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&p&利益相关：自问自答。按知乎惯例，任何产品新闻之后早晚会有这么一贴，不如趁没人直接自己开了。我们跟众多知乎用户一样有严重的精神洁癖，痛恨炒作软文和混乱的创投环境，我自己也回答过些还算有营养的问题，自然明白分享知识的原则。所以为了避免被指软文，我不评价自己、公司、产品的好坏，只说自己的事实、讲别人的故事，庶竭驽钝，寓扯于乐。对了，还必须声明——我们谢绝投资，也不忽悠、众筹、上商学院，同时我司全体取向正常无不良嗜好、家境富裕肢体健全豪无卖惨点、没有海外 NGO 组织赞助，更不怀揣音乐梦想，所以请放心观看。80%内容和我们毫无关系，不如说是我一年贤者时间的所思所想，不怕被我坑的当科普文也行，至少对得起知乎该有的营(字)养(数)。&/p&&br&&p&那大家一定觉得，既然这样矫情你来发知乎干啥？知乎本身的影响力暂不足以作为PR要地，但是！知乎却是喷子找喷点、媒体找爆点、黑子找存在感、阴谋论者找线索的必经之路。于是，作为有点智商的深度老用户，我无论如何也要抢下这个必争之地，哪怕没人看。&/p&&br&&p&好，下面说正题，先产品，后公司。不知道 Magi 的朋友可以看这个短短3分钟的介绍视频：&a href=&/v_show/id_XODIwMzU1NDY4.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Magi by Peak Labs&i class=&icon-external&&&/i&&/a&，最近就开始 beta 了。本着不软文的原则，我不放产品地址，也不呼吁大家来 apply for beta，我也保证不在今后任何推广中提及本帖和视频的数据、影响、反馈。我们无融资计划，所以您也不用担心您的点击会给我们提高哪怕一分钱的 valuation。&/p&&br&&div class=&video-box& data-swfurl=&/player.php/sid/XODIwMzU1NDY4/v.swf&&&div class=&video-box-inner&&
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&img class=&video-thumbnail& src=&/45BEE60CA2E19965CEAE067AFE5-86D7-8A2C-7AC6-FFDE&&&i class=&video-play-icon&&&/i&
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&div class=&video-title&&Magi by Peak Labs&/div&
&div class=&video-url&&/v_show/id_XODIwMzU1NDY4.html&/div&
&/div&&/div&&br&&p&Magi 一词源于《圣经》马太福音 (Magi 原读作/'maed?a?/，为区分所以产品读作/'maed??/或/'maeg?/)。马太福音中, 东方三贤士 Caspar、Balthasar、Melchior 合称 Magus (即波斯文中的 Magi)，分别代表神所造万物、普世观念、万主之主的法则 —— Magi 搜索引擎凭借与之对应的知识图谱、概率统计、神经网络三种工具 (文章后半部分有说明), 模拟人类求索的三大要素: 事实、舆论、直觉。当然，如果你也是个宅的话，一定知道动画《Evangelion》中也有 Magi，虽然设定略有不同，但对我们的启发很大。然后补一句，我是无神论者，但尊重宗教中的智慧，何况这个设定如此带感哈哈。&/p&&br&&img src=&/e1c65fce6eb4f96d0815d_b.jpg& data-rawwidth=&1300& data-rawheight=&592& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1300& data-original=&/e1c65fce6eb4f96d0815d_r.jpg&&&br&&img src=&/b3ec6ff85e5dcca239be81243cccf943_b.jpg& data-rawwidth=&2000& data-rawheight=&1164& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2000& data-original=&/b3ec6ff85e5dcca239be81243cccf943_r.jpg&&&br&&br&&p&看此贴的应该多是专业人士或业内朋友，所以无需我多费口舌介绍。主要发散性地解答常被问到的一个问题：Magi 和 Wolfram Aplha、IBM Watson 有什么异同？&/p&&br&&p&Alpha 和 Watson 是我个人十分佩服的产品，相较之下 Magi 才刚刚上路，成熟度暂有差距。我个人更是不敢妄下任何优劣结论，只以一个心怀尊敬的晚辈的角度来讲讲。毕竟从产品设计角度来说，异同明确：&/p&&br&&p&&b&相同之处——定位类似，都是围绕数据和逻辑的基础服务。&/b&&/p&&br&&p&三者都是严肃的知识逻辑引擎服务。它们不是娱乐向的问答机器人，对于无法回答的问题，无论是 Alpha 还是 Magi 都不会回复你一个抠鼻子的表情；也不是个人助理，不会帮你设闹钟或唱歌讲笑话；也不是 Web App 入口或框计算，不会有非统一的结果呈现，也几乎没有人工定向优化介入 (至少 Magi 是这样, Alpha 有一定的人工成本)，所有输入都利用在本地的数据用统一的表达结构和自动化的逻辑处理生成能够作为中间值的输出，额，就是这么拗口...&/p&&br&&p&事实上，这类基础服务是很多智能产品所必需的。如 Siri 中的科学计算就是使用 Wolfram Alpha，而 Magi 能让这些助理和机器人更聪明更全面，对于更多非预设的通用问题能够直接给出答案，而非 “下面是关于【&a href=&.cn& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&有哪些茅盾文学奖得主&i class=&icon-external&&&/i&&/a&】的网页”。语音助手需要考虑很多垂直细分领域和人性化功能，比如 LBS 服务、加日历设闹钟，而 Magi 则专注于非垂直的东西，即通用数据和逻辑 (详见下文差异部分)。我们从一开始就是以做服务的思想规划产品，这就是为什么我们自己不做语音助手，甚至 Magi
的网页、图片搜索都不提供翻页按钮。Magi 本身有多少用户我们不太在意，更有成就感的是让 Magi 成为无处不在的台前或幕后英雄。事实上，早在公布前 Magi 就已经悄悄与一些大大小小的产品展开合作，甚至有的已经上线服务几百万用户数个月了，我们将在合作方同意的前提下陆续公布出来一些 ;-)&/p&&br&&p&我相信以后的泛 AI 领域将会很细分，比如 Alpha 致力于 computation，DeepMind 要解决 awareness, 我们希望 Magi 能带来 common sense。有一天，当人脑对电脑的生物接口(脑机接口)足够成熟时，这些零散的产品将一同颠覆人类的教育和认知过程，想象一下：每个人从有自我意识开始，就能借助体内植入的芯片和长效电极，通过思考从 Magi 获得知识和逻辑结果。那时，孩子们永远不用背《唐诗三百首》了，因为谁都会，老师只要教学生做人和使用这些知识即可。现在，每个人都用至少12年的基础教育来学习和重复前人的知识与经验，而在未来，也许只需要6年就够了！就算省下来的6年智力活跃期没用来探索前人未入之境，谈谈恋爱也是极好的。又比如，学习演奏吉他时，耳朵试听到和弦的声音波形，上传到 Alpha 进行傅里叶变换，得到音高成分后通过 Magi 获得对应指法，最后直接刺激神经让手指精确地按下琴上的品位...... 如果让我再进一步展开想象，以后不仅知识是共享的，人脑的闲置资源也可以共享，做到“脑联网” (我瞎编的词，还蛮cool呢)：比如我在看动画休闲时，我左脑的一部分就可以临时短路掉，并“租”给需要的公司兼职写程序。甚至，可以用脑子的一部分资源，与他人的一部分形成临时的统一行为体：比如我闲置的设计能力可以跟A闲置的编程能力和B闲置的写作能力生成一个组合的“人”去 Peak Labs 当产品经理。但愿我能活到这 Stand Alone Complex 的一天，如果没活到的话，死后就把我的脑子装到卫星里，发射到太空做云计算吧，我通过“脑补”来给大家提供各种去马赛克服务，做到真正的“透明计算”；还能通过“脑放”来让你的小米活塞化身 K3003, 括弧笑。&/p&&br&&p&啊扯太远了。。。说白了，这些产品都是在造轮子、造工具。未来的钢铁侠估计不是我，但我希望 JARVIS 是我造的。记得 netbox 作者 @西祠响马 写 fibjs 的文章中说过一句话很屌：“人生就是造完一个轮子后再造下一个” (大意)。我非常赞同，造轮子不是重复劳动，我们踩着前人的轮子走向更远的地方：几千年前两河流域的某位天才脑洞一开搞出了木轮，后来出现了石轮，出现了橡胶轮，乃至磁悬浮、超导磁悬浮、高温超导磁悬浮。于是，Magi 在作为一个独立的面向大众用户的产品的同时，也努力开放 API 和数据 (见后文)，让更多需要的产品和机构获得优秀的智能接口和通用数据，剩下时间以专注于自己的独特之处。其意义与上文如一：共享已知，探索未知。&/p&&br&&p&&b&不同之处——要解决的问题不同、背后的技术不同。&/b&&/p&&br&&p&Technically，这三者是完全不同的东西：&/p&&br&&p&Wolfram Alpha 是计算性引擎 (Computational Engine) + 一定的一般性知识。Alpha 对科学计算的能力十分强大，这源于它背后强大的专业数据和 Mathematica、Wolfram Language的深厚积累。但也因此，Alpha 的覆盖面比较狭窄，对更多广泛的、接地气的东西无从处理，毕竟数据源不同。而 Magi 是使用爬虫的，除了少数垂直数据源接入，都是来自网络 (新闻、论坛、问答、Wiki 等等)，通过我们参考生物学中负反馈调节和tRNA反密码子而开发的文本/超文本转结构化信息片段抽取修正模型 (Flat Text to Structuralized Chunk) 和多来源交集消歧来获得较为可靠的知识，做到 unsupervised 的增长和纠错 (有兴趣可见我司官网
&a href=&http://www./#technology& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Peak Labs&i class=&icon-external&&&/i&&/a&)，可以说是一生二，二生三，三生万物。所以与Alpha 不同，Magi 能覆盖哪些东西，不是我们说的算，而是网络和数据说的算。我也必须承认这种模式带来的弊端，即时效性和可靠性权衡困难：目前 Magi 大概有几天左右的信息滞后，这是为了从多个来源收集足够的佐证 (新闻或事件要转载开来也是需要时间的)，也让那些大规模出现的谣言冷却并淘汰从而避免污染主数据库 (比如xxx死了这种日常假新闻)。虽然信息时效性尚有不足，但 Magi 的处理实时性设计指标要比 Alpha 和 Watson 高很多，因为 Magi 是要作为日常搜索引擎的，响应速度和并发能力要跟网页搜索部分不相上下，疾如岛风！在这个水平扩展成本低廉的时代，我们依然付出了很大(过大)的努力去优化每一个单机的效率，这也是我个人的执念之一吧，向上世纪那些 old school 黑客、极客先驱们致敬！我们这一代工程师丢掉了不少那个时代的钻牛角尖精神，我虽然没能力写出 John Carmack 的 0x5f3759df 这种神来之笔 (其实这个不是他原创蛤蛤蛤)，但至少努力把握每一个如从 Bellman-Ford 到 SPFA 的机会。&/p&&br&&p&恩，我们未来也会为 Magi 赋予更强大的科学计算能力，但目前还是优先服务好大众用户。另外值得一提的是，Alpha 和 Mathematica 之父——Stephen Wolfram 的一个观点： “不需要造出通用AI”。事实上，上述三个产品没有一个是真正狭义的“人工智能”，都是取巧的办法。但这些“取巧”不是什么灵感乍现醍醐灌顶有如神助，世界上没那么多窍门和奇迹，不过都是经过无数次尝试和无数次失败，在前人的经验和自己的努力下才出现的一种美妙的可能性。另外，我对 AI 二字也是心存敬畏+怀疑的复杂态度，我们在连生物智慧都尚未搞明白的当下，“人工智慧”却来得如此名正言顺而又情理之外。自主和自动的界限到底在哪里？总之，在一切还尚无定论前，现在的 AI 只是把客观规律性发挥到极致从而伪装出来的假的主观能动性。&/p&&br&&p&啊又扯远了。。。回归正题说说 Watson ~&/p&&br&&p&Watson 现在是 IBM 商业解决方案编制，我没体验过，所以只能讲讲参加 Jeopardy 时的那个 Watson 给我带来的思考。首先不得不感慨英文真是 NLP friendly 啊，自带空格、5W1H、时态明确、句式规范，君复何求！用那个脍炙人口的经典问题来说：“When 60 Minutes premiered, this man was the U.S. President.”，假如我们要做一个专门回答这类问题的程序，怎么做最方便？四个关键：疑问词、量纲、三元组、填空，然后请自行领悟~ 简单粗暴但弊端也显而易见——对问题和数据的规范性要求较高。这就是为什么 Magi 现在要用三种方法同时处理一个问题：Magi 将每一个输入问题都分发到标准知识图谱、概率统计、神经网络这三种不同的策略，然后进行互相比对和投票，最后才呈现给用户 (回头正式版本的UI上线后会将这个环节可视化，很有意思)。这就好比我们人类在思考问题时，会想到 “...书上明确写过 Blah, blah, blah…”，“…一般提到foo的都提到了bar...”，“…隔壁老王不是好人，凶手应该就是他…”，然后综合考虑。可以看文章上面截图中的三个例子，其实标准知识图谱也能响应第二个关于暴雪娱乐的问题，只是其结果是概率统计结果的子集或真子集，但它并不是无意义的，因为它肯定了统计结果。同理，(就我的经验和理解) 神经网络和狭义的 Deep Learning 适合处理连续的感知, 而不适合独立去处理离散的逻辑，但是除了适合它的特定问题外 (图3)，它的结果在更大的系统内也是有决策价值的。我们还从 Watson 身上学到了很重要的一点，就是容忍自然语言中的众多歧议，比如下面截图中这个看起来很简单的例子。《刀剑神域》同名对象可存在多种歧议，爬虫获取新闻或网页文本后，提取算法根据上下文决定 domain 和深度。Domain 的准确性和丰富性是至关重要的，否则 Watson 就无法处理好 tricky 的 “60 Minutes”。我们开发 Magi 的大部分时间都花在了 domain 的自动派生和修正算法上，因为它贯穿数据采集、索引、查询三端，更是不依赖人工编辑 / UGC 的可持续发展方法。&/p&&br&&img src=&/a0d3ca8f89479fcfa624ab_b.jpg& data-rawwidth=&1000& data-rawheight=&779& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&/a0d3ca8f89479fcfa624ab_r.jpg&&&br&&p&总结来说，Alpha 的精髓在计算知识，Watson 的精髓在信息处理，Magi 的精髓在数据学习。可以说，Magi 的核心就是“用 / 信息 / 修正 / 信息提取算法 / 的算法”。哦对，Magi 还有一个重点就是中文！Alpha 和 Watson 都是英文的，Magi 是中文的。别笑，这个真的区别很大。还是那个道理，假如中文自带空格+5W1H的话，我的天空星星都亮了，都亮了，亮了，了。这不是老祖宗的错，错的是世界、时辰、圆盘、诺玛。&/p&&br&&p&产品部分的收尾，想跟大家聊聊数据与技术开放：&/p&&br&&p&1、我们会尽快开放 Magi 的各种组件 API，比如：派生关系、网页/图片搜索、语意处理、实体描述、数据抽取、同义词之类的。能免费的尽量都免费，因为我们深知技术创业公司的不易，经常要自己动手丰衣足食。比如，整个互联网都没有个好用的开放中文图片搜索 API，我只好自己写。当然我们也只是家小公司，所以恳请大家不要滥用和攻击...&/p&&br&&p&2、我们也一直关心学术领域的应用。例如，Magi 的结构化数据抽取功能可配合定制规则来在特定论文文本库中进行事实逻辑提炼，从非结构化的输入数据中生成可查询的知识库 (目前 Magi 中的天体和元素的部分知识即是如此而来)。此外，已有的 entities 库、知识图谱、训练好的神经网络也会适时开放给统计和研究机构。更多信息可见： &a href=&http://www./#technology& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Peak Labs&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&br&&p&3、Magi 遵守 robots 协议的最严格可能性：如果未指定 UA 为 MagiBot (不区分大小写)的行为且未使用通配符的话，会自动遵循所有其他已指定的机器人的配置中最严格(可访问路径最少)的一个。同时，爬虫会识别页面中的 reference links, 尽可能将网页上的参考链接加入最终结果页面，以尊重严谨性和第一作者 (追溯链接中的参考链接)。&/p&&br&&p&产品部分就先说这么多吧，以后想到什么就补充 ;-)&/p&&br&&p& -----------------------&/p&&br&&p&最后说说我们公司吧。本着不软文原则，不提及任何数据和资本。&/p&&br&&p&Peak Labs 是一家没有使命但有责任、没有规则但有原则、没有野心但有动力、没有文化但有灵魂的，专业而不专注的公司。对我们来说，创业其实就是个玩：做点有意思、有难度、能搅屎的事儿，绝不背负任何东西。总之，我们是一家很有自知之明的迷茫小公司，可能明天就倒闭了的那种。&/p&&br&&p&但因为我们不苦不累不差钱，也不奢望成功成名成公知，所以能开心、安心创业。我深知这甚是奢侈，甚是幸运，但还是想说：现在年轻人创业虽然火热，请一定要量力而行，你又不需要为就业率负责。如果家里并不宽裕，或有更坏的情况，那创业不是 the way to make a change, 因为它成功率太低，我们每个人都有可能明天就下岗。更多时候它不会让你过上百分之一的人生，反而成为负担，然后过的很不开心，这是对自己和家庭的不负责。毕竟 “家人、朋友、美食, 这些才是最重要的!” - 陈·风暴烈酒&/p&&br&&p&一年没上微博、知乎，书写能力退化殆尽，今挥挥洒洒字五千有余，虽发自肺腑一气呵成，然废话连篇狗屁不通，故真诚地感谢一直看到这里的朋友，谢谢！临 Mac 涕零，不知所云…&/p&
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能够快速知道答案的搜索，超赞，希望Peak Labs 公司 日后推出一系列 ios api
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先吐槽一下，用个Google有什么优雅好讲究的，想翻墙还怕走光？&br&第一种：&br&首推shadowsocks，花钱买个VPS（日常使用推荐banwagonhost，一年也就几十块）自己搭建，教程可参考&a href=&/2083.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&TENNFY WU&i class=&icon-external&&&/i&&/a&（自己动手搭建Shadowsocks服务器)&br&优点：速度稳定，PC、Android、IOS全平台通用，可以自动代理&br&不足：要花钱&br&&br&第二种：&br&goagent，教程可参考&a href=&/goagent-detail.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&goagent教程详细版&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&优点：免费、速度稳定，可以自动代理&br&不足：需配合浏览器使用，移动端使用体验太差，简直不能忍&br&&br&第三种：&br&改hosts，教程可参考&a href=&/archives/3983.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Google的可用Hosts文件&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&优点：免费，速度相对来说比上面两种都快&br&不足：经常得修改hosts，比较麻烦，IOS要用得越狱，Android好像用不了（不知道是不是我自己的问题）&br&&br&VPN个人不推荐使用，不稳定，付费的也一样，也可能是我选的服务有问题
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第一种：Chrome下使用红杏扩展，一个月10元，自动代理名单内的网站（可自定义）：第二种：shadowsocks（最好是支持shadowsocks的路由器，这样可以实现所有设备的科学上网），除了科学上网，对游…
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忘记在哪里看到了的…向原作者致敬…mua！(*╯3╰)&br&——————————————————&br&16种度盘搜索方法&br&&br&1、在&a href=&& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&&/span&&span class=&invisible&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&的搜索框中输入：site:&a href=&& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&&/span&&span class=&invisible&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 搜索词&b&（回复中林涛同学建议第一条如果用谷歌搜site:百度网盘的话效果会好一点）&/b&&br&2、壹搜 &a href=&http://www.yiso.me/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&网盘搜索引擎&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&3、盘易搜 &a href=&/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&盘易搜-百度网盘搜索&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&4、BD盘搜索 &a href=&/so.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&百度网盘资源搜索引擎&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&5、网盘搜索引擎 &a href=&http://so.baiduyun.me/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&百度网盘搜索引擎&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&6、百度网盘搜索 &a href=&/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&笑话大全，GIF笑话图片，动态图，经典GIF搞笑图片，动态笑话图&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&7、网盘屋 &a href=&/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&百度网盘搜索-网盘搜索下载&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&8、网盘搜索引擎 &a href=&/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&网盘搜索引擎_网盘资源轻轻一搜就在眼前&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&9、百度盘搜索引擎 &a href=&/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&网盘搜索引擎_百度云网盘资源搜索下载&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&10、我去搜 &a href=&http://www.57so.org/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://www.&/span&&span class=&visible&&57so.org/&/span&&span class=&invisible&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&11、我乐盘 &a href=&/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&百度网盘搜索|迅雷快传搜索|360云盘资源搜索&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&12、百度云搜索 &a href=&/so.html& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&/so.ht&/span&&span class=&invisible&&ml&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&13、盘搜 &a href=&/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&网盘搜索，盘搜一下&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&14、盘搜索 &a href=&/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&网盘搜索，网盘搜一下百度网盘全知道——最稳定的百度网盘搜索引擎&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&15、5p44网盘搜 &a href=&/?wd=&wp=baidu& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&/?wd=&wp=baidu&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&16、吸盘 &a href=&http://so.xpan.me/index.html& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&吸盘－百度网盘搜索引擎/资源/下载&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&&br&网上搜电子书的小技巧：搜索栏输入site:ishare..cn+书名（+号用空格替代），可搜新浪爱问资料库中的书籍，site:&a href=&& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&&/span&&span class=&invisible&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a& +书名，可搜百度云盘中的书籍。这两个地方，基本上可搜到常见的各种书籍。
忘记在哪里看到了的…向原作者致敬…mua！(*╯3╰)——————————————————16种度盘搜索方法1、在的搜索框中输入：site: 搜索词（回复中林涛同学建议第一条如果用谷歌搜site:百度网盘的话效果会好一…
&p&看大家说了这么多，我也来说说我的方法。&/p&&br&&p&大家说的貌似都是在web端或pc上的方法，但利用这些已有的网站无法在移动端上体验好的进行搜索（这些网站大多未对移动端做优化）。我想现在都移动互联网时代了，那还有人整天带着笔记本跑，平时去教室上课或自习，我一般都只带一个手机，但有时又需要找一些书和资料。所以就想着如何更好的在移动端快速找到我想要的资源。&/p&&br&&p&懂一点点技术的好处是，当你发现你想要的某个功能别人没有做的时候，你可以立马操起键盘，造一个轮子出来。自己动手，丰衣足食。所以我就自己做了一个app，实现了搜索百度网盘，微盘，华为网盘的功能。下载链接在此：&a class=& wrap external& href=&/s/1kTMIX63#0-tsina-1-819ff9a47a7b7e80a40613cfe1& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&xunmi_1_0_2(第五次修复版).apk_免费高速下载&i class=&icon-external&&&/i&&/a&。&/p&&p&由于我第一次做这个，所以做得比较慢，花了一星期空闲时间完成了基本功能，花了一星期改善设计和功能。贴几张截图：&/p&&br&&p&更新：app已经更新到2.0了，豌豆荚可以下载。&a href=&/apps/com.egrcc.search& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&「寻觅」安卓版免费下载&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&br&&img data-rawheight=&1227& data-rawwidth=&690& src=&/ad1dc81f1fca_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&690& data-original=&/ad1dc81f1fca_r.jpg&&&img data-rawheight=&1227& data-rawwidth=&690& src=&/005a22efd0efdfec555aaf_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&690& data-original=&/005a22efd0efdfec555aaf_r.jpg&&&img data-rawheight=&1227& data-rawwidth=&690& src=&/5a476cdef5dc9_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&690& data-original=&/5a476cdef5dc9_r.jpg&&&br&&p&发布在网上后，得到了一些网友的反馈意见，更新了两个版本，目前是1.0.2版。之后由于干别的事情去了，就没有再更新过，只是在出现大的bug时，修正一下。&/p&&br&&p&实现原理也很简单，就是利用了google高级搜索功能（通过加site:），其实目前大多数声称是网盘搜索引擎的网站也都是利用的这点，他们并没有真正实现一个搜索引擎。也有自己做的，不过搜索效果完全不及google的结果，所以google的技术还是很强大的，如果你有信心超过google，也可以自己造一个（目前来看，我完全不具备这种实力）。&/p&&br&&p&不过由于众所周知的原因，google在中国无法访问，不过永远挡不住机智的程序员。然后我发现有人已经造好了轮子：&a class=& wrap external& href=&http://www.gfsoso.net/& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&谷歌搜索引擎_香港.hk打不开就用谷粉搜搜&i class=&icon-external&&&/i&&/a&，无需翻墙就可以使用google搜索。所以我联系了它的开发者，征得了他们的同意，在我的app中使用他们的搜索引擎。&/p&&br&&p&不过ios的用户要失望了，没有ios版。。。最主要的原因是我不具备开发条件，其次我也不会oc或swift。不过项目已经开源，github地址：&a class=& wrap external& href=&/egrcc/xunmi_android& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&egrcc/xunmi_android · GitHub&i class=&icon-external&&&/i&&/a&。所以，有没有ios开发小伙伴愿意造一个ios版出来？可以联系我。本app已经三次被网友在最美上推荐，其实我发现这方面的需求还是蛮大的，只不过很多人不知道有它的存在。所以很希望有人能帮忙做一个ios版出来，熟练的开发者应该一两天就可以搞定，代码量并不大。&/p&&br&&p&市场上虽然可以搜到本应用，不过有bug，已经无法搜索了，所以请用我上面提供的链接。&/p&
看大家说了这么多，我也来说说我的方法。大家说的貌似都是在web端或pc上的方法，但利用这些已有的网站无法在移动端上体验好的进行搜索（这些网站大多未对移动端做优化）。我想现在都移动互联网时代了，那还有人整天带着笔记本跑，平时去教室上课或自习，我…
&a href=&/search?q=%E5%8F%98%E5%BD%A2%E9%87%91%E5%88%9A4&f2op=0-1-1-0-0& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&多维搜索 - 同时搜索多个维度的数据&i class=&icon-external&&&/i&&/a&
我自己用了三个多月，很稳定，搜资源神器，可以搜索网盘资源并且自带google 翻墙。楼主如果是想找资源的话，磁力链接（不懂可以搜索下）的方式其实最好。而且这个网站上基本没有广告。&br&&img src=&/5b55b1fa01ddfadcd38f98b_b.jpg& data-rawwidth=&646& data-rawheight=&174& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&646& data-original=&/5b55b1fa01ddfadcd38f98b_r.jpg&&
我自己用了三个多月，很稳定，搜资源神器，可以搜索网盘资源并且自带google 翻墙。楼主如果是想找资源的话，磁力链接（不懂可以搜索下）的方式其实最好。而且这个网站上基本没有广告。
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正在写硕士毕业论文，所以窜来答一记平衡一下收支。&br&&br&【对&b&科研工作者找文献的思路&/b&相当好奇，你们都是怎么找文献资料的呢？对学术搜索引擎都有哪些要求呢？】&br&&br&这个问题非常的答题者-friendly，我一下子就知道题主想问什么，而且题主问的点跟我想切入的点也是一样样的：&b&学习如何找文献，精髓不在于使用的搜索引擎，甚至不在于关注的学术期刊 ，而在于明白科研工作者寻找文献的思路。而要明白这个思路，归根溯源是要明白提出问题和解决问题的思路，文献也就是在科研工作者提出问题和解决问题的过程中自然地被发掘、整理出来的。&/b&&br&&br&&b&&br&&i&问题1：我们为什么需要文献&/i&&/b&&br&&br&跟其他的领域一样，如今的学术研究也是一个&b&高度分工协作&/b&的领域。就像接力赛跑，第一棒的运动员撒丫子跑到终点不仅是不现实的（受个人的学术背景，时间精力所限），也是不高效的。即使是在同一领域的同一课题下，我们也很难看到学术背景和学术兴趣完全相同的两个人，更遑论两个团队了。&br&&br&在这里，每个人从哪里来，要走那条路，要到哪里去，都是不一样的，可是大家又是彼此依赖难以分离的。这就基本上决定了：&b&不同领域的相关课题之间，同一领域的不同课题之间，同一领域同一课题的不同分支之间（…）产生相互借鉴研究方法和研究成果的需要。&/b&&br&&br&在还没有入门的时候，我和很多同学一样，认为学术领域的划分就像院系划分那样简单明了。而实际情况是这样的：&br&&img src=&/3b644f8c6cdfed7_b.jpg& data-rawwidth=&259& data-rawheight=&194& class=&content_image& width=&259&&&br&&br&以及这样的：&br&&img src=&/1fa040ab45eba491ce8542_b.jpg& data-rawwidth=&202& data-rawheight=&250& class=&content_image& width=&202&&&br&那么，第一个问题的答案就是：&b&&u&文献告诉我们当前研究的基础是什么（前人的研究方法+成果），当前研究的趋势是什么（前人/同行的研究方法/成果），以及当前研究应该走向哪里（前人/同行研究的失误和不足）。&/u&&/b&&br&&br&&br&&b&&i&问题 2，文献能发挥什么作用？&/i&&/b&&br&&br&回答了第一个问题，第二个问题的答案也就呼之欲出了。大家可以看一看 &a data-hash=&4e851f5af8cf94241aebf& href=&/people/4e851f5af8cf94241aebf& class=&member_mention& data-editable=&true& data-title=&@Linda Lin& data-tip=&p$b$4e851f5af8cf94241aebf&&@Linda Lin&/a&在回答问题&a href=&/question//answer/& class=&internal&&如何看待各界对高校科研经费使用问题的热议？怎么解读南方周末网的报道《2013年高校科研经费花在哪里了？》？&/a& 里面第一项的内容：一. 科研人员到底在干什么。&br&&br&如上文所说，如今的科研工作是一项高度分工协作的工作，后人的研究是建立在前人以及同行研究的基础之上，一点点蚂蚁步向前推进了。&b&文献，无论是在具体的研究工作中，还是在最终论文写就的过程中所起的作用就是，&/b&&b&帮助我们细致入微地了解这个领域的相关问题进行到了什么程度。&/b&&br&&br&&b&再具体一点就是：&u&1. 避免做重复的研究；2. 避免做无意义的研究。&/u&&/b&&br&&br&很多时候我们在做一个课题之前，一定一定要问自己的一个问题就是，&b&我将来可能得出的研究成果将可能会对相关领域造成怎样的影响，做出怎样的贡献&/b&。&br&&br&&br&&b&&i&问题 3，如何细化寻找文献的标准？&/i&&/b&&br&&br&举一个很简单的例子，研究者有了一个初步的想法：我要研究北京方言里面的儿化音。可别看这只是一个音，围绕着这一个音可以研究的问题实在是太多：&br&&b&1. 使用者：以性别，年龄，社会阶层等这些常见的划分标准来看，不同的群体在儿化音的使用上都各自有什么样的特点？&/b&&br&&br&&b&1.1 使用特点：从实际发音的物理性质，使用的场合，使用的频率，使用的语境等这些常见的研究领域来看，我们具体研究的方向是什么？&/b&&br&&br&&b&1.1.1 某一群体在某一特定工作场合的使用特点：具体到使用频率和使用语境&/b&&br&&b&——到这一步，我们才有了一个可操作的研究课题。&/b&&br&&br&大家看，&b&从最初灵光一现有了想法，到最终能够确定下来一个具体可操作的课题，研究人员要经历层层的抽丝剥茧。而“剥茧”，怎么剥，向哪个方向剥，靠的都是对前人以及同行研究的细致把握。&/b&&br&&br&那么，第三个问题的答案就是，&b&&u&寻找文献的细化标准，来自于科研人员课题的细化程度。&/u&&/b&&br&&br&&br&&b&&i&问题 4，具体操作过程中，有没有什么比较好操作的办法&/i&&/b&&br&&br&看完了问题1,2,3 的解答，大家可能心里面怵怵的：要对一个领域的一个分支下一个课题的所有研究做历时性整理分析，似乎是一个非常浩大的工程。&br&&br&关于这个担心，我有三点想法可以跟大家分享：&br&&br&1. 当你觉得自己要整理分析的领域大到无法操作完成的时候，就是你对自己课题的定位还不够精细、具体的时候，说明还要流泪咬牙继续剥洋葱&br&&img src=&/a76f1e97a3a5e5cc63fe7_b.jpg& data-rawwidth=&259& data-rawheight=&194& class=&content_image& width=&259&&&br&&br&2. 学术研究的自然态应该是长期的、缓慢的、痛苦的积累。随时关注跟自己研究方向&b&相关&/b&的期刊杂志的新动态（学校图书馆电子资源库里面一般都会有），跟自己的领域之间的联系始终保持畅通。&br&&br&&b&3. 如果能够找到一篇跟自己研究方向非常相似的，且得到业界良好评价的研究成果的话，从它的references按图索骥。&/b&&br&&br&&br&&b&【这句话是本答案画龙点睛之笔，但是没有龙，充其量也就是俩白眼泡子】&/b&
正在写硕士毕业论文，所以窜来答一记平衡一下收支。【对科研工作者找文献的思路相当好奇，你们都是怎么找文献资料的呢？对学术搜索引擎都有哪些要求呢？】这个问题非常的答题者-friendly，我一下子就知道题主想问什么，而且题主问的点跟我想切入的点也是一…
其实很多时候是这样的，到牛逼的学校去访问，给他们科普科普，然后跟几个鼻祖吃吃饭，就什么都知道了……过一段时间鼻祖门来我们这访问，给我们科普科普，找我们吃吃饭，就什么都知道了……
其实很多时候是这样的，到牛逼的学校去访问，给他们科普科普，然后跟几个鼻祖吃吃饭，就什么都知道了……过一段时间鼻祖门来我们这访问，给我们科普科普，找我们吃吃饭，就什么都知道了……
我来答一个。目前我对最高票的答案并不太满意。为什么呢，因为我个人认为他的答案过多强调了导师在找文献中的作用。&br&&b&那么如果你没有很好的导师给你开参考文献单，怎么办？&/b&&br&&b&另外，后面有一些答案提到了某些大学的数据库，那么如果你的大学数据库不太全怎么办？&/b&&br&还有人提到了翻墙，我想他指的就是最近不能用谷歌的原因。在此我说一下，我用的是&a href=&.cn& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&.cn&/span&&span class=&invisible&&&/span&&i class=&icon-external&&&/i&&/a&这个不用翻墙就可以上。另外，也有人答了如何很好的使用google学术，于是我就略去这方面。关于数据库的问题，那是硬件问题，&b&我在此还是就题主的查文献思路这个子问题做一番回复。&/b&&br&&br&&b&1，关键字&/b&&br&调研是做科研，甚至做任何事情都必不可少的一步。如果说做学术能够培养什么能力的话，我认为调研能力是其中之一，并且是能够迁移到其他行业的。&br&我们通过检索工具进行检索的时候，大概能够提供的内容就是&b&作者，单位，关键字（或者题目），日期&/b&。在我们对某一个领域尚不了解的时候，关键字大概是我们最容易获得的。因此，我认为，首先需要做好定位，回答好以下问题，既&b&“我希望了解的领域用什么关键字描述”&/b&。&br&对于检索后的文献处理有空再谈。&br&&br&&b&2，作者和单位&/b&&br&在我收集并整理一定数量的文献后，我会对所读文献的（合）作者进行一个简单的归纳。这个行为的前提假设是，我一开始找的很多文献都不是集中于一个领域，而是一大堆看似毫无联系的数据。我们做任何事情都是获取数据，将数据整理成有效的信息，再将信息归纳为知识，最终重复利用知识。对作者的归纳，就是一个由广度到深度的过程的开端。这样我就可以将作者和他们的工作进行细分，了解他们之间的差异和相同点。&b&通过这些对比，进一步明确我要的内容是什么，我的研究领域落在其中的哪一个或几个之间（也就是我想研究的内容和哪一个或者几个关系最为紧密）。从而约束下一次检索的内容。&/b&作者的单位也是一样，因为有很多时候我可能只能记住一作，而一作实际是一个博士生，那么他未来工作&b&可能&/b&是会变化的，但是实验室的大课题一般还是比较问题，所以（作者+单位）更好地提高了对于某些人某些所的研究领域的“精确定位”。未来就可以通过这样的方式，或者跟踪作者（google学术支持）获得最新的消息。&br&&br&&br&&b&3，期刊和&/b&&b&顶级会议&/b&&br&当我看过很多文献后，我会发现好多都来自同一个或者几个期刊，那么我就可以定位这些期刊应该是我所关注的领域中的代表期刊，因为好的工作都发在这个上面。&br&虽然指望老师开参考文献清单会比较奢侈，但是老师嘴里提的几个会议获取成本还是比较低的（与奢侈相对啦~）于是顶级会议可能也是一个好的入手点，如果你的行业有顶级会议。&br&&br&&b&4，参考文献的相关文献&/b&&br&这里的相关文献不是仅指google scholar里的相关文献链接中的文献，也包括参考文献的引用文献。&b&这个技能叫做顺藤摸瓜&/b&。因为与你关注领域密切相关的文献，也总会引用一些仍然与你领域密切相关的文献，于是我们就可以找到更多属于密切相关的文献了。这时候我们已经脱离了搜索引擎的限制，而是从文献本身开始挖掘更多的内容。而这也代表着对于一个领域有一定的入门了解了。&br&&br&&b&5，时间&/b&&br&另外提一下时间。做学术呢，主要是希望做领先的学术，要不也不能发表啊。&b&因此时效性也是一个关键的因素。&/b&从而我阅读的文章的时间也是我关注的重点。在了解领域发展的时候，我会找一些较新的文章去读，这样才能知道领域的前沿在哪儿。但是对于具体的方法的话，就可以不需要太局限于时间了。主要是在做东西的时候，要保证创新性就好。&br&&br&在结束前，结合自己的经历说两句题主给出的一些搜索引擎。&br&我自己最常用的就是谷歌学术了，图书馆一般不用，那是下数据的地方。&br&另外我觉得微软学术有一个好处就是可以可视化（合）作者之间的联系。可视化，反正是蛮火的话题嘛；其实像citespace这些工具也是可以做到的，有点数据挖掘的意思了。&br&文献的检索过程中，要时刻记得自己的目的，要带着目的去检索，不然就会随波逐流（浩瀚的文献海洋，不好游）。&br&&b&关于review&/b&&br&【之前未提】 &a data-hash=&fa1da001a2bdafe& href=&/people/fa1da001a2bdafe& class=&member_mention& data-tip=&p$b$fa1da001a2bdafe&&@唐新&/a& 说道了review我觉得是很好的东西，不过对于初学者来说，啃review是比较困难的，需要花时间，同时我觉得先读一遍review了解这个领域的名词和概况，然后自己读些学术工作，自己做一些实操，然后再回头读review，肯定受益匪浅。&br&&b&关于什么是学术文献&/b&&br&另外对于读文献，主要参考 &a data-hash=&32ba41d5b45& href=&/people/32ba41d5b45& class=&member_mention& data-tip=&p$b$32ba41d5b45&&@拾荒少女&/a&的答案，明白文献是什么就知道捡那部分来读。&br&如果不幸，你下不了这篇文献，（其实这应该是下文献前的动作，）那么就仔细过一遍摘要，如果觉得需要就找其他人帮你下咯。&br&&br&综述，因现有的高票答案比较依赖导师，因此我希望从不依赖导师的角度，介绍一下如何找文献的通法（通法自然是最笨的方法了），&b&以作互补&/b&。其概念主要就是首先关键字撒网捞鱼，然后扫一遍甄别有用的文献，然后建立有用文献的作者（及其单位）之间的联系，然后跟踪作者，跟踪期刊，顺ref之ref的藤摸瓜，来“精确定位”（有夸张之嫌）所需文献。
我来答一个。目前我对最高票的答案并不太满意。为什么呢，因为我个人认为他的答案过多强调了导师在找文献中的作用。那么如果你没有很好的导师给你开参考文献单，怎么办？另外，后面有一些答案提到了某些大学的数据库，那么如果你的大学数据库不太全怎么办？…