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运营研究证明与算法方法论
ors-methods
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
190
本技能用于撰写运营研究(OR)论文的理论核心和方法论部分。它指导用户如何从数学角度证明结果的严谨性,选择合适的数学工具(如对偶理论、动态规划、收敛分析)来建立算法的保证性、近似因子和复杂度,确保研究的学术深度和可验证性。
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编程语言机制评估与测试指南
pldi-experiments
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
58
本指南提供了编程语言及编译器学术评估的最佳实践流程,适用于PLDI等顶级会议。内容涵盖选择有说服力的基准测试集、建立强大的基线对比、设计机制消融实验,并测量运行时间、编译时间和内存等多个性能指标,确保研究结论的科学性和可复现性。
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顶级会议论文评审流程指南
pldi-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
169
本指南详细介绍了顶级编程语言会议(如PLDI)的完整学术论文评审生命周期。内容涵盖从初次投稿、双盲评审到作者回应、最终接受和产出物评估的每一个关键阶段。帮助作者了解程序主席的关注点、如何解决理论上的可靠性疑问,以及如何最大化论文的学术影响力。
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编程语言学术会议投稿指南
pldi-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
482
本指南为研究人员提供了一套系统性的框架,用于确定其编程语言或系统研究论文的最佳投稿会议(如PLDI, POPL, OOPSLA)。它指导作者判断工作的核心证据点是理论证明、可运行实现还是经验研究,帮助作者进行正确的投稿路线规划,提高接受率。
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POPL论文相关工作撰写指南
popl-related-work
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
255
本文档为撰写顶级程序语言理论会议(如POPL)论文的“相关工作”部分提供了严格指南。核心要求是不能进行泛泛综述,而必须提出精确的“技术差异点”(delta sentences),证明本文形式系统相对于所有邻近工作(如LICS, CAV等)的独特性和创新性。同时指导了正确的引用格式和历史查证方法。
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程序语言论文投稿指南
popl-topic-selection
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
500
本指南帮助研究人员确定关于程序语言的学术论文的最佳投稿会议(如POPL、PLDI、OOPSLA)。它指导作者根据其核心贡献的性质(理论证明、实现优化或实证研究)来选择目标会议,确保论文能进入最合适的专业审稿群体。
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正式语言理论论文写作指南
popl-writing-style
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
170
这是一份针对理论计算机科学和编程语言研究的论文写作指南。它指导作者如何构建从初步代码示例到正式定理的逻辑“坡度”,确保文章既有直观的动机,又具备严密的数学证明,避免过度形式化和符号模糊等常见学术写作问题。
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PPoPP会议审稿流程指南
ppopp-review-process
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
451
本指南详细介绍了PPoPP学术会议的审稿流程模型。它深入解析了单轮、双盲的评审机制,涵盖了程序委员会、外部评审委员会的评估标准。内容包括作者回应、海报自动纳入机制,以及评审者重点关注的多个技术维度,如并行扩展性、并发正确性、性能基线,为作者撰写和准备论文提供了结构化的指导。
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并行系统论文写作指南
ppopp-writing-style
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
82
这份指南详细介绍了向顶级学术会议提交并行编程研究论文所需的严格规范。内容涵盖了证明并发正确性、使用加速曲线展示可扩展性、遵守严格的篇幅限制(10页,双栏布局)以及如何组织技术贡献,以满足专家审稿人的要求。
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学术论文高质量图表规范指南
restud-tables-figures
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
296
本指南详细阐述了为顶级学术期刊撰写高质量、专业化表格和图表的严格标准。它强调图表必须具有自洽性、经济性,并必须围绕一个核心结果展开。作者需确保图表报告可解释的数值幅度,而非仅仅是显著性星号,同时所有内容必须通过代码生成,以保证研究结果的准确性和可重复性。
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Cirq:量子电路模拟与编程
cirq
sickn33/antigravity-awesome-skills
396
Cirq是Google Quantum AI出品的开源Python框架,用于设计、模拟和运行复杂的量子电路。它支持参数化电路、噪声建模、电路优化,并能与IonQ、Google Quantum等多种主流量子硬件平台无缝集成,是开发量子算法的理想工具。
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网页浏览器自动化驱动
browser
agentscope-ai/QwenPaw
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这是一个用于异步Python的浏览器自动化SDK。它允许开发者模拟用户在真实浏览器上的操作,实现网页导航、元素定位、表单填写和数据抓取。核心工作流程是“感知→行动→验证”,适用于构建复杂的爬虫程序和端到端功能测试。
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