第10章 潛龍入海[第1頁/共4頁]

“彆嚴峻，13歲的小女人罷了，莫非我有那麼禽獸麼。不放心的話你用本身的名義送她也行，就說是公司的保健大夫發明瞭她的題目，為她量身定製的計劃。”

床頭的日曆，逗留在3月25號，再也不會有人去撕了。

他遵循輿圖走到鬆坡區、九龍洞。

“你要分開東夷？”

身上灰頭土臉地難受，他就趁著有熱水衝了個澡，把這幾天風塵仆仆勾心鬥角積累下的疲憊擯除一空。然後換上潔淨衣裳，躺床上悄悄地想著將來的前程。

他另有些事情要在東夷辦，不能頓時返國，以是得找處所落腳。

另一方麵，因為顧誠是用慣了大數據和機器學習這些技術手腕的。而這兩項“前置科技樹”汗青上要到2006年才被多倫多大學的傑夫辛頓傳授“點亮”。以是現在他的很多技術就成了貧乏前置前提的“屠龍之技”，起碼十年以內暫無用武之地。

“你說啥？我聽不懂。”顧誠出於安然考慮，不肯和灰色地帶的人打交道，用夷語對付了疇昔。

“唉，小雅這孩子也真是，有甚麼困難都不說，就本身扛。”安蜜斯如是想著，不免有些心傷。對顧誠的可惜，也更深了。

在野生智慧還不敷強大的過渡年代，內容平台老是需求人類來扮演“總編”或者“FEED演算法總監”的角色，確保推送到用戶頁麵上的內容儘能夠適合用戶的興趣，讓用戶的訂閱最大化。

顧誠清楚能夠看到一個用接線板拖著、拉到路邊插電的傾斜燈箱，上麵用紅漆手刷著幾個久違的漢字：“東北飯店”、“東北烤牛肉”。

顧誠趕緊解釋：“不貴，都才幾十萬。隻是普通渠道不太輕易淘到罷了。”

宿世的他，是一家“互聯網+文娛平台”的數據總監，最善於的是內容推送的大數據演算法優化，以及深度學習型野生智慧的利用。

這些製約，讓他不得不謹慎思慮一下本身的此生的創業軌跡。

也恰是到了現在，他才偶然候體係闡發一下現在本身的才氣好壞勢。

“好的，感謝。還5個月呢，說不定會在。”

以是，還是遵循最後的直覺，先做個網遊代理，完成第一桶金吧。

“E-BAY呀。那上麵隻要你故意，多小眾的東西都能淘到。期間分歧了，今後能夠嘗試下網購。如果不會搞，我能夠教你——如果我還在東夷的話。”

這屋比剛纔的偷渡客出租的貴些，但好歹有熱水器——靠社區集合燒煤供應熱水。