论文开源代码网站
时间: 2025-06-25 15:25:22 浏览: 16
### 提供论文和开源代码的存储平台与网站
对于寻找提供论文和开源代码的存储平台与网站的需求,以下是几个重要的资源:
#### Papers With Code
Papers With Code 是由 Atlas ML 推出的一个免费、开源的机器学习领域的论文和代码分享平台。它旨在解决论文与其对应实现代码之间的差距问题[^2]。此平台收录了大量的机器学习和深度学习相关的论文及其对应的开源代码链接。
#### AMiner
AMiner 平台是一个综合性的研究者和论文搜索工具,提供了强大的中英文论文检索功能,并且部分论文还包含了人工编辑整理后的代码链接。这对于需要查找中文资料或者希望获得更全面的信息的人来说非常有用。
#### GitHub
作为全球最大的开发者社区之一,GitHub 上有大量的科研人员上传他们的研究成果及相关源码。可以通过直接在平台上输入感兴趣的论文题目或作者名字来进行搜索[^3]。通常情况下,如果某篇论文有公开可用的实现版本,则很可能可以在该用户的个人主页找到相关仓库地址。
#### TensorFlow Hub & PyTorch Hub
这两个分别是谷歌开发框架Tensorflow 和脸书主导下的深度学习库Pytorch 所推出的官方预训练模型分发站点。它们不仅提供了丰富的即插即用型组件集合,同时也鼓励第三方贡献自己的作品至其中,因此也是获取高质量AI算法实现的好去处。
#### ResearchGate / ArXiv
虽然严格意义上讲不是专门用于发布软件工程产物的地方,但像ResearchGate这样的学术社交网络允许用户自行附加额外文档到已发布的成果之上;而arxiv.org作为一个电子预印本服务器,在某些学科分类下也会注明是否有随附的技术报告附件可供下载查阅。
综上所述,上述提到的各种在线服务都可以成为探索最新技术趋势并深入理解其实现细节的有效途径。
```python
import requests
def fetch_paper_code(paper_title):
base_url = "https://paperswithcode.com/api/v1/papers/"
response = requests.get(f"{base_url}{paper_title}")
if response.status_code == 200:
data = response.json()
code_link = data['official']['url'] if 'official' in data and 'url' in data['official'] else None
return {
"title": paper_title,
"code_url": code_link
}
else:
raise Exception("Paper not found or API error.")
example_result = fetch_paper_code('iccv_2023_project')
print(example_result)
```
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