论文代码

public Map<Integer, Map<Integer, Double>> getPersonFeature(){
	Map<Integer, Map<Integer, Double>> personMap = Maps.newHashMap();
	List<Integer> userIds = getAllUserId();
	List<PersonalFeature> persons; 
	for(Integer userId : userIds){
		persons = getAllPersonalFeature(userId);
		Map<Integer, Double> userApRatio = persons.stream()
		.collect(Collectors.toMap(p->p.getApId(), p->p.getRatio(), (p1, p2)->p1));
		map.put(userId, userApRatio);
	}
	return personMap;
}

 

复现论文代码 `scold` 一般可以按照以下步骤进行: ### 1. 收集信息 - **论文原文**:仔细阅读论文,理解算法的原理、目标和核心步骤。重点关注算法中涉及的公式、数据处理流程、模型结构等。 - **开源代码**:检查论文是否提供了开源代码仓库,如 GitHub 等。如果有,直接获取代码可以节省大量时间。 - **作者联系方式**:若没有开源代码,可以尝试通过论文中的作者邮箱等联系方式,礼貌地请求作者提供代码或相关帮助。 ### 2. 环境搭建 - **编程语言和版本**:确定论文代码使用的编程语言,如 Python、Java、C++ 等,同时明确所需的版本。例如,如果论文使用 Python 3.8 开发,尽量在相同版本的环境中复现。 - **依赖库**:根据代码的要求安装相应的依赖库。可以查看代码中的 `requirements.txt` 文件,使用命令进行安装,如 Python 中的 `pip install -r requirements.txt`。 - **硬件环境**:了解论文实验所使用的硬件配置,如 CPU、GPU 等。如果需要使用 GPU 加速,要确保安装了正确的 GPU 驱动和 CUDA 等。 ### 3. 代码理解 - **整体结构**:查看代码的文件结构和模块划分,了解各个文件的功能和它们之间的关系。 - **核心算法**:重点理解实现核心算法的代码部分,结合论文中的描述,逐行分析代码的逻辑。可以添加注释来帮助理解。 - **数据处理**:关注数据的读取、预处理、特征工程等部分,确保数据的处理流程与论文一致。 ### 4. 代码调试 - **单元测试**:对代码中的各个函数和模块进行单元测试,检查其功能是否正确。可以使用测试框架,如 Python 的 `unittest` 或 `pytest`。 - **调试工具**:使用调试工具,如 Python 的 `pdb` 或集成开发环境(IDE)中的调试功能,逐步执行代码,查看变量的值和程序的执行流程,找出可能存在的问题。 - **对比结果**:将代码运行的中间结果和最终结果与论文中的结果进行对比,分析差异产生的原因。 ### 5. 优化和改进 - **性能优化**:如果代码运行效率较低,可以进行性能优化,如使用更高效的算法、并行计算等。 - **结果验证**:通过多次实验和不同数据集的测试,验证代码的稳定性和可靠性。 以下以 Python 代码复现为例,展示一个简单的环境搭建和依赖安装示例: ```bash # 创建虚拟环境 python -m venv scold_env # 激活虚拟环境 source scold_env/bin/activate # Linux/Mac .\scold_env\Scripts\activate # Windows # 安装依赖库 pip install numpy pandas scikit-learn ```
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