查找论文的实证程序可以通过以下方法：
使用学术搜索引擎
利用Google Scholar、Microsoft Academic、Web of Science、Scopus等学术搜索引擎，输入关键词或论文题目，获取相关论文列表。
访问学术数据库
使用CNKI、万方、维普、知网等学术数据库，通过关键词或论文题目搜索，找到相关论文。
学术论文分享网站
访问ResearchGate、Academia.edu、arXiv等学术论文分享网站，搜索论文或研究主题，查看是否有其他学者分享的论文和资源。
查找代码实现
如果论文中的算法或方法已经较为著名，可能已经有现成的代码实现。可以尝试在GitHub等代码托管平台上搜索论文名称或算法名称，或者访问相关科研人员的个人主页和学术主页，查看是否有公开的代码资源。
利用特定网站
访问如Papers with Code（https://paperswithcode.com/）这样的网站，该网站将最新的机器学习论文与GitHub上的代码实现相对应，便于查找特定论文的代码实现。
邮件联系作者
如果上述方法都没有找到满意的代码实现，可以尝试邮件联系论文的第一作者，询问是否有公开的代码资源。不过，这种方法的成功率可能较低，因为许多学者可能没有空余时间回复此类邮件。
参考相关项目和实验室
搜索相关项目组或实验室的主页，查看是否有相关的项目和论文资源，这些资源可能包含论文的实证程序和数据。
通过上述方法，你应该能够找到论文的实证程序和相关代码实现，从而更好地理解和应用论文中的方法。