写代码不写注释 < 写代码不说环境 < 写代码不给数据 < 写论文不给代码

0. 引言

我能怎么办呢？我也很绝望啊！！！

1. 写代码不写注释

写代码不写注释：给你代码但是没给注释。 这种情况在代码量较少的情况下还容易解决，当代码量很多且内存掺杂了很多自己的操作方式后就很难理解代码的具体内容了。在这种情况（代码量很多且内存掺杂了很多自己的操作方式）下建议换个代码使用。

• 如果存在代码量较多，但是有说明的情况（即：实现论文的代码，但是没给注释）：在这种情况下，首先要找到的就是主要函数，也就是程序运行的main函数。然后，根据代码指向去匹配论文的内容。在匹配完成后，将代码块功能进行标注（即：实现了什么功能，输入是什么，输出是什么）。最后，当代码中所有代码块内容标注完成后，再根据论文中给出的公式一步一步研究代码块具体的操作内容和方式。整体思路就是先将大块的内容标注，小块内容按照论文中给出的公式再去匹配代码进行理解。（现在大多数论文给出的代码注释量都很少，所以需要先理解论文的大体思路再去研究代码，而不是直接使用）
• 如果存在代码量较多，而且没有说明的情况：在这种情况下，就只能先找到主函数。然后，根据代码的功能一点一点开始研究。注意：在研究过程中，可以通过百度等方式搜索某一块的函数，大家在命名函数的时候都会根据功能来对函数进行命名的！！！
• 如果存在代码量很少，而且没有说明的情况：代码量少且实现了功能，说明调用了很多库包。在这种情况下，可以直接查询每行代码的功能即可最终理解所有代码的意思了。

2. 写代码不说环境

写代码不说环境：给你代码但是没给你具体的环境（以Github项目举例）。在这种情况下，首先就是看项目的讨论中是否有人询问这个问题。其次，通过百度搜索看看有没有人询问这个问题。如果两者有其一，就可以通过安装对应环境版本来运行该代码。环境是运行代码重要的一部分，不给环境找bug真的能要人命！！！

配置Github项目的小白一定要看这篇文章！！！！

• 如果上面所说的两者都没找到对应环境：首先，看项目发布的时间是几年前的。然后，对于Tensorflow框架而言，还要查看是Tensorflow1版本还是Tensorflow2版本。如果是Tensorflow1版本，而且小于1.15.0（好像是这个，也可能是1.14.0），那么建议不要使用这个代码，因为环境已经没法下载了。查看完成后，根据代码的时间大致确定一个代码的版本（如果代码时间较长就尽量安装稍微靠前的版本，如果不长就安装一年前版本）。最后，根据报错改变当前版本，如果报错说某个库包版本太高了，那就是说你安装的版本较高；反之，则较低！！ 注意：环境安装问题如果长时间解决不了就建议更换代码！！！！

3. 写代码不给数据

写代码不给数据：给出了代码，而且论文中说在自己的数据集下有很好的效果，但是并不给你数据。（无语死！！！但是已经习以为常，这种情况下参考论文ideal即可，不要想太多。。。。）

4. 写论文不给代码

写论文不给代码：当前很多领域都是这样干的，虽然论文里面说的效果很好，但是没代码没数据也没法验证。（超级无语！！！看完ideal后开摆吧，别想太多了。。。。。）

5 总结

到此， 这个巨无语的问题已经回答完毕了！！！ 如果有什么疑问欢迎在评论区提出，对于共性问题可能会后续添加到文章介绍中。如果存在没有提及的解决方法也可以在评论区提出，后续会对其进行添加！！！！

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