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从量子位
前段时间，arXiv推出了提交源代码的功能。 从此，看机器学习论文就不怕去找官方代码了。
但是，如果作者自己没有提交代码，但是有第三方实现怎么办？ 去Google找一下？
不需要！ 现在我告诉你一个浏览器插件工具，可以帮助你快速找到论文对应的代码，无论官方还是第三方，你不需要在搜索引擎上搜索很长时间。
这个插件叫做FindCodeforResearchPapers，现在支持Chrome和Firefox两种浏览器，可以直接在应用商店找到。
用户不多，但都是5星评价。
但除了支持 arXiv 之外文章类网站源码，它还支持 GoogleScholar 甚至 Twitter。 只要链接对应的是有开源代码的论文，两边就会显示【CODE】按钮。
例如，在 Microsoft 学术页面上搜索“StyleGAN”：
或者在arXiv网站上搜索机器学习相关论文：
或者看看AI学者介绍新论文的推特：
你看到侧面的 CODE 了吗？ 点击它可以一键快速跳转到GitHub。
有网友表示，使用后，省去了很多找代码的时间。 原本可能需要数十分钟才能找到的代码现在只需几秒钟即可找到。
该插件的开发者是 CatalyzeX 的创始人兼首席执行官 GauravRagtah。 CatalyzeX 是面向制造商和制造商的机器学习中心。 在其官网上，您可以按需搜索AI模型论文及其代码。
现在，Gaurav 可以帮助您使这个搜索引擎成为更易于使用的插件。 如果您觉得有用的话不妨下载试试。
Chrome 插件：
火狐浏览器插件：
-结尾-
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（更多精彩值得期待……）
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