写代码复现论文的几点建议！

不知道大家有时候会不会有一个很好的idea，但是就是写不出来具体的代码，或者写的代码不够高效。其实这种情况所有人都会遇到：场景1：比赛期间有一个新特征的方法，但是用pandas实现太慢，时间复杂度太高。场景2：科研或工作遇到一个新问题，进入一个新领域，不知道如何开始。场景3：复现别人的深度学习论文，但就是没法成功。场景1：代码太慢现在不管是比赛还是常见的数据处理，都会遇到大规模的文件。此时如果你代码写的不够高效，代码肯定会运行的很慢很慢，基本上没法满足要求。步骤1：写出基础代码使用少量数据集来实践你的思路，代码可以不用很优化，优先写出来即可。写完后建议封装为函数，方便调用。步骤2：优化代码逻辑在不断增加数据量的过程中，你会发现代码越来越慢，逐渐达到你的预期上限。此时你应 ………………………………