计算机学术论文所附代码有啥要求啥样的代码能够吸引你引用一篇论文

举一个正在用的代码做例子S. Gu, L. Zhang, W. Zuo, and X. Feng, “Projective Dictionary Pair Learning for Pattern Classification,” In NIPS 2014. (paper, sup) (code)(From “dictionarylearning” to “dictionary pair learning”!)缩写DPL。该论文作者提供免费论文(未经出版社编辑的原始稿件,无需出版社授权可以免费下载),补充材料和MATLAB代码。可以从论文第一第二作者主页下载(Lei Zhang\u0026#39;s Homepage (HK-PolyU) 或 https://sites.google.com/site/shuhanggu/home)。代码里面,有明确的 Demo.m 用于演示论文中提到的实验。代码中自带 YaleB_Jiang 特征文件。下载代码后,直接运行 Demo 就可以使用。没有多余的依赖,可以很容易的应用于自己的数据集。代码中,训练数据、测试数据、训练标签、测试标签的变量名清晰易懂。数据规范化,训练,测试步骤清晰。代码与论文中公式有明确的对应。当然,还存在问题,例如,识别率没有直接注明单位,但还好,这里不容易误解。输入数据是列向量没有表明,不过这也算是人脸识别领域的潜规则了。刚刚我移植到 julia 了。代码参见: quxiaofeng/ProjectiveDictionaryPairLearning.jl · GitHub利益相关本论文是同组同学的论文。但也还是属于极少数的真的可以拿来就直接用的代码。
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写计算机学术论文当然需要比较完整和坚实的基础,包括理论的和应用方面的。一般大学期间能发论文可能是将来进一步深造的重要砝码,同时也是自己将所学完整明白地表述出来,为今后的学习或工作打下良好的系统思想。其实,计算机技术发展的比较快,要想全面掌握一般是不可能的,应该针对某一方面做到精通,当然知识面广有助于提炼和加工计算机思想
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