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“哎呀,这么晚了啊!抱歉抱歉,学长,我身边没什么人跟我一起聊悬疑小说,今天遇到同好了就忍不住聊太多了。耽误你看球了,真的很抱歉。”

“没事啊,录像什么时候都能看,同好难求,我聊的也很开心,反倒要谢谢你。”

“哈哈哈[握手]。那今天就聊到这吧,也不早了,不打扰学长啦。”

“没打扰,没打扰。那晚安。”

“晚安[月亮]”

凌志放下手机,心满意足。不过旋即想起来对峰哥有点愧疚,于是登录电脑微信,把陈峰发给他的数据下载下来,看看有多少量。

这时候,陈峰和高峰刚好联袂回到宿舍。

“凌子,我给你发的数据看到了没你觉得好不好筛”

所谓筛数据,实际上就是将特征不明显的图片删掉。比如某些眼球的病变区域小点密布,那就是明显特征。有些似有非有,就不是明显特征,不利于模型的训练过程,需要删掉。

“额,我还在看。对了,你一下发给我2000张图,这也太难顶了吧。”

凌志试图转移话题,不让陈峰发现自己其实还没筛。事实上凌志知道陈峰已经很辛苦了,他手上有上万张图片,而只给了自己2000张,他自己的工作量才是最重的。

陈峰也没有察觉到什么,自顾自地回答说:

“哦哦,没事没事儿,你慢慢筛,不急。筛多少算多少,到时候把筛过的给我就行。”

“那行,我知道了。”

凌志松了口气,不过也暗自下定决心一定帮陈峰筛完。

在见识过陈峰处理数据集之前,凌志一直都觉得这是个费力不讨好的活儿,应该很消耗精力。而事实上,在某一次喊他一起吃饭时。

“我去,你这删数据删得这么麻溜的嘛。”

只见陈峰用鼠标连续选中了一行图片,没有丝毫犹豫地删除了。

“这太明显了啊,我看了这么多图,感觉视野不是很清晰的一律干掉,省得折磨自己。”

倒也不是说他这么干不好,但凌志知道如果是自己的话,肯定会一张图一张图地挨个看过去。某些图不确定要不要删,可能还要来回看好多遍才能下决定。不过话虽这么说,数据基数的庞大决定了即便是他这么去干,也不免要消耗大量的时间和精力。但即便如此,凌志并不打算改变自己筛数据的风格。

凌志先去洗了个澡,洗完之后才发现林奇松也回来了,四人一天的科研生活都暂时告一段落。

“高峰,你上次陪老吴给本科生上课上得怎么样啊,后来也没听你说过。”

林奇松问道。

“哦哦,那个啊,别提了,上课那天简直是车祸现场你知道么。”

高峰站了起来,对着林奇松说道。我跟陈峰也挺感兴趣,坐在自己的座位上侧耳倾听着。

“那天上课他自己都没准备好,对着ppt说的话我都听不大懂,有时候都不知道说啥。本科生预计来听他讲课的不少,大多都是想保研的学生。结果那天也不知道为啥有一小半没来,中间还走了两个,当时看得我直想笑。”

“哇!那老吴岂不是全程很尴尬”

“那倒没有,他讲他的,底下学生听不听他也不管。”

“唉,你说我俩当时为啥就选了他当导师”

“我也不知道啊,谁叫某人当时跟我极力宣传老吴的丰功伟绩的。”

“我当时也不知道啊,也没问往届的学长姐,看他官网介绍还行,就推荐给你了。”

“唉,我们也只能认命了,本科生不像我们,我们换导师成本很大,本科生就很随意,说不来就不来了。”

凌志也有同感,导师选没选对,对于自己的研究生生涯至关重要。而对于自己的导师王海波,凌志还是很满意的。老王并不是网上一些选导师帖子里提到的那种“放羊”导师,所谓“放羊”就是指不管学生,让其自生自灭,这样的导师显然是不负责的。而如果硬是给老王管理学生的模式定个性的话,凌志觉得“半放养”是比较合适的。老王对于你自身的研究想法,实验细节不会过多干涉,但他会从大的方面把握你研究思路的准确性,以及研究进度的快慢,显然是一位负责任的导师。总结来说就是平时不咋管你,但你自己要让他对你研究啥心里有数。

凌志觉得自己显然是幸运的,在过去一年的相处中,凌志觉得王导和蔼可亲,虽然免不了有时候会有长辈的架子,但大多数时候还是平易近人的。想想网上流传的那些硕博们被某些严苛的、不负责任的导师逼上毕不了业的绝路,有些甚至会轻生,凌志觉得自己很幸运,尽管当初自己选王导的时候也是两眼一抹黑。

“所以你看么,跟老吴坐在一间小小的实验室压力有多大。特别是坐在他旁边的杜曜,整天愁眉苦脸。”

高峰说道。

林奇松无奈摇了摇头,转过头打开电脑,开始看自己的纪录片。

一夜无话。

第二天一早,是凌志他们实验室每周一度的组会。

凌志早早来到实验室,把旁边会议室的投影仪布置好,然后把自己做的ppt拷进去,今天他要分享论文。

不一会儿,师门同学们陆陆续续都来到了实验室,紧接着,导师王海波也到了。

凌志的导师王海波40出头,今年刚刚评上了教授,正是志得意满的时候。听说家里的小儿子也刚刚出生,正是双喜临门之时。虽然在计算机领域深耕多年,但并没有拼过头,头顶的平头发型还是郁郁葱葱。行走在路上时总是脚步带风,看见谁都一副笑眯眯的样子。就是年纪逐渐上来了,颈椎经常性地不舒服,凌志想什么时候有机会在教师节送王导一个按摩仪试试看,也算报答王导的教育之恩。

“今天有没有人分享的”

凌志没有犹豫,说道:

“老师,我来吧。”

凌志打开自己的ppt,毫不怯场地讲道:

“今天给大家分享一下我最近阶段性的实验结果以及论文。”

……

“这是我的数据预处理过程,我大致分为了5个步骤,……”

“这是我对句子对匹配的实验结果,两个句子属于同一人所发布即为正样本,不是同一人即为负样本。……”

“你先等下,你分类所用的特征都有哪些”

老王问道。

“哦哦,我一会儿会详细说,我现在仅仅是先把结果抛出来。……”

“这个正样本和负样本的叫法合不合理嘞这个实验结果你们觉得怎么样”

老王跟大家讨论了一阵,然后让凌志继续。

“我使用的特征是一个14个维度的向量,包括人工提取的特征和神经网络提取的特征。……”

凌志讲ppt沿用了老王以前对学生们的教导——多用图表,少用文字,凌志深以为然。事实上ppt本来就是用来突出重点的,如果往上面堆砌太多文字的话,讲者容易对着ppt念,听者也会觉得乏味,不会自己思考。而用图片和少量文字突出重点,就比较容易让听众们接受。

正如接下来凌志分享的论文,用一张图说明了一句话中每个词之间的远近关系。

“比如现在有两句话,‘他对媒体发表言论’以及‘他出席了新闻发布会’。虽然这两句话意思很接近,但我们如何用程序来进行打分判断呢我们应当将第一句话中的‘他’所对应的词向量跟第二句话中的每个词进行对比,找出意义最接近的那个。后面以此类推,‘媒体’对应‘新闻发布会’,‘发表’对应‘出席’。就这样通过词向量之间相似度的计算,进而合并为两个句子之间的相似度。”

凌志展示出两个句子之间的相似度:0.912,大家很容易地理解了两个句子之间的相似度是如何计算出的,因为图上每个词之间的距离远近都非常清晰。

之后凌志开始解释一些技术细节,包括每个词的词向量如何计算出来等等。

作为主讲人,凌志非常清楚讲解时需要详略得当,所以不会过多阐述细节,只用图表解释了文章的核心思想。所以讲好ppt确实不容易,细节不能太过深入,但也不能一带而过,把握好一个度是很重要的。

随着凌志分享完,说声谢谢后,会议室里大家不自觉地响起了掌声。凌志有时候会注意到,一般在对大众讲话时,结尾加一句“谢谢”,会让观众们不由自主地鼓掌。然而大家给他鼓掌并不是单纯捧他场,而是确实觉得凌志讲得好。

“不错,实验过程和细节讲的很清楚,问题也分析的到位,论文也很值得借鉴。行,下一个,还有谁要讲”

凌志长舒一口气,坐到其他位置上。有一个刚考上研究生,提前进来实验室的师弟站了起来,打开了自己的ppt。

“额,各位师兄师姐好,今天我想来讲一篇论文,题目叫……”

很明显有点紧张,不过凌志一点也不在意,当初自己也是这么过来的嘛。

“这篇论文的算法是这样的,……”

“你等会儿,都跟你们讲过了,不要把原论文列出的算法英文伪代码直接贴到ppt里面,你们这样做谁会去看啊,那么复杂。你应该像凌志那样画图表现出来,这样别人看起来才觉得简单易懂,知道了吗不要让我一再强调。”

“哦哦,抱歉老师,我以后一定注意。”

“行,那你继续。”

于是师弟战战兢兢地讲完了自己的论文,也不知道大家听没听懂,最怕空气突然安静。

凌志没觉得师弟有多差,差的话也就不会坐在那里了,只不过第一次讲解ppt,可能考虑不到观众们的感受。虽然自己也没听懂多少,但也不是很在意,反正也不是自己的研究方向。真要是跟自己密切相关,那就私下里重读论文,自己去理解。

想起刚进实验室时候的自己,那时候参加组会,听师兄师姐们讲解ppt听得晕晕乎乎的,组会之后狂查资料弥补概念。现在想想,倒不是看不起当初的自己,事实上了解自己不了解的概念也是很重要的。只不过自己当初的心态太过着急了,完全可以慢慢来。

不知不觉组会已经来到11点,老王又说了几句场面话,上午的组会就宣告结束。

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