是外文的，不太方便理解。这时候就可以用到DocTranslator这个神仙网站了。它支持直接翻译文档，你可以将整个文档放进去，翻译后的结果也是以文档的形式呈现的。而且它支持翻译109种不同的语言，非常实用~2、ParperTime网址：一个超级好用的论文查重工具。图片ParperTime是一个论文查重平台，有知网、万方、维普等知名查重品牌，所以完全不用担心权威性。而且它可以在线查重、改重，用起来非常方便，论文排版也是完全免费的。最重要的是，它可以免费查重10万字，对于大多数同学来说都是够用的~3、文献部落网址：一个免费下载文献的学术导航网站，汇总最新免费下载国内外文献的网站，英文文献下载网站应有尽有，百度学术、文科、知网等网站文献都免费下载，为广大研究生提供最便捷的文献下载方法。除了文献下载，文献部落内还涵盖了众多国外的文献查询网站，X-MOL、Zlibrary、SJR、Libgen等，方便查询文献的来源，更便利、更迅速、更快捷的查询文献。文献部落罗列了三个SCI文献下载入口，不仅确保能够正常使用，而且提升了文献的下载速度，除了SCI，还有OALib网站，同样可以查询并下载文献，每个网站的侧重点都不一样，方便查找，省时又省力！还有文献互助群，有找不到的文献可以求助群内大佬，多位学术大佬，帮你查找文献，回答问题。不进群，你永远不知道你和别人的差距在哪儿……4、文献小镇网址：这是一款集国内外文献查询于一体的综合性文献搜索网站，里面包含了多个SCI-HUB、Google的镜像网址，还有国内文献、百度文库、知网文库等超多、超全文库，还有超多备用链接，总有一款适合你！图片文献小镇是号称中国版的SCI-HUB，界面同SCI-HUB一样简介明了，可以采用URL,PMID/DOI等方式搜索下载文献。5、格桑花学术导航网址：小众学术导航网站，可能大多数人都没有听过.他的优势是网站操作简单，没有广告，弹窗，同样不会垂涎很多乱七八槽的东西，网站包含国内外最受欢迎的学术网站：SCI-HUB,谷歌学术、EI、Nature、ACS、Springer、Direct、知网、万方、维普等各大官方网站.图片由于比较小众，知道的人不是很多，所以查找文献十分流畅，基本不会出现卡顿的情况。6、百川文献翻译一款全新上线的免费翻译文献的软件，支持多种语言实时翻译，不仅能够节省宝贵的精力和时间，还能够帮助科研人员节省下一大笔翻译的费用。7、万千合集站网址：万千合集站是一个高质量论文，文档搜索网站，是一个非常适合大学生的一个网站。它支持各种不同学科论文，文档搜索，包括：数学建模，电气工程，中国哲学，材料科学，心理学，高等数学，生物物理，统计力学，量子物理，电子工程师，医学统计，天体化学，遗传学，数学方法论，线性规划，病理学 ，函数。利用这款搜索工具，你可以轻松搜索到你需要的论文文档，并且这个网站支持免费帮你找到文档的下载地址，你可以直接免费下载你需要的论文和文档。8、科塔学术导航网址：科塔学术导航网站包含四个模块，包括学术资源、科研社交、科学传播、科研机构四个模块。其中学术资源模块下包含十来套学术工具，每套工具下面又细分为多种类型的工具。图片国外论文搜索引擎9、OALib 免费论文搜索引擎网址：是一个学术论文存储量超过420W篇的网站，其中涵盖数学、物理、化学、人文、生物、材料、医学和人文科学等领域，文章均可免费下载；它的一大特色在于功能上支持页面快照，不出站就可直接浏览文章标题、作者、关键词、以及摘要等基本信息，大大缩短了时间成本，是一个较为高效的论文查找网站。图片10、BaseSearch 德国比勒菲尔德学术搜索引擎网址：它是由德国著名的比勒菲尔德(Bielefeld)大学图书馆开发的一个多学科的学术搜索引擎，提供对全球异构学术资源的集成检索服务。BaseSearch整合了德国比勒菲尔德大学图书馆的图书馆目录和大约160个开放资源(超过200万个文档)的数据。11、BioMed Central 生命科学网络期刊网址：拥有大约300种同行评审期刊的发展组合，分享科学，技术，工程和医学研究领域的发现。BMC现已在生物医学领域拓展到物理科学，数学和工程学科领域，可在单一开放式访问平台上提供更广泛的学科领域。12、Highwire 斯坦福学术文献电子期刊网址：号称是提供免费全文的、全球最大的学术文献出版商之一。该网站收录的期刊内容囊括了生命科学、医学、物理学、社会科学等多个领域，具体收录电子期刊882种，文章总数已达282万篇。图片13、IntechOpen 免费科技文献网址： 提供免费科技文献涵盖生物科技、计算机和信息科学、地球科学、电气与电子工程、材料科学、医学、技术等科学领域。14、MinimanuScript 学术文献维基百科平台网址：这是一个用户可以自由地编辑优化，评论并添入音频、视频、图片等更多相关文件的平台，属于维基类学术文献百科。在MiniManuscript上你能看到其他读者在读完某篇文献后整理出来的框架：这篇论文究竟用什么方法研究了什么问题，有了怎样的发现等。有希望成为一个更加开放更有效率的学术平台。15、SemanticScholar 免费学术搜索引擎网址：该网站是由微软联合创始人 Paul Allen 做的免费学术搜索引擎，其检索结果来自于期刊、学术会议资料或者是学术机构的文献。这个搜索引擎能检索到 80% 的免费论文文献，大约有 300 万份，另外它直接提供图表预览，看起来能方便研究人员省下更多筛选的工作。图片16、Sci-Hub网址：提到Sci-Hub这个文献下载利器，大家都不陌生。你在各大SCI杂志上看到的英文文献，90%以上都能免费下载。为什么不到论文的期刊官网去下载？因为如果你们学校图书馆没买这个期刊，去官网下载是要收费的，一篇论文要20至100美元不等。图片只需要将网址输入该网站，就会随机从来自全球的志愿者提供的账号密码登入系统，下载并自动备份论文电子文件。开启 后，可输入论文网址、PMID（PubMed Unique Identifier）、DOI（Digital Object Identifier）或关键词来进行查找
现在人们通常使用WPS和WORD来编辑文章，论文也是如此。我们的论文最终将上传到论文查重平台进行查重。PDF文件怎么论文查重？ 一般查重系统一般支持：txt、doc、docx、pdf等格式，在提交论文文档的地方应有支持格式说明，注意清楚，如果不支持pdf或其他格式，由于PDF上传格式会出现乱码、空格等情况，原格式的排列会受到影响。因此，目前市场上的查重软件不支持PDF文件,要想查重pdf格式的论文，我们需要把pdf文件转化成word或者txt格式的文档。 论文上传后，系统会根据目录识别整篇文章，分段检测每段文字。每段论文的重复率是整篇论文的重复率。因此，论文的格式会影响重复率。
PDF可以查重，PDF查重和word查重有一定的区别，尾注和脚注一般在Word里知网系统是检测不到的，在PDF里，知网系统会把其当成正文检测。PDF格式保密性强，内容识别不正确时会出现乱码，造成结果为0，检测则相对偏高。 扩展资料 PDF可以查重，PDF查重和word查重有一定的'区别，尾注和脚注一般在Word里知网系统是检测不到的，在PDF里，知网系统会把其当成正文检测。PDF格式保密性强，内容识别不正确时会出现乱码，造成结果为0，检测则相对偏高。
大多数论文查重软件支持WORD、DOC和docx系统，而不是PDF文件.如果作为早期的初稿，检查和修改论文，没有必要上传除Word以外的文件，因为在Word文件提交检测后，检测系统会自动识别以判断是否在某个地方进行检测。但是pdf格式的检测结果容易出错，导致检测结果不准确，因为pdf文件上传到论文查重系统后，系统会将其转换成文本，但只会导致系统无法准确识别哪些检测，哪些不应该检测，容易出错。