方法总结如下:

1. 如果此论文里的算法已经成为著名的经典算法,那么网上应该已经有各种实现,甚至已经做成工具包了。

2. 仔细阅读论文,看有没有提到代码和数据的来源,以及相应链接。(位置可能在文中、文末或者脚注)

3. 谷歌搜索第一作者主页,包括个人主页和github主页,看是否有相关项目和论文的资源。

4. 搜索相关项目组实验室的主页,看是否有相关项目和论文的资源。

5. 谷歌和github搜索论文名称或对应的算法名称。(搜索时可能需要加"code"或者某种语言名称)

6. 发邮件联系作者(不限于第一作者),看能否提供代码和更完整的数据。(大多数情况不会有结果。因为如果作者愿意提供代码和数据,并且直接可用,那么应该已经通过公开渠道共享了。但是也不排除是作者没有共享的习惯,特别是如果是博士生写的论文,那么发邮件还是有可能要到代码的。)

7. 查看引用该论文且使用该论文作为baseline或比较对象的其他论文,找这些论文的作者要代码。

8. 某些论文算法可以分步解决,则可以分别找每一步的代码。

9. 最后没有办法只能自己写代码实现。(不一定要实现整个系统,可以有选择的去实现。)

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