第310章 自成一系？
曹海超反驳道：“你懂啥，跟灰哥有关的消息就算是消息来源再可靠也只能当小道消息来说，毕竟灰哥太擅长搞大新闻了，不是实锤的话，谁能想到一个高考满分的人会选择海外高校，说实话，不是听灰哥亲口说，先前传的啥消息我都没敢信……” 刘繇：“这倒也是，就是现在我也没搞懂灰哥是咋突然要去麻省理工学院了。” 曹海超：“早就说了，人和人的体质并不相同，灰哥在极度发愤的情况下能上麻省理工学院很正常的好不好。” 何思远：“原本以为灰哥高考再牛比无非也就京大水木这样，这下好，灰哥直接出国了。 额，受到一万点真伤，感觉京大瞬间就不香了/(ㄒoㄒ)/~~” 叶雨夕：“ 1” 张楠：“大佬们别凡尔赛了，照顾一下其他人的感受好不好……” 曹海超：“就是就是。” 刘繇：“啧啧，似乎发现了不可告人的秘密，总感觉有奸情@张楠@曹海超” 曹海超：“有你妹的奸情[敲打][敲打]” 曹海超：“还有不要岔开话题好不好，我们在聊灰哥呢……” 林灰：。。。 何思远：“有一说一，不是很理解，灰哥你为啥出国啊？退出转码页面，请下载小说阅读最新章节。 灰哥搞出来的技术都够博士毕业的了。 很多专业人士也持相同的看法。 可见灰哥的成果学术价值是很高的， 这样的话灰哥从国内直接搞个博士不好么？干嘛还要出国呢？” 刘繇：“这有啥不理解的，就因为是搞出来的技术够博士毕业了，才更应该要出国镀金啊。 别看喊了多少年的学术自主，多数人脑子里装的仍然是外来的和尚会念经。 搞学术的研究人员，除非后边有大犇，不然同样是博士，‘土博’拿到的资源跟海归博士拿到的资源差好多的。 换我以后要在学术上长远发展的话大概率也是要出国镀镀金。” 何思远：“可是灰哥都國家科学技术进步奖二等奖提名了。 想把灰哥拉进去的项目组可是有不少。 这种情况下灰哥怎么会缺资源？不存在的……” 刘繇：“你这种只是不差钱而已。 问题是资源也不止是钱，还包括人力资源。 没听报纸上说灰哥研究开创國内多领域研究之空白。 说白了很多灰哥所开创的领域以前相关研究人员几乎没有。 这种情况下有项目组要灰哥。 灰哥过去的话估计也是要人没人那种。 这还不叫缺资源？” 何思远：“你看报道认真点好不好。 新闻上说得是灰哥开创很多细分领域研究之空白，而不是说开创很多领域的研究空白。” 刘繇：“这俩有什么区别么？？” 何思远：“当然有区别了，要是开创全新领域的话那无疑意味着人才断代严重，但如果只是开创细分领域的研究空白的话直接相关联领域的研发人员调整下研究方向不就得了。” 刘繇：“调整下研究方向，你说得轻巧。 研究方向哪有那么容易调整？别人原本方向研究好好的，可能就快出论文了，凭啥人家会调整研究方向呢？” 何思远：“你这说法就太功利了……” 张楠：“容我这個学弱说一句，我们这么一群本科前途都充满未知数的学弱在这讨论灰哥博士之旅基本板上钉钉的人真的好吗？” 何思远：“……” 刘繇：“人艰不拆好不好……” 刘繇：“目前也只能嘴炮了，感觉已经越来越无法跟得上灰哥的脚步了。” 何思远：“不是追不追的上脚步的问题，感觉照这个趋势发展要被灰哥扣圈……” 刘繇：“你当是从操场跑步呢么？无非就是望尘莫及罢了，‘扣圈’怎么讲？” 何思远：“@刘繇大概类似于有一天你报考研究生或者博士生时意外发现你的导师是灰哥这种狗血事件。” 刘繇：“(⊙﹏⊙)……” 何思远：“……” 刘繇：“卧槽，要是真这样的话我选择狗带。 灰哥这种强迫症，要是当导师的话不是分分钟逼疯学生……” 楚寒：“额，林灰有强迫症么，我怎么没感觉。 真遇到不一定吧，听说导师恨铁不成钢 强迫症的导师会帮着学生写论文……” 何思远：“……” …… 关于同学脑洞大开设想的情况，林灰倒是没那么多复杂的心思。 不过不得不说，林灰要是真有“在学术方面将现在这些陪跑者碾压”的恶趣味的话。 以林灰现在的成长速度，这种情况还真有可能发生。 不过林灰是没打算太浸润于学术方面的。 能够形成一定的学术号召力就完事了。 除了少部分人是真爱，多数人如果不是迫不得已，谁那么天天醉心学术。 反正两辈子加起来林灰在学术上的兴趣不能说完全没有，只能说相当有限。 …… 而此时“11班在帝都”群里大家的讨论你一言我一语不知不觉就歪楼了。 此时群里面，何思远感慨道：“这么说以后在帝都就剩下我、曹海超、楚寒还有张楠我们四个了么？ 这样的话好无聊欸……而且现在这样的话群名似乎也名不副实了。” 刘繇：“知足吧，好歹帝都也有好多咱们高中同学，平时出去玩也能有个伴，不像我在金陵形单影只……” 看到刘繇这话，林灰只想说太年轻太单纯了。 平时出去玩，不存在的。 大学虽然看起来很轻松，但经常充斥着各种乱七八糟的破事。 想平时有很多机会玩基本是不存在的。 当然了，也分人。 对于部分人而言。 只要胆子大，一周七天假。 当然虽然大学是可以“一周七天假”这样度过。 但林灰个人是不提倡这么过的。 人生只有一次，生命短暂多舛。 虽然也不一定是非说要分秒必争时刻像上发条的闹钟一般。 但林灰觉得可以浪费时间去挥霍光阴依然是可耻的。 与其沉溺于过去的辉煌而屈服于现实的安稳。 还不如尝试一些新的可能。 沉迷于短期成就感缺乏规划不做长期投入跟慢性自杀也没啥区别。 毕竟通常来讲只有那些长期的努力才能看到回报的事情，才会让人生拥有质的飞跃。 总之，林灰是觉得纵然有无数个沉沦的理由，还是积极昂扬才是青春的主旋律。 心念及此，林灰不免也在反省自己。 对于林灰自己来说，难道林灰将来的一生只有沉醉于各种搬运么？ 搬运各种东西或许会带来一些短期成就感。 但这些东西对林灰的人生也没什么多余的变化啊。 或许短时间内林灰可以靠着“搬运”来攫取财富和名声。 但林灰长期可不想一直靠着做“搬运工”来过活。 以后终究是要走出不同的路的。 但究竟该走什么样的路呢？ 林灰有模糊的想法，但是没确切的答案。 甚至连未来将去往何方呢？ 林灰太具体也说不清。 林灰不由得陷入了沉思。 虽然不想一直依靠着搬运来过活。 但现在一个很悲催的事实就是哪怕只是“搬运”这项很枯燥的工作。 也不是那么容易能做的。 搬运真要那么容易。 某些擅长搬运 剽窃的企业岂不是早就跻身互联网一极了？ 对于林灰来说，纵然两个时空的差异让林灰在技术方面拥有很多信息差。 搬运同样很有难度。 但很多技术也不是说搬就能搬的。 技术搬运什么的并不是越强越好。 适合的才是最好的。 而“适合”的东西可不是那么容易就找得到。 像当初林灰为了获得蘋淉设计大奖就没少废脑细胞。 按说往后几年获得蘋/淉设计大奖的应用，林灰都知道。 既然知道，直接搬运出来不就很容易么？ 但事实上搬运很麻烦，很多时候即便是有些软件搬运难度很小。 也不是说搬运就能搬运的。 比如说Things3这个应用。 Things3是一款效率软件，可以规划一天行程、管理项目，并使使用者按部就班地朝目标迈进。 虽然在前世2017年时该应用获得了蘋/淉设计大奖。 但搬运到这款软件到这个时空却未必能获得蘋/淉设计大奖。 前世这个应用能获得蘋/淉设计大奖很大程度是因为该应用很好的适配蘋/淉的生态环境，能够在包括蘋淉手机、iMac、蘋/淉手表等多个平台应用。 但现在蘋/淉现在自身的生态环境也不尽完善。 毕竟在蘋/淉体系中很重要的一环蘋/淉手表要面世的话最起码还得几个月的时间。 因此纵然Things3这款软件实现起来不算复杂且这个时空里没有同款应用。 贸然将其搬运过来很大程度上也会无功而返。 至少想完美复现前世该软件的地位有难度。 毕竟蘋淉自身的生态链条就有确实的部分。 由此观之，搬运，不光要考虑应用/技术自身。 还得考虑技术是否有相应的硬件支持。 除了硬件支持以外。 虽然不一定要完美符合所有硬件支持。 但也要尽可能的去控制变量。 而两个时空之间控制变量可不是那么容易。 仅就硬件层面来看，搬运就不是一件容易事情。 何况除了硬件方面，很多东西还要考虑很多因素。 这些其余因素里首当其冲的是法律因素。 钱虽然不是万能的，但以林灰现在的财富，在國内只要林灰不碰红线的话基本上可以活得很滋润。 这两条红线一条是政/治，另一条红线就是法律。 搬运的技术要考虑时代的法律环境。 以数据挖掘这方面的技术来说。 在前世往后几年的话，涉及到数据安全以及商业化利用的一应事宜已经完成程序化、规范化。 届时涉及到数据的利用以及数据安全方面都有明确的法律法规进行规范。 但现在么，涉及到数据安全以及数据利用这方面几乎是没啥明确的法律。 甚至于关于数据的定义林灰印象中还是在前世2021年《数据安全法》中才正式给出的。 涉及到数据的商业化利用现在完全是属于游走于灰色地带。 这种情况下林灰想涉足数据挖掘还是很困难的。 当然除了上述因素来说。 “搬运”最直接的挑战就来自于技术方面的难度。 以前不久林灰所心心念念的标注数据和暗数据来说。 这类东西虽然拥有很大的直接价值以及附带价值。 但林灰想进行搬运也很困难。 纯粹技术角度来说，就有很多麻烦。 林灰清楚很多常用数据挖掘手段。 但似乎现在复刻下来都很困难。 就拿前世挖掘数据比较常用的基于AI和云计算的大数据挖掘方法。 从名字上看这种很烂大街的数据挖掘方式就用到了前世最热门的计算机/互联网领域的三个概念。 ——人工智能、大数据、云计算。 也确实如此，这种基于AI和云计算的大数据挖掘数据的方式跟以上三者息息相关。 按照这种方法进行数据挖掘。 首先要应用到与多个在线服务终端有通信连接的云端服务中心。 在利用这种方法进行数据挖掘的时候还要获取针对在线云计算项目的大数据决策信息当前所能执行的大数据服务控件所对应的大数据挖掘业务的挖掘评价指标信息。 在具体进行数据挖掘的时候，还要提前配置人工智能模型。 至于为什么要配置人工智能模型？ 因为只有配置了人工智能模型，根据预先配置的人工智能模型才能实现对所述挖掘评价指标信息进行指标分类。 如此才能更容易的获得指标分类结果。 搞到指标分类结果还不算完。 在此基础上还要进一步将指标分类结果搞成多个指标分类集。 再从指标分类所分成的多个指标分类集分别提取对应的指标分类挖掘特征。 如此才能实现高效而精准的挖掘。 未来如果想要实现高效的大数据作业效率。 在数据挖掘的过程中指标分类挖掘特征除了用于来提供一定的量化数据之外。 还要用于表示所述指标分类集所对应的聚类主题簇所对应的聚类主题特征。 而这又需要根据提取的指标分类挖掘特征确定各个指标分类集之间的挖掘服务模式。猪熊的穿越：2014