这是一篇关于如何实现科研论文中算法的简要指南。作者曾实现过很多书本上和科研论文中的复杂算法，在这篇文章中作者总结他在研究，阅读，编码和调试时积累的大量经验。很显然，这篇文章主要集中在和计算机科学相关的研究领域中。 然而，你也可以在其他任何领域的论文中使用下面提及的准则。
在你开始阅读一篇论文和实现它之前，有几个你需要注意的地方。并请确保每次你要开始类似的项目之前，都仔细的注意过这几个方面。
除非你是为了纯粹的学习目的而去实现一篇文论中的算法， 否则你不必一定要实现它。实际上，你所需要的不是自己去实现它的过程，而是已经实现了这个算法的代码。所以在你开始编码之前，你应该花一些时间去找找网上是不是已经有实现了这个算法的开源软件。想想你是愿意花两天时间去找到已经完成的代码，还是浪费两个月的时间去实现一个别人已经实现的了算法呢？
你要先搞清楚你想要达到的目标是什么，以及是不是有简单的方法已经可以达到你的目标。 或许你可以尝试使用另外的技术，即使它只能达到你80%的目标，但它不需要你去实现一篇论文。然后你可以再花几天的时间去尝试是不是可以用开源软件运行起来。关于这个更多的详情，请参考我的另外一篇文章The 20 / 80 Productivity Rule.
如果你再美国， 你需要注意软件的专利问题。有一些论文是注册了专利的，你可能因为在商业软件中使用了它的算法而惹上麻烦。
如果你正在研究一篇关于在计算神领域中使用支持向量机(SVM)的论文的话，那你应该再读一些关于机器学习以及其他可替代支持向量机(SVM)的分类算法的介绍。同时，你还可以读一些关于计算神领域的文章，看看学术界正在研究什么.
如果你还没有实现过一篇论文或你正在研究一个新领域内的论文，这样的阅读研究是很困难的。不管发生什么，不要让那些复杂的数学公式吓到你。而且，不要去担心进度的问题，即使你感觉理解这篇论文要比你预计的要慢很多, 做下去你会发现你慢慢的就理解了这篇论文中所要表述的概念。
随便选一篇论文，马上开始实现绝对不是一个好注意. 世界上有很多很多的论文，这也意味着有很多很多的垃圾论文。所以发表的论文可以分成三类。
这是一些非常有趣的，写的很好的，原创性的论文。大部分这类论文来自世界顶尖大学或者是已经研究某个领域很久的小学校的研究团队。后者很好区分，他们往往都在自己论文中引用自己之前的研究，已展示他们对这个问题的研究已经很长时间了, 而且他们最新的研究工作都是基于已经了的论文之上。 同时，这类型的论文基本都在该领域内最好的期刊上发表。
一些研究群体仅仅只是跟随哪些有突破性创新的团体，他们的目的就是提高已经发表的论文（算法），并且发表他们提高后的结果。很多这样的论文缺少合适的统计分析和错误的结论，这样的提高其实是了原有的算法。很多时候，他们这样做并没有带来任何东西，除了带来不必要与而外的复杂性。但也并不是所有的模仿是不好的，有些还是不错的，但却很稀少。
一些研究者并不知道他们做的事情常不好的。他们仅仅是为了维持他们在自己学术领域中的状态与。所以他们需要资金，并且他们需要出版任何他们需要的东西。比较诚实的研究者会告诉你，在结论中他们失败了，在结果中只有N%的时间（N是有比较差的值）。但一些心怀不轨的研究员会说，他们会说他们的研究取得了巨大的成功。在阅读出版物一段时间以后，很容易就能发现那些垃圾型论文，并抛弃他们。
这个话题已经讨论过很多次，因此不打算继续写很多关于这个问题的探讨。一个好的出发点可以参见这篇文章：How to Read a Paper，下面的一些观点是我在阅读科技论文时候发现的有用的观点。
原始论文就是你想实现的是什么，描述的是这个领域的开端。有时候也可以选择相似的论文，前提是你觉得这篇论文是能带来算法上本质的提升并且有良好的一致性却不成熟的创新的文章。
那么让我告诉你以该论文作为出发点。你需要在该论文相关领域做些研究。对此，方法就是寻找相关联的论文，即是那些在该论文引用部分里面所提到的论文。再去Google Scholar依据论文题目和作者搜索。你找到的论文是否比你现在看的论文所做的效果更好呢？如果是，那么就去研究找到的新论文。Google Scholar还有个优点就是能标注论文的引用。这个非常棒，因为你能从一篇论文的引用链接找到另外的论文，这样可以找到某个研究领域最新的。总体来说就是从当前论文的引用中寻找新的论文。通过这样来回搜索，就会找到适合你的高质量的论文。
重点：在这个搜索论文过程中，你不需要从头到尾仔细阅读理解论文。只需要大体浏览论文并用你的直觉去判断论文的价值。
打印成纸质阅读，打印时不要降低字体大小，如果你降低了字体大小可能节省了几页纸却使你在阅读时因为眼睛更易疲劳而浪费了更多的时间，字体大小一般在11pt-13pt
不要在半夜阅读，最好在大脑时才阅读.也应该找一个安静、光线适中的地方。我通常都在台灯下阅读。
通常你阅读大多数文章和小说时，对于生词你的大脑会象计算机一样根据上下文自动得出意思。但是科技出版物完全不同，其中最多的错误就是单词意思的错误假设。比如说句子“The results of this segmentation approach still suffer from blurring articts”中“segmentation”和“articts”通常有着“分割”和“手工品”的意思，但是在计算机视觉领域有着特殊的意思。如果你阅读这篇论文时没有注意这个，你的大脑用了他们的通常意义去理解，你会漏掉很重要的信息。因此你必须（1）避免假设单词的意思，任何时候有疑问需查阅专业词典（2）抄写一张你不熟悉的专业生词概念表做参考。如果你遇到概念比如“ducial points”和“piece-wise affine transform”，首先你应该查出他们的准确的专业含义，然后加在你的生词。概念是语言式的大脑快捷键可以帮助你更快理解作者的意图。
如果论文作者仅仅用曲线展示他的算法和其他算法的差异，并且说“你看，比原有算法准确了20%”，这种论文就一垃圾论文. 你应该阅读的是那种在论文中说: “在N个实例的测试集中，我们的算法在两个样本测试中检验值提升了5%（这句真不好翻译）” 统计结论更多的应该来自数据而不是作者的个人想法 (除非作者撒谎夸大他的结论).
假设你需要一个能够从图片中人脸识别的算法.作者在论文结论中说他的模型用80个人不同照片（10x 80 = 800张图片）进行训练, 对训练集进行测试时人脸识别准确率达到98%,但是对测试集（测试的图片没有被用于训练集）进行人脸识别时准确率只有70%。这样的描述是什么意思呢？它以意味着该算法仍然存在问题（这句真不好翻译）——该算法当用于对训练集进行识别时常不错的（但种情况没有任何实际意义），但是用于对测试集进行识别时就会非常糟糕。你也可以通过这点，来判断一篇论文是否是你所需的
如果你想用网络摄像头做脸部识别，而作者的输入数据用的是出自高清相机的相片，那么算法结果可能会完全不同。必须你的输入数据近似与算法测试数据，否则会造成算法完全无用在你的case。
人都会犯错，不要认为作者是神。特别是算式真的很难理解，你应该问问你自己是否作者写错了。这可能仅仅是论文的抄写错误或一个数学计算错误。不管怎么说，最好的方法是自己做做计算去验证结果。
实现算法的主要的工作量在于将纸面上的数学算式为代码以及数据。这意味着在完毕之前，你必须百分百理解那些数学式子到底是在做什么。例如“C=A.B”可能有很多意义。A和B
可以是简单的数字，而“.”是一个数字运算符号。这种情况下，C的结果可以是A和B的和。但是A和B也有可能是两个矩阵，这种情况下，“.”又可以作为一个矩阵运算符存在。这种情况下，C是A和B两个矩阵运算的结果矩阵。唉……其实还有个可能，A，B都是矩阵，然后“.”是一个矩阵加法运算符，这种情况下，每一个C（i,j）都是A（i,j）和B（i,j）的和。变量和符号到底代表什么意思（矩阵、向量、数字、坐标，还是其他？），这值得你好好研究下。（注：其中关于矩阵的运算符号，我不清楚这几个英文单词都对应哪些符号……）
一旦读懂了论文，接下来你应当设计一个模型。这是一个非常重要的步骤，通过这一步你可以避免大量的资源以及时间的浪费。要把一个算法用c，c++或者java写出来常费时间的。即使你认为自己对论文有足够的了解而且算法肯定会按照你所想的去工作，这里仍然有个问题：如果他完全不动弹呢？所以如果你想尽快将算法为代码，还是先建立一个模型检验一下他能否工作吧。
最好的方法当然是使用高级通用语言来建立，比如matlab，R，Octave或者SciPy/NumPy。像c++这样的工程语言一般不太容易用于描述一个数学方程并输出结果以进行人工检查。相反的，在matlab上这就很容易实现。你用c++两三周才可以干完的事情或许matlab只需要两天。
模型的另外一个应用是进行调试，特别是当你开发出你的c++版本以后，你可以通过你的matlab版本的输出与c++版本进行对比。对该条的进一步描述请参看“调试”（注：“7-调试”）章节。
你肯定会在模型建立当中遇到一些问题。这是好事情，因为你可以从中发现数据处理的难点在哪里。当你编写c++代码的时候你就知道如何更好的构造程序，因而使他更加的可靠简洁。而如果你没有经历过模型构造这一步，你的代码大概会相反方向（这一点可以从Frederick Brooks的《人月神线-检验文章中的试验结果
请仔细阅读“试验”(注：我没有找到相关章节)这一章节，然后尝试使用论文中给出的数据重复试验。这将会使你可能看到作者文章中所描述的结果。如果不能较好的重复文章中的试验，你将在试验中看到不一样的结果，让你疑心是否是文章有问题。而其实你只要较好的重复试验并输入文章中的试验数据你就可以看到文章所描述的结果。然后你就可以开始测试其他不同的数据了。
在没有现有体系你选择语言的情况下，则要基于对该算法在将来的使用场景的前瞻来选择实现语言。比如，如果你在四到六个月后，你的应用程序将会实现面向iPhone的接口，那你就应该更倾向于选择C/C++，而不是Java，因为如此可以很简单的将算法代码集成的Objective-C的应用中，而不需要重头来过。
不同语言实现的现有库也会影响我们对实现语言的选择。让我们来想象一下，你想要实现的算法使用了诸如主成分分析（PCA）以及单值分解（SVD）等经典的代数技巧。那你是重头编码实现PCA和SVD算法，遇到bug，可能还要停滞一周来调试自己的代码？还是使用现有的，已经实现了这些功能的库，使用他们提供的常规接口和矩阵类来实现自己的编码？理论上讲，你应该将你的实现工作分解为若干个子任务，然后尝试尽可能多的寻找能够解决这些子任务问题的现有库。如果你发现有一套完美解决你的问题的库，且仅有某一语言版本提供，那么，就使用这种语言。同时也要注意，在选择库的时候，需要在代码的重用及最小依赖之间做出权衡。没错，如果有能够解决你所有子任务问题的代码是再好不过了，但是如果这需要依赖超过20各不同的库，那实在是不太实用，甚至危及你的实现代码将来的稳定性。
通常最好用double代替float，虽然使用double内存会占用更多，但却改善了精度，这是值得的.另外，你需要注意32bit和64bit操作系统之间的不同处.如果可以，自己创建一个封装（封装了float或者double，32-bit或64-bit）类型，然后在代码中使用封装了的数据类型，在c/c++中可以使用define实现，java中可以使用class来实现.
虽然文档会显著降低项目进度，但在实现一个复杂的技术论文时，你最好做好文档.即使项目只有你一个人，你也应该对你的文件、类、方法进行注释说明.选择一种转换方法如Doxygen或reStructuredText，并使用它.在以后的开发中，你可能会忘记某个class是如何使用的或者某个方法的实现方式，你就会觉得当初的文档太有用了.
我们假设一些数量在算法中是一个矩阵表示为A。然后，算法要求矩阵在两个维度上的梯度，表示位 dA = (dA/dx, dA/dy)。那么变量名不应当为dA_dx和dA_dy，而是gradient_x和gradient_y。相似地，如果一个方程系统要求判定，那么变量不应为prev_da_dx和dA_dx,而是error_previous和error_current。把变量永远命名为它们所表示的物理数量，而不是论文作者使用的任何字母符号（例如gradient_x而不是dA_dx），并且永远要把更具体的表示写在左边（例如gradient_x而不是x_gradient）。
一旦两个实现（原型和产品）的所有步骤给出相同的结果，你就可以在一定程度上相信你的代码没有bug。但是，还存在你对论文理解错误的风险。在这种情形下，两个实现都会在每一步给出相同的结果，你会认为你的实现还不错，然而这只能证明两个实现同样都是错的。不幸的是，我也不知道该如何察觉到这种错误。最好的选择是找一个读过这篇论文的人，并问他关于算法中你不确定的部分的问题。你甚至可以设法询问作者，但你得到回答的几率非常低。
开发时，你应该留意算法中用到的变量的内容。我不是说仅仅打印出你所有矩阵和数据的值就可以了，而是找到适合你实现中的任何变量的可视化诀窍。例如，如果一个矩阵用来表示一张图片的梯度，那么在编码和调试过程中，你应当有一个弹出窗口，展示出那张梯度图，而不只是图片矩阵中的数值。这样，你就会把真实的图片和你要处理的数据联系起来，并且在变量出现问题时，你可以察觉到，这可能将是一个bug。创造性的可视化诀窍包括图像、散点图、曲线个数字的愚蠢列表，然后你必须再依靠这张表在脑海中呈现出图像。
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