阅读论文，特别是深度学习相关的东西，想看代码，但是很多情况下作者的代码没有被公开。
把你这篇论文分成两类。
经典的论文和引用例如超过100篇。 最近一两年发表的论文，或者引用较低的论文，一般你要这样的论文，都是因为符合你的研究方向和兴趣。 情况2解决方案：
试着从论文的信箱直接给作者发邮件索要代码。 但是，不一定会理你。 (据我观察，国内90%不会鸟你，国外70%会回复你。 )或者谷歌学术搜索这篇论文，看看能否找到作者的个人主页，并发布。 根据情况公开。 概率最高的方法是github网站： https://github.com/最平凡的网站，但也是最帅的网站。 本网站既适用于情况1，也适用于情况2。 使用方法是：首先打开github，然后1 .输入模型名称； 2 .输入作者姓名，并在其github主页上查找本文的代码。 3 .输入论文标题，但检索能力不太好。 我尝试过。 在github上输入论文标题时，通常找不到代码(除非是有名的论文)，但输入论文中模型的名称就可以进行检索。 使用情况1的解决方案。 情况1解决方案：
1. https://paperswithcode.com/
这个我喜欢。 界面很好。 而且，一篇论文有很多代码。
2. https://www.catalyzex.com/
这也不错。
科研人员必备以前我做科研的时候最喜欢的，就是在谷歌学术中直接搜索我的科研课题关键词。 结果结果超多，质量参差不齐，那些论文还不一定与我有关。 另一个方向的论文可能也有这个关键词，所以非常尴尬。 所以，那个时候我总是全部下车，进一步筛选。
上面很累，而且不高兴。 以下情况更不适用： 例如，我终于在海里捞针，找到了和我完全一致的论文。 我也想继续追踪这篇论文，看看其最新进展。 小心！ 不是看参考文献，而是看参考文献过去的进展，我看是谁引用了这篇论文。
您可以使用以下网站快速查找某篇论文的前世。 https://www.connectedpapers.com/
我最喜欢的网站，绝大。
上面的每个节点都是一篇论文，单击该节点可以查看该论文的摘要。 非常方便。
然后，会显示这篇论文被谁引用了，或者被谁引用了。