论文编程复现的步骤如下：
阅读完整的论文
了解论文的主要内容和目标，理解作者使用的方法和技术。
解读论文的算法和模型
仔细研究论文中描述的算法和模型，理解其原理和实现细节。
确定所需数据集和资源
根据论文中所提到的数据集和资源，找到并获取这些数据集和资源，以便在复现过程中使用。
环境搭建和依赖管理
根据作者提供的环境要求和依赖关系，搭建适当的编程环境，并管理好所需的依赖软件库。
数据预处理和特征提取
根据论文中的描述，对所使用的数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、标准化等；根据需要提取相应的特征。
参数设置和模型训练
根据论文中提供的参数设置，对模型进行训练，调整参数以达到理想的效果。
模型评估与结果分析
使用相同的评估指标和评估方法，对复现的模型进行评估，并比较结果与原论文中的结果，分析差异的原因。
可视化与报告撰写
将复现的过程和结果进行可视化展示，并根据使用的工具和语言撰写详细的复现报告，包括实验设置、结果分析等。
与原作者交流与验证
如果可能，与原论文作者进行交流，验证自己的复现结果是否正确并获得反馈。
保持环境一致性
为了确保编程复现的结果与原始研究一致，需要尽量保持复现环境的一致性。这包括使用相同的编程语言和版本、相同的第三方库和依赖、相同的操作系统和硬件环境等。可以使用容器化技术如Docker来创建和管理环境，或者使用版本控制系统如Git来记录环境配置信息。
通过以上步骤，可以系统地进行论文编程复现，确保复现结果的准确性和可靠性。