機器學習發展到現在，已經積累了非常多的文章，特別是深度學習火起來後，每年新增加的論文非常多，如果需要研究某個領域，不僅需要閱讀這個領域經典的論文，也必須時刻關注最新的學術進展，比如最近兩年特別火的 GAN，不僅需要先了解它的第一篇開山之作–“Generative Adversarial Nets”，也需要關注最新發表的該領域的論文。
而查詢論文，除了直接谷歌搜尋外，通常都會到 arxiv 網站上查詢，下圖顯示的是在計算機視覺和模式識別這個類別下的最新論文：
不過，從上圖也可以知道，這裡僅僅展示了論文名字和作者、發表時間等資訊，如果是熟悉的作者，比如一些大牛，當然就值得我們一看，但如果作者不熟悉，就只能通過論文名字判斷是否值得點選論文名字，檢視論文簡介，再通過論文簡介判斷是否值得下載 pdf 來精讀或者泛讀。
如果可以，我們當然希望在這個頁面就可以展示論文簡介，這樣可以減少一個步驟。
所以今天推薦一個基於 arXiv 提供的 API 實現的更加易於閱讀機器學習方面論文的網站，網站如下所示：
上圖左上角，可以這個網站目前收集了過去幾年大約總共 62820 篇論文，都是機器學習方面的論文，然後下方有幾個選項卡，分別是：
most recent
展示最新的論文。對於每篇論文，都會展示名字、作者、發表時間，論文的圖示，論文的簡介，然後可以下載 pdf，並且還可以搜尋相似論文和有討論區。
不過對於討論區，似乎因為使用人數不多，或者是發表評論的人不多，直接展示的論文基本都沒有評論留言，需要直接點選discussions這個選項卡才會展示有評論的論文，但基本都是隻有一條評論，不多於兩條評論。
top recent
根據登入使用者收藏到其 library 的論文展示，可以選擇展示最近幾天的範圍，包括最近一天、三天、一週、一個月、一年以及所有。
top hype
這主要是展示在 Twitter 上提及過的論文，可以檢視提及的使用者，以及發的 twitter 內容，不過我看基本都是屬於直接轉發 arxiv 的官方twitter 發表的推文，類似於我們直接轉發微博。
後面的幾個選項卡，除了discussions，其餘幾個都是需要進行登入的，friends就是展示你朋友的論文，recommanded就是基於你收藏在你的library的論文來展示，這裡開發者還給出採用的方法，是基於 SVM 演算法。
Github 專案
這個網站的實現程式碼是開源在 Github 上的：
其中通過 Arxiv API 查詢論文的程式碼檔案是fetch_papers.py，可以在這個程式碼中改變希望查詢的論文類別，不僅僅是機器學習。對於 Arxiv API ，可以檢視說明文件，文件地址：
程式碼結構
根據作者介紹，程式碼主要分為兩部分:
查詢程式碼
通過 Arxiv API 來下載指定類別的最新論文，並提取每篇論文的內容來提取文字，建立tfidf向量，這部分程式碼需要考慮的就是後端爬取和計算方面的功能：
- 建立一個 arxiv 論文的資料庫
- 計算內容向量
- 生成略縮圖
- 給使用者計算 SVMs
- 等等
使用者介面
這部分是一個網頁端的伺服器(基於 Flask/Tornado/sqlite)，實現通過資料庫查詢論文，根據相似性來過濾使用者，等功能。
依賴庫
需要的依賴庫包括：
- numpy
- feedparser–解析 xml 檔案
- scikit learn–處理 tfidef 向量，並實現 SVM 演算法
- flask–展示結果
- flask_limiter
- tornado
- dateutil
- scipy
- sqlite3
上述依賴庫可以通過下列命令來安裝：
$ virtualenv env # optional: use virtualenv$ source env/bin/activate # optional: use virtualenv$ pip install -r requirements.txt複製程式碼除此外，還需要ImageMagick和pdftotext，在Ubuntu可以通過命令安裝:
sudo apt-get install imagemagick poppler-utils複製程式碼但這個命令會還需要繼續安裝其他依賴庫
執行流程
整個專案的執行流程需要依次執行好幾個指令碼檔案，這裡最好仔細檢視每個指令碼程式碼，它們包含不少設定，這些設定可能是你希望修改的。按如下順序來依次執行下列程式碼：
fetch_papers.py：通過 arxiv API 進行查詢並建立一個包含每篇論文所有資訊的檔案db.p。這份程式碼可以修改你想查詢的內容，比如不是查詢機器學習，而是其他計算機內容，如資料庫等類別。這裡需要注意，**一次性查詢太多論文會受到 arxiv 的限制，**所以最好分批執行這份程式碼，並通過引數--start-index來設定每次重新執行時的起始位置；download_pdfs.py：下載論文並儲存到資料夾pdf；parse_pdf_to_text.py：輸出所有 pdfs 中的文字部分，儲存到txt資料夾thumb_pdf.py：生成 pdfs 的略縮圖，儲存到資料夾thumbanalyze.py：基於bigrams來計算所有文件的tfidf向量，生成檔案tfidf.p,tfidf_meta.p,sim_dict.pbuildsvm.py：對所有使用者訓練 SVMs ，並輸出檔案user_sim.pmake_cache.py：主要是進行預處理來加快伺服器啟動的速度，如果是第一次執行該程式碼需要確保執行命令sqlite3 as.db <來初始化一個空的資料庫
schema.sql- 在後臺開啟一個
mongodb守護程式。Mongodb可以通過這篇教程來安裝–docs.mongodb.com/tutorials/i…sudo service mongod start命令開啟 mongodb 服務- 確定服務在後臺執行：在檔案
/var/log/mongodb/mongod.log中最後一行必須是[initandlisten] waiting for connections on port <
port>
- 執行
serve.py程式碼來開啟flask服務。通過訪問localhost:5000來檢視最終執行的效果！
另外，也可以執行twitter_daemon.py來啟動一個螢幕會話，它會採用你的twitter API（儲存在檔案twitter.txt）來查詢在 Twitter 上被提及到的在資料庫中的論文，並儲存結果到檔案twitter.p。
作者寫了一個簡單的命令列指令碼依次執行上述程式碼，每天都會執行依次這個指令碼來抓取新的論文，並儲存到現有資料庫中，然後重新計算所有的tfidf向量或分類器。
注意：對於程式碼analyze.py，它利用numpy來做很多計算工資，這裡推薦安裝BLAS（比如OpenBLAS）方面的庫來提高計算速度，安裝後，對於 25000 篇論文和 5000 多個使用者僅需要幾個小時即可完成計算。
線上執行
如果希望線上執行flask伺服器，比如在 AWS 上，執行命令python serve.py --prod。
另外，你還需要建立一個金鑰檔案secret_key.txt，並新增隨機的文字（具體做法可以檢視server.py程式碼）
當前工作流程
目前對於該網站還不能實現全自動，需要每天都手動執行部分程式碼來獲取最新的論文，這裡作者給出剛剛提到的指令碼檔案內容：
python fetch_papers.pypython download_pdfs.pypython parse_pdf_to_text.pypython thumb_pdf.pypython analyze.pypython buildsvm.pypython make_cache.py複製程式碼然後會通過一個螢幕會話執行服務，這需要執行命令screen -S serve來建立會話（或者引數-r來重新連線），然後執行下列命令：
python serve.py --prod --port 80複製程式碼那麼伺服器會載入新的檔案並展示在網站上。不過有些系統可能需要加上命令sudo才可以使用 80 埠，這裡有兩個解決辦法，一個是使用iptables來變更埠，或者採用setcap來提高你的python直譯器的許可權，參考文章：
stackoverflow.com/questions/4…
但對於這個方法，需要謹慎使用，最好是採用virtualenv等虛擬環境。
小結
最後，再次給出網站和專案的地址：
點選原文，也可以直接跳轉到 Github 上。
也可以在後臺留言，獲取網站和專案地址，以及打包好的程式碼，步驟如下：
- 關注”機器學習與計算機視覺”公眾號
- 回覆關鍵詞：arxiv
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之前分享的資源和教程文章有：