投稿源码和普通代码有什么区别？
去年某高校研究生就栽在这上头：他把实验代码直接打包投稿，结果被审稿人揪出32处格式问题。投稿级源码必须满足：
- 可复现性：随机种子固定+依赖库版本锁定
- 文档完整性：至少包含API说明和数据集路径
- 架构清晰度：避免使用超过三层的嵌套循环
对比某期刊收录的优质源码发现：
| 合格代码特征 | 常见错误案例 |
|---|---|
| 使用requirements.txt | 本地pip安装不写版本号 |
| 附预训练模型权重 | 云盘链接过期 |
| 代码分段注释 | 全篇无中文说明 |
如何识别问题源码？
警惕这三类"定时炸弹"：
- 学术伦理陷阱：包含GPL3.0协议的代码（某AI顶会论文因此撤稿）
- 性能欺诈代码：在eval阶段偷偷加载额外数据
- 环境绑架脚本：必须连接特定内网才能运行
有个取巧的检测方法：用Docker创建纯净环境测试，去年有团队用这招发现某源码在CPU核数>8时才会输出正确结果。记住这句口诀：能跑通≠能复现！
投稿前必做的五项检测
照着这个清单做，拒稿率直降60%：
① 在Colab新建笔记本全流程跑通（检测环境依赖）
② 使用pycodestyle检查PEP8规范（错误项控制在20个以内）
③ 关键算法添加timeout机制（防止死循环卡死评审人电脑）
④ 敏感信息大扫除（清除本地文件路径、VPN配置）
⑤ 生成代码行数统计表（用cloc工具自动生成）
某CVPR投稿案例显示：添加算法流程图注释后，审稿人质疑率从75%降至12%。这里有个诀窍——在README用红色标注"首次运行必看"章节。
个人实战建议
说点得罪人的大实话：别用微信传代码包！去年有篇论文的源码在传输过程中被自动压缩，关键模型文件损坏都没发现。推荐用GitHub存档+Zenodo DOI永久链接，这组合比保险柜还靠谱。还有啊，看见代码里带"magic number"的赶紧改，那玩意儿在评审人眼里就跟论文里的错别字一样扎眼！
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