customize-arxiv-daily 的安装和配置教程
2025-05-15 11:10:06作者:盛欣凯Ernestine
1. 项目基础介绍和主要编程语言
customize-arxiv-daily 是一个开源项目,旨在帮助用户自定义获取 arXiv 每日更新的文章列表。这个项目允许用户根据自己的兴趣和需求,筛选和获取特定的学术文章。该项目主要使用 Python 编程语言,易于上手,适用于对 Python 有基础了解的用户。
2. 项目使用的关键技术和框架
本项目使用了以下技术和框架:
- Python:作为主要的编程语言,用于编写脚本和自动化任务。
- requests:用于发起 HTTP 请求,从 arXiv 网站获取数据。
- BeautifulSoup:用于解析 HTML 内容,提取有用的信息。
- pandas:用于数据处理和清洗,方便管理和筛选文章数据。
- schedule:用于设置定时任务,自动获取每日更新。
3. 项目安装和配置的准备工作及详细安装步骤
准备工作
在开始安装之前,请确保您的系统中已经安装了以下软件:
- Python(建议版本 3.7 或以上)
- pip(Python 包管理器)
安装步骤
-
克隆项目仓库 打开命令行,使用以下命令克隆项目:
git clone https://github.com/JoeLeelyf/customize-arxiv-daily.git -
进入项目目录
克隆完成后,进入项目目录:
cd customize-arxiv-daily -
安装项目依赖
在项目目录中,使用以下命令安装所需的所有依赖:
pip install -r requirements.txt -
配置项目
根据您的需求,编辑配置文件
config.py,设置您的偏好和筛选条件。 -
运行项目
使用以下命令运行项目:
python main.py项目将开始获取 arXiv 的每日更新,并根据您的配置文件进行筛选。
-
设置定时任务(可选)
如果您希望项目每天自动运行,可以使用
schedule库设置定时任务。编辑main.py文件,在合适的位置添加以下代码:import schedule import time def run_daily(): main() # 假设 main 是您执行主要逻辑的函数 # 每天特定时间运行任务,例如:下午 5 点 schedule.every().day.at("17:00").do(run_daily) while True: schedule.run_pending() time.sleep(1)
以上步骤将帮助您成功安装和配置 customize-arxiv-daily 项目,并开始使用它来自定义您的 arXiv 更新。
登录后查看全文
热门项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
ruoyi-plus-soybeanRuoYi-Plus-Soybean 是一个现代化的企业级多租户管理系统,它结合了 RuoYi-Vue-Plus 的强大后端功能和 Soybean Admin 的现代化前端特性,为开发者提供了完整的企业管理解决方案。Vue08- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
575
3.89 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
312
365
Ascend Extension for PyTorch
Python
397
474
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.39 K
787
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
902
706
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
360
219
昇腾LLM分布式训练框架
Python
122
148
暂无简介
Dart
814
200
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
93
161
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
124
161