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coding

有的时候看了一篇论文,尤其是深度学习方面的,想看看代码,但是作者的代码经常都没有公开。

我将你的这篇论文分为两种。

  1. 经典论文或者引用比如超过100的。
  2. 最近一两年才发的论文,或者引用比较低的论文,一般你要这种论文是因为符合你的研究方向或兴趣。

情况2解决办法:

  1. 尝试直接通过论文上的邮箱给作者发邮件求代码,只不过不一定会理你(据我观察,国内的90%不会鸟你,国外的70%都会回复你)
  2. 或者看看能不能在谷歌学术上搜这篇论文,然后找到作者个人主页,有的时候会公开。
  3. 概率最大的办法,即github网站:https://github.com/。最平平无奇的网站,但是却是最帅的,这个网站对于情况1和情况2都适用。使用办法是:先打开github,然后1.输入模型名字;2.输入作者名字,然后到其github主页中找这个论文的代码。3.输入论文题目,不过,其检索能力不怎么好。我试过,在github上输入一篇论文的标题,通常都搜不到代码(除非很有名的论文),但是输入论文里面模型的名字,却能搜到。
  4. 用情况1的解决办法。

情况1的解决办法:

1. https://paperswithcode.com/
这个是我比较喜欢的,界面很好,而且一篇论文有很多代码供你挑选。

2. https://www.catalyzex.com/
这个也还不错。

paper


科研人员必备


以前我在科研的时候最喜欢做的就是,直接在谷歌学术里面搜索我科研课题的关键词,结果:

  1. 出来超多结果,
  2. 质量参差不齐,
  3. 那些论文还不一定是和我这个相关的,因为可能是别的方向的论文也有这个关键词,非常尴尬。

所以那个时候,我一般都是全部下下来,然后进行进一步地筛选。

上面那样特别累,而且不讨好。在下面这种情况更加不适用,例如我终于大海捞针,找到了一篇和我完全对口的论文,我也很想继续跟踪(follow)这篇论文,查看其最新进展。注意!不是看参考文献,参考文献是查看其过去进展,我是要看谁引用了这篇论文。


可以使用如下网站,快速查找某篇论文的前世今生。

https://www.connectedpapers.com/
我极其喜欢的网站,太绝了。

上面的每一个节点都是一篇论文,点击那个节点就会显示该论文的摘要,太方便了。

而且还会显示这篇论文被谁引用或者引用了谁。


上面这个有一个缺点,是一个无向图,按照道理,有向图肯定要好很多。设想如果是同一年份的,比如2020年后期引用了2020年前期的一篇论文,由于上面没有打上箭头,你根本看不出是谁引用了谁,不利于我们跟论文。

另外一个网站:https://www.semanticscholar.org/。


点击citation就可以看到所有引用该论文的论文,适合跟论文,个人更喜欢这个网站。

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