- 仔细阅读论文，看有没有提到代码和数据的来源，以及相应链接。（位置可能在文中、文末或者脚注）
- 算法很经典的话,那么网上很可能有工具包。比如matlab工具包、Python工具包等。
- 在google/Github搜索该论文的名称或者第一作者的姓名，找到该作者的个人学术主页,包括个人主页和github主页，看是否有相关项目和论文的资源。
- 谷歌和github搜索论文名称或对应的算法名称。（搜索时可能需要加"code"或者某种语言名称）
- 邮件联系第一作者（不限于第一作者).如果是一些博士生，有的还是乐于分享代码的，这样自己的文章也更容易被同行引用。
- 查看引用该论文且使用该论文作为baseline或比较对象的其他论文，找这些论文的作者要代码。
- 某些论文算法可以分步解决，则可以分别找每一步的代码。
- 搜索相关项目组实验室的主页，看是否有相关项目和论文的资源。
- 最后没有办法只能自己写代码实现。（不一定要实现整个系统，可以有选择的去实现。）、
留作参考之用
