最近后臺有很多準研究生粉絲給我留言，重復頻次最高的2個主題是：
① 如何高效地篩選、閱讀論文？
② 如何高效復現論文？
AI領域學術會議動輒上千篇文章，無論是準研究生還是現研究生，都會碰到這個問題。
想要高效篩選、閱讀、復現論文，首先從積累大量的經典論文開始，因為前沿技術的更迭都是基于經典Paper的某個模型之上。前沿論文質量參差不齊，并不是每一篇都值得研讀，但經典論文將會是你學術研究的重要基石！
從CV近些年的技術演化路徑來說，CV方向的Alex net ，是領域經典中的經典，這里推薦大家閱讀并復現：
CV · Alex net
① AlexNet 是計算機視覺領域的開山之作
② 2012年以超出第二名10.9個百分點的成績奪冠
③ AlexNet使得計算機視覺應用迅速落地
但新問題來了，有同學說他看論文時是這樣的：
讀論文的難點到底在哪里，我分析了一波：
1.重點難把握：動輒10多頁的文字，看了半天找不出重點、關鍵點；
2.論文關系理不清：論文之間存在相互借鑒、引用，需要耗費大量的時間、精力才能理清，更何況大家閱歷有限的情況下，根本就理不清；
3.公式圖看不懂：公式復雜，步數過多，加大閱讀理解難度，直接勸退新手；
4.無法復現論文代碼：剛學python不久，python拓展c代碼不會，編譯問題不斷，程序跑不起來，debugging....
5.堅持不下去：幾乎以上任意一條就挺折磨人，如果你同時遇到上面三條困境，那就離放棄不遠了。
如果你也有這些困惑，這里推薦深度之眼的：
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學習最怕的就是東拼西湊，網上找了資料一大堆，學到最后發現并不成體系，反而浪費了寶貴的時間，可以說是得不償失。
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深度之眼·余老師
· 某互聯網公司CV算法工程師
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· 在深度學習學習者和研究者中廣為傳播，并被“機器之心”等一線AI媒體轉載和報道
· 研究機器學習、深度學習、圖像分類及分割等眾多技術領域。
· 發表論文2篇，授權1項發明專利。
1套系統的方法論：3步走教你啃透論文、復現代碼
Step1：深挖研究背景
提綱摯領，從4大維度介紹論文，深入講解論文發表的研究背景、成果及意義，介紹論文中取得的核心成果，對比解決同一問題，已有解決方法和論文中提出的新的解決方法的優缺點，熟悉論文的整體思路和框架，建立對本篇論文的一個概貌性認識。
Step2：死磕算法模型
老師會重點講解論文中的模型原理，深入拆解模型結構，對關鍵公式逐步推導，讓你了解算法每一個因子是如何對結果產生影響的，掌握實驗手段及結果，老師會幫你拎出論文中的關鍵點、創新點和啟發點，節約你自己摸索的時間。
Step3：講透代碼復現
通過 Noteb00k 可視化講解函數流程與計算數據流，會在 Pycharm 中整合工程完成訓練，講解過程會從是什么，怎么做，為什么三個層面幫你全面消化算法內容，手把手教你實現工程項目。
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