我搜了知乎的帖子：做简单整理
目前最好用的方法：
还是github，你懂的。
如果你没有梯子：可以用镜像（10月更新的，可能会死）。林海投研：最新github可用镜像，可下载，2022年10月更新
还发现有的小领域代码（计算机的偏多）：
可以在CSDN上找到代码：
关键词：csdn。
如果很穷，建议找淘宝想办法。你懂的。
我们还是不十分支持这种行为的，但是如果迫不得已了，可以试一下。
这里面有的：
- 一些专门网站。推荐几个我知道的比较厉害的：
A. Papers With Code: the latest in machine leaning
这个网站网址也是很明明白白的。也是既可以输入论文全名，也可以输入算法名称去搜一个大类。昨天刚发现的，相见恨晚。
B. Code Ocean: Professional tools for researches
Code Ocean | Professional tools for researchers.这是我提交IEEE论文时候发现的。论文官方提醒可以在这个网站提交提交代码。也看到很多别人的data+code。
这款插件叫做Find Code for Research Papers，现在已经支持Chrome和Firefox两款浏览器，可以直接应用商店搜到。
Chrome插件：
https://chrome.google.com/webstore/detail/find-code-for-research-pa/aikkeehnlfpamidigaffhfmgbkdeheil
Firefox插件：
https://addons.mozilla.org/en-US/firefox/addon/code-finder-catalyzex/
来源
https://zhuanlan.zhihu.com/p/264798625更新2月
我粘贴私信给我的推荐的原文：
你好！
我喜欢你的帖子: https://zhuanlan.zhihu.com/p/357395906
我是来自 CatalyzeX 开发团队的 Himanshu Ragtah：Find Code for Published Research Paper Plug-in。
我们发布了新版本的 CatalyzeX 扩展！ （版本 0.0.0.24）
.crx 文件在这里：https://share.weiyun.com/YUTjUneO
.rar 文件在这里：https://share.weiyun.com/SW3BhAYW
在 Chrome 中安装：https://chrome.google.com/webstore/detail/aiml-papers-with-code-eve/aikkeehnlfpamidigaffhfmgbkdeheil
在 Firefox 中安装：https://addons.mozilla.org/en-US/firefox/addon/code-finder-catalyzex/
也请分享或发帖！
我真的很感谢你的帮助。
非常感谢您的支持
首先给出这个网站的网址：
这是 Reddit 的一个用户 rstoj 做的一个网站，将 ArXiv 上的最新机器学习论文与 Github 上的代码（TensorFlow/PyTorch/MXNet/等）对应起来。
同样先给出网址：
https://paperswithcode.com/sota
这个网站主要是解决另一个问题--寻找一个领域目前最好的（State of the art, Sota）算法的论文以及实现代码。这也是刚接触到一个新领域时候，必须要做的事情，先找到最新最好的算法论文，然后根据这篇论文的代码实现，先跑下代码，接着再去了解细节，或者是根据它的参考论文，来学习这个领域最近几年的论文（一般是 3 年到 5 年内的），逐渐熟悉这个领域的研究方向和难点所在。
最后，再给出两个网站的网址：
来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/56251710
更新部分
https://www.catalyzex.com/paper/arxiv:1701.04099
https://paperswithcode.com/sota
1. 如果这论文很老，论文里的算法在该领域有举足轻重的地位。那么网上很可能有工具包。例如我做的机器学习方向，经典的聚类、分类算法，MATLAB, python等常用语言都有丰富的工具包可供使用，一般有名的算法都会包括在其中。
2.（简述版）若是比较新的文章，就通过以下几种方法进行查找：
（1）在google搜索该论文的名称或者第一作者的姓名，找到该作者的个人学术主页。在他的主页上看看他是否公开了论文的代码。
（2） 在google搜索该论文中算法的名字+code或者是某种语言，如python等。这是因为阅读这篇论文的科研人员不少，有的人读完会写代码并公布出来。
（3）邮件联系论文第一作者。（有时候，作者会很快回复）
2. (详述版)如果论文非常新，或者论文中的算法在该领域并没有多大的影响，这时网上各种编程语言自带的工具包一般是不包括它的。我能想到的大概有以下3种方法：
a. 在google搜索该论文的名称或者第一作者的姓名，找到该作者的个人学术主页（计算机领域多数科研人员都有自己的学术主页）。在他的主页上看看他是否公开了论文的代码，很多学者乐于分享自己的代码。或者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。
b. 在google搜索该论文中算法的名字+code或者是某种语言，如python等。这是因为阅读这篇论文的科研人员不少，有的人读完会写代码并公布出来。
c. 邮件联系第一作者。可惜多数情况下邮件都是石沉大海。尤其是一些很忙的大牛，他们收到类似的邮件太多，可能扫一眼就不再过问。相反，如果是一些博士生，有的还是乐于分享代码的，这样自己的文章也更容易被同行引用。
3. 另外，还有的办法是，查看该论文被哪些论文引用了，引用者有时需要将自己的算法与引用的算法作比较，所以他们有可能这个算法的代码。这个途径找代码工作量更大，概率更小。或者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。
若是经典文章，按上边几种方法，基本上都可以找到Code；
————————————————
版权声明：本文为CSDN博主「Expected future」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：如何快速查找论文的源代码_未来可期-CSDN博客_怎么在github上找论文代码
来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/103024188
未完待续
先罗列参考文献
鑫鑫淼淼焱焱：[资源推荐]必须收藏的两个查找论文和代码实现的网站！（已查并补充至上文）
https://blog.csdn.net/weixin_45459911/article/details/105486071（已查并补充至上文）
https://blog.csdn.net/weixin_45656790/article/details/109271019（已查并补充至上文）
