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当时呢,在交易大厅门口这家伙很老成,对自己工作经历的介绍很短,一看就是那种广撒网的简历,自己都不抱太大希望。
不过经过三轮考试,最终合格入岗了。
这家伙在拿到入职申请后自己都很惊讶,在上班一个月后,确定了入岗,然后办理了公积金,保险,还有一系列合同后。
第二天呢,就跑到主官这边,这时候袋子里面装了个硬盘。
至于这硬盘里面的东西,是东部交易所的数据,好家伙,这家伙上一份工作是东部陶朱阁贸易员。
由于人工智能替换交易工作。
结果随手把几个月内的交易数据全部给拷走了。
卫铿赶到后,见了一下这个“许攸”
。
这位名叫周不通的“许攸”
,看到卫铿来了有些忐忑,但是涉及到自己专业,也拿出了他的另一个硬盘,就是交易数据中的系统模型。
卫铿看了这一串的数据模型后,站了起来,因为这里面大部分数学算法,自己看不懂了,涉及到非常精细的金融知识,
卫铿:“这个,周神通师父,你毕业于?”
周不通:“这个,我是,震旦书院,算学系,学士(博士)”
卫铿明白了,这是一个数学家,难怪!
卫铿:“这个,学士先生,我诚恳地和你说,算学系,不是我的擅长专业,整个算学体系内部非常精深,你对外人解释也是不行的。
我只想问一下,如果给你提供浮点运算超过千万亿次的计算机,你的这个模型,能不能进一步完善?”
周不通看着卫铿眼睛一亮,显然他也知道卫铿在说什么。
两人简直就是良驹碰到了伯乐。
周不通吐了一口气说道:“需要采集更多的数据。
我认为,这里能给我提供。”
卫铿拍手道:“周先生,我相信你就是我要找的人才。”
卫铿心里默念道:“就算你不是人才,只要一个数学家能够想到这个概念,那么一定会有其他数学家能够完善这个概念!”
……
大数据暴力运算!
这是主世界二十一世纪信息时代后家喻户晓的概念。
所有的人都暴露在信息社会中,无时无刻不在散发着信息。
这些信息统计后,经过无限的运算,直接算出你所在社会圈子的特征。
举个例子,例如一类年轻人喜欢吃零食!
想要分析这个吃零食人群的数据。
采集到他们的收入数据,做关联性运算。
月收入几百块,与超过五千块,零食消费肯定不同。
采集住房贷款数据,做关联性运算,每个月还款少,比每月还款多的无压力。
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