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可是蓝汐的表情却提醒他——你不值这个价钱!
这让他感觉脸上火辣辣的疼。
“等一下陈序……陈老师别走啊……”
蓝汐没想到自己短短的迟疑间,便让陈序生了嫌隙,赶忙追了上去。
“陈老师你听我说……
咱们价格好商量……
陈老师……”
“不用了,蓝总另请高明嘛。”
陈序出了咖啡馆匆匆离去。
站在门口的蓝汐,一时间郁闷不已,她哪知道自己只是犹豫了一下,陈序就像被踩了尾巴的猫一样。
她赶忙拿出手机给陈序打过去,那边不接。
蓝汐又给他发薇信,“对不起陈老师,我刚才只是在核算成本,并没有说不同意,还请你不要介意。
你看这样行不行,一切都按你说的办,咱们明天就签合同。”
语音发出去后,蓝汐站在咖啡馆门口等了足足五分钟,但是那边始终没有回复信息。
……
……
转眼过去了一个礼拜。
十二号早上下雨了,风骤雨急,中海笼罩在朦胧的烟雨中,从高处俯瞰下去,云遮雾绕。
不过好在今天礼拜六,不用上学。
陈序一直睡到九点钟才起床。
牛奶+面包+鸡蛋,妥妥的小康生活标准。
吃完了开始研究AI挑战赛的资料。
这还是昨天晚上季青临打电话提醒他时他才想想起,要不然都快忘记了。
他们小组分到的课题是文本分类与聚类。
“分类”
的英文叫classification,是利用机器学习中使用的最多的一大类算法,通常也把分类算法叫“分类器”
。
这个说法其实非常形象,就是一个黑盒子,有个入口,有个出口,在入口丢进去一个“样本”
,在出口期望得到一个分类的“标签”
。
比如,一个分类器可以进行图片内容的分类标签,我们在“入口”
丢进去一张桃谷绘里香的照片,在“出口”
得到“女优”
这样一个描述标签。
这就是一个分类器最为基本的分类工作过程。
而“聚类”
其实一开始只想当个默默无闻的粉丝,没想到居然成了自己本命的大老板。...
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