“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
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