搜索引擎我們每天都需要使用,。無論是工作學習上遇到的困難,還是生活中的細枝末節,我們都習慣于求助搜索引擎。可很多時候,在我們求助于谷歌、百度這樣的搜索引擎時,得到的結果總是過多,以至于我們很難從海量的信息中篩選出自己真正需要的那一個。而今天派思網絡要介紹的這 8 個網站,雖然不如谷歌和百度那樣全面,但在專門的領域,它們的搜索效率要比谷歌和百度高出不少。
免費學術搜索引擎:Semantic Scholar
Semantic Scholar 是由微軟聯合創始人 Paul Allen 所開發的免費學術搜索引擎,你可以在 Semantic Scholar 上搜索到來自學術期刊、學術會議及學術機構的文獻。在搜索學術文獻的時候,你不但可以通過時間線快速找到具體年份范圍的文獻,還可以通過強大的篩選功能更加精準地找到自己所需要的文獻。
優質的免費圖片及視頻素材:LibreStock
如果你想要找優質的免費圖片及視頻素材,那么 LibreStock 是一個很好的選擇。不同于 Unsplash 直接提供原創圖片的下載,LibreStock 提供的是素材的一站式搜索服務,你可以在 LibreStock 上搜索到來自不同網站的免費圖片及視頻素材。LibreStock 會在網站上提供預覽,在你點擊圖片后則會跳轉到對應的網站下載。
需要注意的一點是,LibreStock 的圖片及視頻搜索服務是分開的,你需要在網頁右上角的菜單中手動切換。
「互聯網檔案室」:Internet Archive
Internet Archive 正如它的名字一樣,是一個「互聯網檔案室」,你可以在 Internet Archive 搜索到上百萬的免費資源,這些資源囊括了圖書、電影、軟件、音視頻、圖片等。網站也提供了非常詳細的篩選功能來幫助我們更加高效地找到
除此之外,Internet Archive 還收錄了許多網站的歷史快照,你可以在 Internet Archive 上找到谷歌、蘋果等許多網站的歷史頁面。如果你想發掘一個網站的歷史(或黑歷史),Internet Archive 這個「互聯網檔案室」絕對是你不可錯過的地方。
以圖搜圖:TinEye
如果你有以圖搜圖的需求,那么 TinEye 絕對是你不容錯過的一個網站。它的資料庫收錄了數十億張圖片,你只需要上傳圖片或輸入圖片的 URL,它便會調用其特有的算法進行圖像識別并給你提供相似的圖片。除了 TinEye 的網站外,它還提供了不同的瀏覽器插件,讓你可以在瀏覽網頁時以最快速度搜索類似的圖片。如果你需要高頻使用 TinEye 的服務,你不妨注冊一個賬戶,TinEye 會為你保存你的搜索記錄。
「有沒有類似 XXX 的網站」:SimilarWeb
我們經常能看到有人提出「有沒有類似 XXX 的網站」這樣的問題,當這個問題困擾你的時候,你不妨打開 SimilarWeb,把你知道的網址輸入進去。你不但可以找到類似的網站,你甚至可以找到 App Store 及 Google Play 上與這個網站相關的 App。
除此之外,SimilarWeb 還提供了非常詳細的網站數據分析。如果你是一個網站的運營者,你也不妨在 SimilarWeb 上搜一搜自己的網站,你可以看到網站在世界、區域及同類網站間的排名、訪問量及平均訪問時間等非常詳細的數據。在搜索相似網站的同時,這些數據也可以讓你更加深入地了解你經常訪問的網站。
解決生活中各種「How」的問題:WikiHow
WikiHow 就像它的名字一樣,是一個幫我們解決生活中各種「How」的問題。無論是「如何睡得更香」這樣的日常問題,還是「如何找到人生的意義」這樣的哲學問題,你都能在 WikiHow 上找到解答。WikiHow 上的回答大多是按照一定步驟來撰寫的,你只需要按照上面的步驟來操作即可。
優秀圖標素材庫:FindIcons
如果你需要跟圖標打交道,那么你或許曾因為找不到優秀的圖標素材而苦惱。FindIcons 號稱擁有全球大的圖標庫,你可以使用 FindIcons 強大的過濾器來找到特定的顏色、大小、類型甚至是不同授權方式的圖標。除此之外,FindIcons 還提供了圖標的多種格式及尺寸的下載,如果你對某個圖標的風格感興趣,你甚至可以在 FindIcons 上找到該設計師所設計的其它圖標。
知識搜索引擎:WolframAlpha
當我們用問句在谷歌和百度搜索時,搜索結果有時卻只是對我們的問句進行匹配而得到的信息。在搜索學術性問題的時候,這種情況尤為嚴重。每當遇到這種情況,總會讓人覺得谷歌和百度太「笨」。而 WolframAlpha 卻能夠通過其優秀的語義分析為我們提供詳細的答案。比起搜索引擎,WolframAlpha 的定位更像是知識引擎。你可以在 WolframAlpha 上找到有關各種知識的答案,在你問它有關音樂的問題時,它甚至可以為你演奏出來。
網站名稱:推薦8個專業專用的搜索引擎
文章起源:http://vcdvsql.cn/news27/250177.html
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