Здравствуйте. Ищу приложение которое собирает IT статьи по разным темам/тегам с разных источников, на пк пользуюсь эктеншеном для хрома daily.dav и хотелось бы что-то подобное на андроид.
Также вопрос для людей которые сидят на medium, может оно способно заменить необходимое мне приложение, и в целом как там со статьями и интересными авторами, есть ли смысл брать подписку?
Пользуюсь feedly.com. Есть возможность самому отобрать источники, с которых будут приходить уведомления о новых материалах. Но не для учебы, разумеется (сужу по тегу).
medium - на 100 шлака две-три стоящие статьи. И вообще, учиться по блогам - плохая идея.
Если речь идет о низкосортных или простеньких статьях, то советую посмотреть в сторону rss. Если же про научные статьи, то, к несчастью, их от людей скрывают,поэтому придется покупать за большую цену.
Не всегда и не все.
На https://www.researchgate.net/ - есть много статей в открытом доступе.
На https://arxiv.org/ можно многое чего найти (правда - по ограниченному кругу тем). Но зато - самый "свежак". :-)
Вроде и в других областях что-то есть, в медицине в частности (но мне не интересно, ибо хватает и так).
Некоторые журналы дают открытый доступ: https://www.hindawi.com/journals/jcnc/contents/
Ну, и зная doi часто можно попытаться найти даже платную статью в "открытом доступе".
Но мне все таки показалось что ТС не про научные статьи писал.
dmshar, проблема в том, что количество вовсе не переходит в качество. А качественные передовые "рабочие" статьи/книги редко дают просто так почитать. Кроме того, последнее время всё больше авторов специально выкладывают демо-статьи в открытый доступ, которые не содержат "математических результатов" и являются частью большого платного исследования.
As later work, the focus will be to run a series of tests (on large batches of image documents) in order to establish the various algorithms performances on different types of input, and to deduce a correlation that could be helpful in creating a general deskew system that adapts itself to the type of input it receives.
А пока только теоретический обзор и оптимизационные гипотезы.
xmoonlight, ну вот этим научпоп и отличается от научных статей. Когда под сравнением подразумевается теоретический обзор (что, в действительности, совершенно другой "жанр").
Griboks, предположения и методики - тоже полезны для начала собственных изысканий.
Т.к., есть вариант сделать лучше того, что уже готово с формулами и расчётами, применив иной подход к реализации.
xmoonlight, если не считать, что в статье нет актуальности и научной новизны, даже сводной таблицы, то да, для неразбирающихся в теме она окажется весьма полезной как и другие подобные статьи. Наверное поэтому такие статьи бесплатные, а статьи с таблицами, результатами экспериментов и выводами платные.
Griboks, 1. Если тема статьи уже давно "прорыта" вдоль и поперёк (тучами исследований, формулами, подходами и т.д.), то - да. Как правило, такие вещи появляются на википедии.
Но бывают случаи (и довольно часто), что находят более "красивые" и более оптимальные решения уже РЕШЁННЫХ задач.
2.Иногда, спущенная инфа из науки (сразу все формулы и доказательства), сильно ограничивает восприятие и тот, кто хочет разобраться в проблеме уже не ищет решение, а сразу берёт готовое. И не всегда оно оптимально.
3. Бесплатные - только для того, чтобы дать вводную/обзорную часть к поиску решения/метода бесплатно тем, кто хочет/может разобраться сам. А вот за всю проделанную работу по решению проблемы (с ГОТОВЫМИ: формулами, доказательствами, графиками и т.д.), за которой пришли "халявщики", уже взять оплату с них.
Оплата берётся за проделанный труд (за "халявщиков"!) для поиска решения (формул, уравнений и т.д.), который был приложен для решения поставленной задачи.
Почему за "халявщиков"? Как правило, любую задачу можно понять как решить по бесплатному (и довольно информативному!) "intro", потратив на это своё личное время и силы, если ты мало-мальски "дружишь" с математикой и можешь "читать" формулы (а не можешь - непонятно, что ты тут вообще забыл?...).
Всё точно также, как и в IT: нужен готовый программный продукт под специфическую задачу - создавай сам или плати.
xmoonlight, почему же 90% "труда" забирает издатель? Неужели напечатать 1000 страниц и разослать их на склады тяжелее в 9 раз, чем потратить много много лет на обучение, а потом провести многолетние исследования и вывести сложные математические выкладки?
И почему очередной посредственный теоретический обзор стоит столько же, сколько хорошо проработанное исследование?
В СССР тоже изначально планировали мерить всё честным рабочим трудом. Но что-то пошло не так...
Griboks, Всё просто: работа, которая мало кому понятна, не должна хорошо оплачиваться)
Вот золото - тут всё предельно ясно. А формулы и графики - это хрень какая-то))
