autoLiter-web

autoLiter-web是一个基于Flask以及sqlite3的文献笔记管理器，基于autoLiteratur项目。

特点

• 自动抓取文献元信息，并下载文献（可选项）
• 标签以及标签分类功能
• 全文搜索功能
• Markdown编辑
• 多用户隔离，公用文献信息

安装（Ubuntu）

1. 下载软件

cd ~
git clone https://github.com/WilmerWang/autoLiter_web.git

2. 环境配置

• 下载sqlite3二进制压缩包，解压并将解压的文件夹目录添加到PATH路径下。

cd ~
wget https://sqlite.org/2022/sqlite-tools-linux-x86-3370200.zip

# 解压到指定路径sulite3
unzip sqlite-tools-linux-x86-3370200.zip && mv sqlite-tools-linux-x86-3370200 sqlite3

# 添加到系统环境变量（临时），永久需要写到.bashrc
export PATH=$PATH:~/sqlite3/

# 测试
sqlite3

• 配置python环境变量

conda create autoliter python=3.8
conda activate autoliter
cd ~/autoLiter_web
pip install -r requirements.txt

• 按要求配置config.py文件

cp config_publication.py config.py
# 修改config.py里的邮箱、授权码以及其他个人选项

• 配置app/templates/index.html

# 可以添加其他图片
<div class="swiper-slide"><img src="{{ url_for('static', filename='indexImage/10.jpeg') }}"></div>

3. 启动软件

cd ~/autoLiter_web
export FLASK_APP=autoliter.py
export FLASK_DEBUG=1
# 首先新建数据库表
flask shell 
>>> from app import db
>>> db.create_all()
>>> exit()

# 启动软件，默认的端口是5000
flask run --host="0.0.0.0"

# 查看是否启动成功浏览器输入
<your_server_ip>:5000

uwsgi部署

1. 初步测试

# 方法一
sudo apt-get install gcc ngnix

conda activate autoliter
conda install -c conda-forge uwsgi

# 方法二 或者conda 离线安装
下载 https://uwsgi-docs.readthedocs.io/en/latest/Changelog-2.0.20.html
cd /usr/local # 进入安装目录
tar zxvf uwsg*.gz # 解压文件夹
cd uwsgi*
make

# 测试
uwsgi --socket 0.0.0.0:5000 --protocol=http -w autoliter:app -H ~/anaconda3/envs/autoliter

2. uwsgi启动

测试没问题后，新增一个uwsgi.ini文件，参考同名文件配置。随后启动

# 启动
uwsgi --ini uwsgi.ini
# 停止
uwsgi --stop uwsgi.pid

3. service启动

配置autoliter.service到/etc/systemd/system/文件夹

sudo systemctl start autoliter.service

# 开机自启
sudo systemctl enable autoliter.service

其他

感谢

• 感谢flasky项目
• 感谢editor.md开源项目
• 感谢其他相关项目

TODO

• 本地图片上传
• PDF私有化以及PDF可编辑
• 增加通过title下载
• meta_pdf等信息下载之后，手动下载界面应当固定信息
• 长文章折叠
• 改进note 标签输入框
• tags词云
• 主页轮播

测试文献

doi

• 10.1038/s41467-022-29269-6
• 10.1038/s41592-022-01560-w
• 10.1038/s41592-022-01549-5
• 10.1093/bib/bbw139

Arxiv id

• 2208.06366
• 2208.06175
• 2208.06049

biorxiv or medrxiv id

• 10.1101/2022.07.15.500158
• 10.1101/2022.01.16.473385
• 10.1101/2022.08.10.22278638
• 10.1101/2020.04.28.20082677

手动上传信息 (无doi,比如新发布的会议文章)

Title: Learning Modulated Loss for Rotated Object Detection
Paper ID: Learning Modulated Loss for Rotated Object Detection
Journal: AAAI21
Paper Link: https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/16347
PDF Link Online: https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/16347/16154