论文查重的时候代码部分到底会不会被检测，这事儿很多人心里没底，特别是学计算机、工程、数据科学这类专业的，论文里总要贴几段程序代码说明方法或者实验过程。你要是以为把代码一贴就没事了，系统识别不了，那还真不一定。现在的查重系统比以前聪明多了，不是光盯着你写的那几段文字看，连代码这块也慢慢纳入检测范围了。

你交上去的论文要是用Word或者PDF格式，里面直接嵌了大段代码，比如Python写的算法、MATLAB做的仿真、Java的类结构，查重系统在解析文档的时候会把所有可读文本都抓出来比对，代码也不例外。虽然它不会像人一样理解这段代码是不是最优解，但能识别出字符序列是否跟数据库里已有的内容高度一致。你要是从网上抄了个开源项目的函数直接贴进来，连变量名都没改，那基本会被标红，尤其是那种结构清晰、缩进规整、注释完整的代码段，系统更容易抓取和匹配。

更麻烦的是，有些学校用的查重系统已经专门加入了代码比对模块，比如能识别常见编程语言的语法结构，把函数名、循环语句、条件判断这些特征提取出来做相似度分析。哪怕你换个变量名，调整一下缩进，核心逻辑一样，系统也能判断出是“换皮不换骨”。特别是毕业设计这种带代码实现的论文，查重通过后还可能被人工抽查，导师一看这代码风格跟某开源项目一模一样，连注释的语气都像，那问题就大了。

不过也有例外情况。如果你写的代码是特别基础的，像“for i in range(10): print(i)”这种入门级语句，或者调用标准库的通用函数，比如pandas读个csv、numpy算个均值，这种重复率高也没事，因为大家都这么写，属于公共知识范畴。系统一般会把这些通用结构过滤掉，不会当成抄袭。但如果你整段复制别人写的模型训练流程、图像处理算法、网络爬虫逻辑，哪怕加了几行注释，也躲不过去。

还有人想着把代码转成图片插进论文里，以为这样系统就看不到了。以前这招可能管用，现在不行了。主流查重系统都带OCR功能，图片里的代码也能识别成文本，照样比对。而且你整篇论文别的都是文字，突然冒出十几张代码截图，老师审的时候一眼就看出不对劲，反而更可疑。

最稳妥的办法是自己动手写代码，实在参考了别人的实现，就在注释里写清楚来源，比如“参考GitHub用户xxx的项目结构，结合本实验需求进行了修改”，这样既尊重原作者，也表明你是理解后重写的。