37、37_诱我深入
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37、37

  chapter37

  这一年的新春,顾新橙没有回国。

  国内春节假期时,美国的大学已进入春季学期。

  春季学期她选了一门名叫大数据商业情报的课,选这门之前,必须得通过概率论与数理统计的考试。

  a大经管学院对学生的数学水平要求挺高,顾新橙当年学的大学数学只比同校数学系的学生低一个难度等级而已。

  她在寒假期间将概率论与计量经济学两门课又复习了一遍,然而这门课的授课重点却和她想象中略有不同——培养学生利用数据和算法来进行更正确的商业决策。

  教授迈克尔对学生要求非常严苛,一开学就布置了一项重要的作业。

  他给学生一个数据库,里面大约有十万个用户的信息,包括性别、年龄、年收入、出身地、信用额度等多种维度。

  学生的任务是自行设计一个预测模型,利用数据和算法来判断这个用户是否会点击某网站上的一则广告。

  由此可见,留学圈的某句话真乃至理名言——条条大路通cs(puterscience,计算机科学)。

  顾新橙以前做过类似的工作,可如此庞杂的算法还是令她有些头疼。

  庆幸的是她学过python,然而如何用编程语言来构建复杂的商业模型,她一时之间没有头绪。

  她进行了几种尝试,可结果并不满意。根据她的经验判断,这和实际情况出入太大。

  正当顾新橙为难之时,她忽然想到一个人,季成然。

  之前她为了给周教授写演讲稿,问过他不少问题。

  季成然在信院是妥妥的一枚学霸,编程上的难题请教他应该没错。

  顾新橙向季成然阐述了这个作业困扰她的难点,说她编程水平有限,有些地方需要他指点一二。

  【季成然:你还会python,厉害呀。】

  【顾新橙:学过一学期而已。】

  【季成然:python挺好用的,我一直以为你们学经管的都是用spss或者stata。】

  【顾新橙:现在我们专业不学python跟不上时代了。】

  季成然给了她另外一种思路,让机器自己去寻找预测模型,而不是赋予机器预测模型。

  顾新橙恍然大悟,这其实是一种机器学习的思路。

  【顾新橙:太感谢了,等我回国一定请社长吃饭!】

  【季成然:请不请吃饭无所谓,其实我也有一个问题想问问你。】

  【顾新橙:你说。】

  【季成然:我跟两三个同学打算创业,不过启动资金不多。银行那边批贷款的条件不符合,想找投资人暂时也找不到,有点难办。】

  【顾新橙:你想做什么方向?】

  【季成然:ai这一块。】

  【顾新橙:你可以看看政府有没有ai行业的扶持政策,北京有一些创业孵化基地,对大学生比较友好。】

  【季成然:你说的我们已经在考虑了。但是,去了孵化基地,资金也是最大的难题。我们还是想看看有没有投资人愿意提供资金。】

  【顾新橙:创业初期拉投资,商业计划书很关键。你们写了吗?投资人很看重这个。】

  【季成然:怎么写?】

  【顾新橙:可以去网上查一查,人文社科图书馆应该也能找到相应的资料。】

  【季成然:嗯,谢了,我先试一试。】

  关闭聊天对话框后,顾新橙长舒一口气。

  她再次打开电脑,聚精会神地写作业。

  期间凡是编程上遇到的问题,季成然都耐心地为她指点,甚至还替她修改了几个bug。

  这份工程量浩大的作业完成之后,顾新橙有了很多新思考。

  机器通过学习能进行商业分析,甚至比人类做得更加优秀。

  以后,金融经济领域,也会迎来一场颠覆性的人工智能变革——事实上,许多金融行业已经引进ai分析了。

  她把作业从邮箱发给了教授迈克尔,没想到第二天收到了教授的回信。

  教授夸奖她写作业的态度非常认真,并且说她的方法具有一定的创新性,稍加修改或许可以在期刊上发表论文。

  顾新橙受宠若惊,她学的是应用金融,a大并没有硬性规定学生在校期间必须要在相关期刊上发表论文。

  可如果真能发表,那自然是锦上添花。

  迈克尔给予了顾新橙一定指导,比如说模型的修正。

  “机器学习固然好,可有些东西是机器学不来的,你得利用人的思维去纠正机器的逻辑。”迈克尔如是说。

  顾新橙将这份作业改写成一篇全英文的论文,迈克尔帮她投递给几份金融期刊。

  这些期刊的审稿周期较长,短则半年,长则一年。

  顾新橙对此心态很平和,有就有,没有就没有。能获得哈佛教授的认可,已经是对她最大的褒奖了。

  时光如弹指过隙,查尔斯江的江水解冻了。

  当最后一块浮冰消逝的时候,波士顿的春天已经接近了尾声。

  美国的春季学期四月底结束,顾新橙回国的日子也近了。

  在研究生期间能来哈佛交换一年,是人生一大幸事。

  她在这里没有虚度光阴,修的学分远超a大的要求,甚至拿到了几乎满绩的成绩单。

  两年制研究生通常只有第一学年需要上课,第二学年要用来写毕业论文、做实习和找正式工作。

  如果想在学术上精进一步,可以考虑再读个博士。

  经历了那么多事,她今年也就二十二岁。

  她还年轻,未来尚有许多可能。

  安东尼和几个朋友替她在附近的酒吧举办了一个欢送派对。

  上次告白失败,倒也不影响两人之间的关系,欧美人似乎不太忌讳这些,男女朋友做不成还是可以做朋友的。

  “顾,回中国以后常联系。”安东尼说。

  “有机会大家一起去中国找顾玩啊,我想去北京很久了。”瑞秋说。

  顾新橙得承认,在哈佛的这几个月,这些朋友非常照顾她。

  安东尼和一位在隔壁麻省就读的男生迈出了创业的第一步,成立了一间小型科技公司。

  他爸爸支援了他一笔钱,他开玩笑说,等这笔钱全败光了就老老实实回加州工作。

  顾新橙羡慕他的洒脱,对于富人家庭来说,这种尝试纵然失败了也无所谓。

  在一个绝对公平的赌博环境下,庄家的赢面依旧比普通玩家要大。

  因为庄家资金雄厚,即使连输一大笔钱,也总有扳回来的时候。

  而普通玩家,只要输光了手里不多的筹码,就只能被迫中止游戏出局。

  所以,顾新橙更要谨慎地下好未来的每一步棋——她没有那么多可以失败的机会。

  喧闹的酒吧里,顾新橙被朋友们围在中间。大家碰杯,洁白的啤酒花像雪一般。

  这一路走走停停,她身边的朋友换了一茬又一茬。

  一晃眼,本科毕业以后,除了孟令冬,她没有再见过其他室友。

  离别之时,大家尽说开心的话,似乎还有很多很多的以后。

  可事实上,顾新橙知道,这一别,有些人此生都无缘得见了。

  人生就是这样,能陪你走过一生的人很少很少。

  谁都有自己的事情要忙,学业、事业、家庭,琐碎日常太多太多。

  大多数朋友只能陪你走一段路,然后匆匆而别,从此天各一方。

  不必遗憾,也不必感伤,只要那段陪伴的时光是美好的,就值得珍藏。

  顾新橙笑着喝完了一整杯扎啤,脸上浮着浅浅的红晕。

  她忽然发现,原来她也不是不能喝酒——只是以前,有人把她保护得太好了。

  “棠舟啊,你爸今天也回北京。你们正好坐一趟车,一家人今晚一块儿吃顿饭,餐厅我已经订好了。”

  傅棠舟上飞机之前,接到沈毓清的微信语音留言。

  这是通知,不是商量。

  她总是这样,甭管你答应不答应,擅作主张将一切事情安排妥当。

  傅棠舟没回消息,直接退出界面,他不知道他妈从何处得知他的行踪。

  他跟于修说:“多安排一辆车接机。”

  于修应声去办。

  从上海到北京,这段旅程时间不长也不短。

  空姐问他想吃什么,他只要了一杯红酒安神。

  下午一点,飞机平安抵达首都国际机场。

  仅仅一周,北京就从春天进入了夏天,忽高忽低的气温令人心生烦闷。

  傅棠舟解开西服扣子,从vip通道大步流星往外走。

  于修说:“傅总,司机说已经接到您父亲,车在航站楼外。”

  这群西装革履的商务人士走出玻璃门时,引得行人纷纷侧目。

  几辆黑色奥迪整齐地停在航站楼外,仿佛严阵以待的卫兵。

  车型低调,不算奢华,车牌号却不容小觑。

  于修为傅棠舟打开最中间那辆车的后车门,躬身做了个“请”的手势。

  傅棠舟上车坐定,这才不紧不慢地叫了一声“爸”。

  身旁是一位精神矍铄的长者,头发乌黑油亮,面部保养得宜,唯有眼角的皱纹出卖了他的年纪。

  他正襟危坐,闭目养神。只有在听见这声“爸”时,才点一下头,说“嗯”。

  全程并没有看儿子哪怕一眼——父子俩并不着急寒暄,今晚不缺这样的机会。

  车并没有立刻开走,前排车流缓慢。

  傅棠舟下意识向车外瞥一眼,偏偏就是这一眼,让他没能移开目光。

  一个身穿白色开襟衬衫的年轻女孩推着大包小包站在路边。

  她一边给人打电话,一边向前方张望,似乎在等车。

  紧身牛仔裤裹着两条笔直纤细的双腿,衬衫下摆松松塞进牛仔裤,勾勒着蜜桃般的臀部曲线,一副墨镜挂在v字形的衬衫领口上,整个人显得精神又干练。

  再往上,是那张令他熟悉又陌生的脸。

  头发和以前一样长,但不再是自然的黑色,而是淡淡的金棕色。

  她转过头,长发荡出一阵波浪,扫过纤细的腰肢。她伸手将发丝勾回耳后,洁白的脖颈在他的视线里一闪而过。

  该有多巧,会在这个地方碰到她?

  这时,一辆出租车在她身边停下。

  她敲开车窗,俯下身和司机说着话。

  没过多久,车窗升起,车开走了,她依然停留在路边——看样子是回不去了。

  傅棠舟收回视线,淡声说:“爸,您先回去。”

  傅安华睁开眼睛,一双深邃的黑眸和儿子如出一辙。

  他不说话,傅棠舟却必须给个解释:“我去接个朋友。”

  傅安华微微颔首,默许了。

  傅棠舟下车以后,他继续闭目养神。

  他似乎对儿子的事情毫不挂心,也根本不在意那是个什么朋友。

  总之,没有男性朋友值得他儿子抛下他亲自去接。

  作者有话要说:我今天要加更了,比较晚,不要等。

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