最近後臺有很多準研究生粉絲給我留言，重複頻次最高的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於經典Paper的某個模型之上。
前沿論文質量參差不齊，並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，這裡推薦大家閱讀並復現：
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裡，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.論文關係理不清：
論文之間存在相互借鑑、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：
公式複雜，步數過多，加大閱讀理解難度，直接勸退新手；
4.無法復現論文程式碼：
剛學python不久，python拓展c程式碼不會，編譯問題不斷，程式跑不起來，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，這裡推薦
深度之眼
的：
↓ 前方福利 ↓
原價298元，
現在0.1元領取！
購買即贈《效率提升3倍的Paper閱讀方法》
CV高手方法論，教你係統學習論文
學習最怕的就是東拼西湊，網上找了資料一大堆，學到最後發現並不成體系，反而浪費了寶貴的時間，可以說是得不償失。
深度之眼金牌導師-餘老師，總結了他們閱讀Paper的經驗，再加上800+教研團的力量，打磨出一套
系統學習論文的方法論，
目前已經
輔導過2w+學員，幫助過1w+學員成功復現論文。
深度之眼·餘老師
· 某網際網路公司CV演算法工程師
· 著有電子書《PyTorch 模型訓練最新實用教程》
· 在深度學習學習者和研究者中廣為傳播，並被“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、影象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、復現程式碼
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：死磕演算法模型
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，讓你瞭解演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：講透程式碼復現
透過 Noteb00k 視覺化講解函式流程與計算資料流，會在 Pycharm 中整合工程完成訓練，講解過程會從是什麼，怎麼做，為什麼三個層面幫你全面消化演算法內容，手把手教你實現工程專案。
高手伴學，實現高效學習
· 3天高質量社群服務，導師全程陪伴
· 2場直播+1場錄播，帶給你完整的論文復現流程
· 200+學員同群交流，學習經驗up up⬆⬆⬆
· 助教24小時答疑，再也不怕debug
· 專屬班主任私信督學，治療學習拖延症
重點是，如果你不知道怎麼學習，購買課程後，
班主任1v1給你制定學習計劃！
配套無痛程式碼執行環境，一鍵跑通
深度之眼聯合阿里雲天池，免費匹配無痛程式碼執行環境，支援
notebook和深度學習網路
視覺化建模，支援主流開源框架，透過編譯最佳化提升訓練效能。
GPU 優勢：
① 工業級的GPU資源，比1080Ti好
② 不限次數執行
③ 最長執行時間八小時
④ 使用過程中遇到問題，有PD做答疑，
大大降低大家復現難度
完課即贈價值298元學習大禮包
為了激勵大家完成學習，我們還準備了價值298元的
演算法工程師面試錦囊
。只要完成全部課程的學習，你就能私信班主任獲取！
學員好評，真香！
看了以上內容，你就知道為什麼目前上過這門課程的同學都說好了。甚至有同學表示，課程太超值，99、299都願意買！
這一次，我為粉絲們申請了50
個
超值
福利名額，
3天帶你復現CV領域經典Paper
購買即贈《效率提升3倍的Paper閱讀方法》
