研究生必备十大网站

 研究生必备十大网站

01

数字图书馆：Zliabary

https://1lib.domains

号称是全球最大的数字图书馆，拥有1000万本图书资源，搜到图书后进入详情页就能直接下载。点击三角图标还可以转换成其他电子书格式。

02

科研绘图：Figdraw

https://www.figdraw.com/static/index.

html#/

Figdraw是绘图小白的救星，平台自带超丰富的原创素材，导出后可以自动授权使用。

03

全能科研工具：Aminer

https://www.aminer.cn/

Aminer为中国工程院自然基金委等提供科研服务，输入关键词可查到领域1000个中外权威专家，下载高质量文献，重点论文会展示方法、结果和图表等，一键精读论文。

04

选刊必备：LetPub

https://www.letpub.com.cn

LetPub提供SCI期刊信息查询，输入期刊名能快速了解期刊影响因子、自引率、citescore等超实用信息。当没有指定期刊时，可以按照学科领域查找相关期刊。

05

文献下载：谷歌学术

https://ac.scmor.com/

谷歌学术有近2亿文献，包含全球绝大多数学术期刊。

06

文献下载：Sci-Hub

https://gfsoso.99lb.net/sci-hub.html

通过谷歌学术搜索到的文献，可以通过文献标题或它的DOI在Sci-Hub网站上，即可一键下载90%以上的外文期刊。

07

科学新闻：科学网

http://www.sciencenet.cn/life/

科学网由中科院/工程院/国自然委员会是一个综合性的网站，它主要提供权威的科学新闻报道，且更新非常及时。

08

文献调研：Connected Papers

https://www.connectedpapers.com/

通过复制所感兴趣文章标题或DOI到搜索框，可以找出相关文献，并画出关联图，图中圆圈的大小代表文献的引用量，颜色深浅代表出版年份，距离远近代表文献之间的相关度，点击Prior works和Derivative works可以查看发表这篇文章之前和之后的相关文献，作为背景研究和了解最新研究的途径。

09

学术写作：Phrasebank

https://www.phrasebank.manchester.ac.uk/

Phrasebank可以为英文论文写作提供模板，为论文写作划分出前言、参考来源、描述方法、报告结果、讨论发现和结论板块。

10

翻译软件：CNKI学术翻译

https://www.phrasebank.manchester.ac.uk/

CNKI学术翻译可用于翻译文献中的专业词汇，是SCI写作必备神器网站。它的翻译从知网总库的文献中提取，包含800万常用词汇/专业词汇/固定用法/词组等中英文词汇和2000多万的双语例句文摘。

零基础转码篇

 

第一章 零基础转码篇

1. 你的第一门编程语言，Python。Coursera上的Python for Everbody （UMich）：https://www.coursera.org/learn/python?specialization=python
2. 你的第二门也是最重要的Computer Science课程，数据结构和算法 （UCSD）：https://www.coursera.org/specializations/data-structures-algorithms?=#courses
3. 前端入门（Reactjs）：
   1. Meta的Coursera零基础前端转码课：https://www.coursera.org/professional-certificates/meta-front-end-developer
   2. 如果只看文字版，推荐W3CSchool教程：
      1. HTML：https://www.w3schools.com/html/default.asp
      2. CSS：https://www.w3schools.com/css/default.asp
      3. JavaScript：https://www.w3schools.com/js/default.asp
   3. 其他参考文档：
      1. Reactjs官方文档：https://reactjs.org/tutorial/tutorial.html
      2. MDN文档（权威JavaScript、CSS、HTML文档）：https://developer.mozilla.org/en-US/
      3. TypeScript文档：https://www.typescriptlang.org/docs/
   4. 互动的codeing bootcamp：https://www.freecodecamp.org/learn/front-end-development-libraries/#bootstrap
4. 后端入门：
   1. 后端语言（个人强烈且只推荐Java）Java（Duke）：https://www.coursera.org/specializations/object-oriented-programming
   2. 后端框架（推荐Springboot）Springboot：https://www.youtube.com/watch?v=9SGDpanrc8U
   3. 数据库（推荐PostgreSQL，同时可以学MongoDB、Redis、MySQL等）SQL与PostgreSQL：https://www.coursera.org/specializations/postgresql-for-everybody?#courses
   4. Amazon Web Service：https://www.youtube.com/watch?v=3hLmDS179YE
5. 课程以外重要的基本技能：
   1. 正确使用Git：https://docs.github.com/en/get-started/using-git/about-git
   2. IDE与编辑器：
      1. Visual Studio Code入门教程：https://code.visualstudio.com/docs/introvideos/basics
      2. Jetbrains全家桶使用指南（IDEA、PyCharm、WebStorm等）：https://www.jetbrains.com/help/
      3. Visual Studio入门教程：https://visualstudio.microsoft.com/vs/getting-started/
   3. Markdown文档基本语法：https://docs.github.com/en/get-started/writing-on-github/getting-started-with-writing-and-formatting-on-github/basic-writing-and-formatting-syntax
   4. Linux command line tools手册：https://www.freecodecamp.org/news/the-linux-commands-handbook/
6. 面试：
   1. 初级版 Cracking the Coding Interview，北美码农面试经典入门圣经：
      1. 纸质版（请尽量购买正版）：https://www.amazon.com/Cracking-Coding-Interview-Programming-Questions/dp/0984782850
      2. 电子版（请勿用于商用并遵守版权法律）：https://github.com/Avinash987/Coding/blob/master/Cracking-the-Coding-Interview-6th-Edition-189-Programming-Questions-and-Solutions.pdf
   2. Leetcode，所有古今中外大小厂的算法题都在这里，至少30道，上不封顶：https://leetcode.com/explore/
7. 以下是完整的Computer Science基础课，时间充裕的前提下，建议完整学一遍：
   1. UC Berkeley CS 61A. The Structure and Interpretation of Computer Programs：https://www.youtube.com/channel/UCuteugW6eO65Awk83I6ehoA/playlists
   2. UC Berkeley CS61B. Data Structures：https://www.youtube.com/watch?v=h59h5DoNhL4&list=PLgNUCz66KaWRSVzIeT_qB2yBgHocLmRWI
8. Machine Learning, Deep Learning, Data Science（感兴趣可以学习，但不建议作为零基础转码方向）：
   1. Machine Learning by Andrew Ng: https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-introduction
   2. Deep Learning by Andrew Ng: https://www.coursera.org/specializations/deep-learning#courses
   3. IBM Data Science: https://www.coursera.org/professional-certificates/ibm-data-science#courses
9. 美国最便宜的正规名校Online CS Master项目 GeorgiaTech/UIUC/UT-Austin Online CS Master：
   1. 优势：顶级名校、正规Master学位、全美最便宜 $9000；
   2. 缺点：远程、没有CPT/OPT（无法工作实习），适合已经有绿卡、可L1 transfer或者在国内转码刷学历；
   3. Georgia Tech Online CS Master 项目官网 https://omscs.gatech.edu/
   4. UIUC Online CS Master 项目官网 https://cs.illinois.edu/academics/graduate/professional-mcs/online-master-computer-science
   5. UT-Austin Online CS Master 项目官网 https://www.cs.utexas.edu/graduate-program/masters-program/msonline
10. 不计成本地肉身到硅谷转码 NEU CS Align Master in Computer Science：
    1. 优势：顶级名校、正规Master、自带co-op实习，肉身在硅谷到处开车面试，门槛低，不需要Computer Science本科学位，转码国际学生刷题找工氛围浓厚；
    2. 缺点：贵（学费预算 $70000）
    3. 地址：https://www.khoury.northeastern.edu/programs/align-masters-of-science-in-computer-science/
11. 讨论与求助：
    1. Telegram（讨论）：https://t.me/lidang
    2. Discord（求助、答疑、资源共享等）：https://discord.com/invite/kCdnP3w49E
    3. 立党Twitter： https://twitter.com/lidangzzz

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第二章 你的资质适合转码吗？请完成如下测试

学完Python和数据结构后，请尝试独立完成以下Leetcode题目：

1. No.1 Two Sum https://leetcode.com/problems/two-sum/
2. No.9 Palindrome Number https://leetcode.com/problems/palindrome-number/
3. No.21 Merge Two Sorted Lists https://leetcode.com/problems/merge-two-sorted-lists/
4. No.26 Remove Duplicates from Sorted Array https://leetcode.com/problems/remove-duplicates-from-sorted-array/
5. No.89 Gray Code https://leetcode.com/problems/gray-code/
6. No.94 Binary Tree Inorder Traversal https://leetcode.com/problems/binary-tree-inorder-traversal/
7. No.226 Invert Binary Search Tree https://leetcode.com/problems/invert-binary-tree/
8. No.231 Power of Two https://leetcode.com/problems/power-of-two/
9. No.257 Binary Tree Paths https://leetcode.com/problems/binary-tree-paths/
10. No.264 Ugly Number II https://leetcode.com/problems/ugly-number-ii/
11. No.334 Reverse String https://leetcode.com/problems/reverse-string/

如果以上11道题目可以做对，或者看答案后可以正确理解，关掉答案后能够正确回答———恭喜你，你具备转码的潜质和资质，可以正式认真考虑从零基础转码了（着手申请硕士项目、开始系统从零自学Computer Science的所有基础课程）！

参考：

https://lidangzzz.github.io/How-to-run/