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短的遲疑間，便讓陳序生了嫌隙，趕忙追了上去。
“陳老師你聽我說……
咱們價格好商量……
陳老師……”
“不用了，藍總另請高明嘛。”陳序出了咖啡館匆匆離去。
站在門口的藍汐，一時間鬱悶不已，她哪知道自己只是猶豫了一下，陳序就像被踩了尾巴的貓一樣。
她趕忙拿出手機給陳序打過去，那邊不接。
藍汐又給他發薇信，“對不起陳老師，我剛才只是在核算成本，並沒有說不同意，還請你不要介意。你看這樣行不行，一切都按你說的辦，咱們明天就籤合同。”
語音發出去後，藍汐站在咖啡館門口等了足足五分鐘，但是那邊始終沒有回覆資訊。
……
……
轉眼過去了一個禮拜。
十二號早上下雨了，風驟雨急，中海籠罩在朦朧的煙雨中，從高處俯瞰下去，雲遮霧繞。
不過好在今天禮拜六，不用上學。
陳序一直睡到九點鐘才起床。
牛奶+麵包+雞蛋，妥妥的小康生活標準。
吃完了開始研究ai挑戰賽的資料。
這還是昨天晚上季青臨打電話提醒他時他才想想起，要不然都快忘記了。
他們小組分到的課題是文字分類與聚類。
“分類”的英文叫classification，是利用機器學習中使用的最多的一大類演算法，通常也把分類演算法叫“分類器”。
這個說法其實非常形象，就是一個黑盒子，有個入口，有個出口，在入口丟進去一個“樣本”，在出口期望得到一個分類的“標籤”。
比如，一個分類器可以進行圖片內容的分類標籤，我們在“入口”丟進去一張桃谷繪里香的照片，在“出口”得到“女優”這樣一個描述標籤。
這就是一個分類器最為基本的分類工作過程。
而“聚類”英文叫clustering，這個用專業術語來解釋有些麻煩，我們可以把它叫做“物以類聚”。
打個比方，我們在小時候被父母用看圖說話的方式來教咿呀學語的時候就有過類似的體會了，圖片上畫了一隻猴子，於是我們就知道了這是一隻猴子；
圖片上畫了一輛汽車，於是我們就瞭解了，這是一輛汽車，等等。
等我們上街或者去動物園的時候，猴子不是畫上的猴子，而且各種各樣的猴子也長得各不相同，我們會把它們當成一個一個的新事物去認識嗎？
不會。我們只會把它們統稱為猴子。
我們看汽車也一樣，大小，顏色，樣式，形形色色五花八門，它們在我們眼裡是一個個新的事物嗎？
不是。它們都叫汽車。
這就叫聚類，也叫物以類聚。
現在大資料分析裡面對相關技術應用比較成熟。
就這樣窩在沙發裡看資料，不知不覺兩個小時過去了。
中午一個人懶得做飯，叫了外賣。
吃過了休息了半個小時，本打算繼續研究資料的，突然又覺得自己很傻。
這種課題對小白來說根本沒什麼意義，又不能給它成長帶來任何好處，如果有必要的話，小白隨時可以生成幾十種具有國際先進性的分類與聚類的模型。
至於他，更沒有必要學這種東西。
就算學，短期內也只能掌握一個皮毛。
他現在需要學的是人工智慧的方向性知識。
想到這裡，陳序把資料一扔。
去他奶奶的，浪費時間，浪費精力。
看了看時間，才不到一點鐘。
起身走到陽臺上極目遠眺，
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