就目前的情况而言,公开代码并不是研究者发表论文时的「硬性规定」。在这一话题的评论区,许多人表达了自己的观点: 观点1:研究本来就是要共享 写论文之前,就要准备好为新技术的研究和
不建议贴代码。毕业论文不是技术报告、实验报告，想要讲清楚程序设计的思路、流程，你可以画流程图，面向对象的可以画UML图。图相对于代码更抽象，更能
大多数学术论文并没有给出原始数据和算法源代码，审稿人怎么知道这些数据确实是利用合理数据、跑程序得出的？
所以理论上你不发小论文，用别人的代码也问题不大。我也看过一些专硕的毕业论文，用的别人的方法和代码
会。提交深度学习论文代码是需要的,但却并不一定需要,因此算法、理论和应用的各项研究才能蓬勃发展近日微软研究的讨论了顶会到底应不应该提交代码,因为不同研究主题与领
一般不需要，需要原始数据和代码的会有特别措施保护你的数据和代码不被泄露。 一般这种会涉及保密查重，用特别的途径去搞这个，外面的期刊市场上基本没
这个要根据具体专业领域来看,而且要根据所选期刊要求来,如果期刊有明确要求代码那么就要提交,如果没有明确要求则就不需要。一般来说,还是根据自身专业方向来看,另外期刊不同其要求
原则来说，论文在仿真部分提供的信息应该足够别人复现同样的结果，但一般很少人去复现。我觉得一是靠自律，二是仿真对一篇论文来说重要性不是很大。一篇文章
给期刊投论文时是否需要提交原始数据和代码? 一般不需要的,文章通过检测没有抄袭,有一定的学术价值都可以发表的。不过级别高的刊物审稿和要求都比较严,要看发
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