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先中文了解相关技术，各种专业名词等的意义，

明白自己为什么要看这篇文献，是找方法还是要结果，还是学习如何描述表达，带着问题先看自己需要的，这样会很快，

然后分类这些文献:实验选材相同，方法相同，目的相同等，就不会轻易忘了文献写的什么了。然后再选择对自己非常重要的全篇通读，难度会大大降低，将阅读文章适当做笔记， 自己的一点经验欢迎交流

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论文结构

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有的论文里会直接给代码的地址，找不到就去GitHub搜一搜，可能别人实现过

有些博主会在CSDN复现，或者论文里作者会提到GitHub的地址，也可以直接在GitHub首页搜作者名字，更简单的直接联系作者本人邮箱

一般就直接在github上搜论文名字，没有就看CSDN

找代码一个网站 paperswithcode 别人的总结 别人的总结，非常有用 别人总结

1.寻找代码：优先参考paper作者给的源代码，如果是caffe这种，就在github上搜有没第三方的高star实现。。

2.运行代码：拿到代码之后先跑通测试demo以及简单的训练。如果机器丰富的话，可以找个样例数据集跑下训练，check能否达到paper中的效果；

3.分析代码：对代码中的各个模块进行分析，一般包括model，loss，data_iterator等模块。同时配合pdb之类的调试工具来逐条运行看看输出。

4.模仿写代码：按照上述分析出的结构来改写。尽量保证结构一致性（大佬可忽略）。重要的函数或者class可以写一些测试样例来保证输入输出和源代码的函数的运行结果是一致的。

5.跑通自己写的代码：跑通之后，就逐步调试来达到复现的效果。

一般只需要复现一些很经典的论文，或者是有用的论文。一、读懂全文大的思想（一般在摘要部分），写出一个大的框架。二、读懂框架的每个部分，写出每个部分的伪代码。（这点很重要）三、写每一部分代码的时候，要根据伪代码来写，不能自己瞎写，否则逻辑会很混乱。所以在写之前一定要确定伪代码没有逻辑错误。注意：如果有大量重复性的代码，就可以用函数替代，可以提高程序的可读性。

1、任务定义： 搞清程序目的，为实现什么任务

2、数据来源： 数据集类型，来源

3、运行环境： 环境 工具 第三方库

4、运行结果： 能否运行成功 运行代码出现什么结果

5、如何实现： 代码框架 代码细节实现

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