arxiv-sanity introduction video
Paper+Code的研究模式 (paperwithcode)
arxiv-sanity介绍
arxiv.org是一个非常大的预印本资源库，里面有大量的最新的论文，但缺点是浏览、搜索和排序不是很方便。这个资源库每天会更新大量的论文，如果通过手动搜索和浏览则效率很低，高引用的好文章难以及时的找到并阅读，造成时间的浪费。从而，arxiv-sanity 因运而生。
arxiv-sanity基本功能
1、便捷的预览
首先，arxiv-sanity在展示最新更新的文献时，提供了可读性更强的缩略图预览模式方便读者来快速预览，并在缩略图下方的绿色区域显示文献的abstract 。
2.感兴趣相关度排序
点击右上角的 ‘show similar’，文献列表会按照与这篇文章的相关度进行排序，接下来会看到 arxiv 上所有关于 instance segmentation 的论文。这个功能是基于TF-DF算法来实现的，效果很好。
3.个人图书馆
注册和登录账户之后，点击右上角的那个保存图标就可以将感兴趣的 paper 收藏到个人图书馆。
4.感兴趣推荐系统
arxiv-sanity 还可以通过收藏的内容给你推荐你也许会感兴趣的论文。背后的实现原理是通过将Library 中的论文标记为positive，Library之外的论文标记为negative，然后基于bigram文本特征提取训练 personal SVM，最后在reconmmended 标签里推荐给你，并可通过设置时间进一步筛选文献。
5.看看大家都在看什么
top recent 标签展示的是arxiv-sanity上被用户收藏最多的文献。这些文献也可以按照时间来筛选。即使你不是注册用户，也可以浏览到大家都在收藏的文献。
6.网站代码开源
在页面左上方可以看到，arxiv-sanity只展示machine learning的论文，如CV，CL等ML的分支领域，因为这是arxiv-sanity作者自己的研究领域。作者已经把 arxiv-sanity 开源了，所以如果你想根据自己的研究领域新建自己的arxiv-sanity，可以去GitHub fork arxiv-sanity-preserver。
cs.CV： Computer Vision and Pattern Recognition 计算机视觉与模式识别；
cs.CL：Computation and Language 计算语言学；
cs.LG：Learning 机器学习（计算机科学）；
cs.AI：Artificial Intelligence 人工智能；
cs.NE：Neural and Evolutionary Computing 神经与演化计算；
stat.ML：Machine Learning 机器学习（统计学）