第410章 树欲静而风不止
穿越：2014第410章树欲静而风不止
就比如说tg3这个应用。
tg3这个应用可能并不是很多人所了解。
其实这是一款效率软件，可以规划一天行程、管理项目，并使使用者按部就班地朝目标迈进。
有点像一个第三方的“提醒事项app”。
前世tg3还获得了苹/果设计大奖。
虽然在前世2017年时该应用获得此殊荣。
但搬运到这款软件到这个时空却未必能获得苹/果设计大奖。
前世这个应用能获得苹/果设计大奖很大程度是因为该应用很好的适配苹/果的生态环境，能够在包括苹果手机、ac、苹/果手表等多个平台应用。
但现在苹/果现在自身的生态环境也不尽完善。
毕竟在苹/果体系中很重要的一环苹/果手表要面世的话最起码还得几个月的时间。
因此纵然tg3这款软件实现起来不算复杂且这个时空里没有同款应用。
贸然将其搬运过来很大程度上也会无功而返。
至少想完美复现前世该软件的地位有难度。
毕竟苹果自身的生态链条就有确实的部分。
由此观之，搬运，不光要考虑应用/技术自身。
还得考虑技术是否有相应的硬件支持。
除了硬件支持以外。
虽然不一定要完美符合所有硬件支持。
但也要尽可能的去控制变量。
而两个时空之间控制变量可不是那么容易。
仅就硬件层面来看，搬运就不是一件容易事情。
何况除了硬件方面，很多东西还要考虑很多因素。
这些其余因素里首当其冲的是法律因素。
钱虽然不是万能的，但以林灰现在的财富，在国内只要林灰不碰红线的话基本上可以活得很滋润。
这两条红线一条是政/治，另一条红线就是法律。
搬运的技术要考虑时代的法律环境。
以数据挖掘这方面的技术来说。
在前世往后几年的话，涉及到数据安全以及商业化利用的一应事宜已经完成程序化、规范化。
届时涉及到数据的利用以及数据安全方面都有明确的法律法规进行规范。
但现在么，涉及到数据安全以及数据利用这方面几乎是没啥明确的法律。
甚至于关于数据的定义林灰印象中还是在前世2021年《数据安全法中才正式给出的。
涉及到数据的商业化利用现在完全是属于游走于灰色地带。
这种情况下林灰想涉足数据挖掘还是很困难的。
当然除了上述因素来说。
“搬运”最直接的挑战就来自于技术方面的难度。
以前不久林灰所心心念念的标注数据和暗数据来说。
这类东西虽然拥有很大的直接价值以及附带价值。
但林灰想进行搬运也很困难。
纯粹技术角度来说，就有很多麻烦。
林灰清楚很多常用数据挖掘手段。
但似乎现在复刻下来都很困难。
就拿前世挖掘数据比较常用的基于a和云计算的大数据挖掘方法。
从名字上看这种很烂大街的数据挖掘方式就用到了前世最热门的计算机/互联网领域的三个概念。
——人工智能、大数据、云计算。
也确实如此，这种基于a和云计算的大数据挖掘数据的方式跟以上三者息息相关。
按照这种方法进行数据挖掘。
首先要应用到与多个在线服务终端有通信连接的云端服务中心。
在利用这种方法进行数据挖掘的时候还要获取针对在线云计算项目的大数据决策信息当前所能执行的大数据服务控件所对应的大数据挖掘业务的挖掘评价指标信息。
在具体进行数据挖掘的时候，还要提前配置人工智能模型。
至于为什么要配置人工智能模型？
因为只有配置了人工智能模型，根据预先配置的人工智能模型才能实现对所述挖掘评价指标信息进行指标分类。
如此才能更容易的获得指标分类结果。
搞到指标分类结果还不算完。
在此基础上还要进一步将指标分类结果搞成多个指标分类集。
再从指标分类所分成的多个指标分类集分别提取对应的指标分类挖掘特征。
如此才能实现高效而精准的挖掘。
未来如果想要实现高效的大数据作业效率。
在数据挖掘的过程中指标分类挖掘特征除了用于来提供一定的量化数据之外。
还要用于表示所述指标分类集所对应的聚类主题簇所对应的聚类主题特征。
而这又需要根据提取的指标分类挖掘特征确定各个指标分类集之间的挖掘服务模式。
这还不算，在此基础之上根据确定出各个指标分类集之间的挖掘服务模式。
再之后还要构建对应的挖掘服务拓扑图谱。
根据构建的所述挖掘服务拓扑图谱。
如此才能分别确定各个指标分类集所对应的大数据挖掘流程。
确定各个指标分类集所对应的大数据挖掘流程之后。
根据各个指标分类集所对应的大数据挖掘流程以及所述多个指标分类集之间的具有主题类别标识的主题实体关系。
这样方可以执行所述指标分类结果中各个指标分类集对应的大数据挖掘进程。
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林灰上面的步骤已经是相当之概略了。
实际上根据确定出各个指标分类集之间的挖掘服务模式构建对应的挖掘服务拓扑图谱的步骤时远不止于几句话所描述的得这么简单。
实际上在涉及：
如何确定出各个指标分类集之间的挖掘服务模式？
如何将同一类挖掘服务模式所覆盖的各个目标指标分类集划分为一个挖掘服务分布图谱？
如何根据每一个挖掘服务分布图谱内的分布热力图将分布热力图匹配预设热力特征的挖掘服务分布图谱的分布范围缩小并将分布热力图小于预设数量阈值的挖掘服务分布图谱的分布范围扩大得到调整后的各挖掘服务分布图谱？
……
这些问题都不是那么容易一蹴而就的。
搬运的活不好做。
哪怕是抽象意义的技术搬运同样的这样。
涉及到技术搬运。
尽管林灰很多事情都心中了然。
但正所谓知易行难，实际上想是一回事，真正做起来又是一回事。
搬运这事具体执行起来就是很麻烦。
很多看似很容易的技术想要按部就班的落地并执行要废很多的周折。
在这种重重周折的情况下。
“搬运”虽然听起来很lw，但想真正便捷的搬运对前世的信息充分利用还是很有难度的。
尽管林灰手中的是有限的信息差，但要林灰充分利用并搬运完的话也要积年累月。
反正林灰是觉得能将前世林灰所知晓的信息搬运的差不多的话。
届时林灰本身的能力应该也可以碾压大概999现下时空的“土着”人了。
这种情况下虽然长久来看林灰是要走出不同的路的。
但对于当下的林灰来说，此时走好脚下的路就足够了。
至于不同的路么，慢慢拔高自身的高度。
登高者望远，等到自身的高度足够高，或许就会自然而然找到不同的路的。
不知不觉林灰的思绪走得很远。
这之后林灰也没啥继续水群的兴趣了。
适当的吹捧能收到心灵上的满足。
但过量的吹捧只会让人迷失。
企者不立，跨者不行，自见者不明，自是者不彰，自伐者无功，自矜者不长。
这样的道理林灰还是懂得的。
尽管林灰不再水群，但林灰今天想要摆脱疯狂的吹捧也不大可能。
毕竟《中国青年/报的《数字青年这一周刊最新的一刊上几乎是集中了整个主版面对林灰进行了报道。
现在已然是移动互联崛起的时代了，传统纸媒通过各种移动互联手段也已经焕发出了新的生机。
即便是一些以前销量十分不景气的普通报刊借助于新媒体现在也拥有相当大的影响力。
更何况是中青这种背靠大树的官方报刊了。
像中青这样的官方报刊，可不仅仅只会依靠第三方渠道，这类官方报刊其本身就拥有对应的门户新闻网站。
像中青旗下报纸上的报道的信息基本上都会同步到其对应的门户新闻网站上，更何况林灰现在这种情况。
一般来讲，这类官媒的门户网站的浏览量虽然较之渣浪、猪场新闻这样的门户新闻网站的日浏览量要差不少，但也绝对不可等闲视之。
总而言之，被中青旗下的官方报刊其舆论影响是非常大的。
在这种巨大的舆论影响之下，林灰今天注定会成为舆论关注的中心，想低调都很难。
可以说是树欲静而风不止了。
就比如说tg3这个应用。
tg3这个应用可能并不是很多人所了解。
其实这是一款效率软件，可以规划一天行程、管理项目，并使使用者按部就班地朝目标迈进。
有点像一个第三方的“提醒事项app”。
前世tg3还获得了苹/果设计大奖。
虽然在前世2017年时该应用获得此殊荣。
但搬运到这款软件到这个时空却未必能获得苹/果设计大奖。
前世这个应用能获得苹/果设计大奖很大程度是因为该应用很好的适配苹/果的生态环境，能够在包括苹果手机、ac、苹/果手表等多个平台应用。
但现在苹/果现在自身的生态环境也不尽完善。
毕竟在苹/果体系中很重要的一环苹/果手表要面世的话最起码还得几个月的时间。
因此纵然tg3这款软件实现起来不算复杂且这个时空里没有同款应用。
贸然将其搬运过来很大程度上也会无功而返。
至少想完美复现前世该软件的地位有难度。
毕竟苹果自身的生态链条就有确实的部分。
由此观之，搬运，不光要考虑应用/技术自身。
还得考虑技术是否有相应的硬件支持。
除了硬件支持以外。
虽然不一定要完美符合所有硬件支持。
但也要尽可能的去控制变量。
而两个时空之间控制变量可不是那么容易。
仅就硬件层面来看，搬运就不是一件容易事情。
何况除了硬件方面，很多东西还要考虑很多因素。
这些其余因素里首当其冲的是法律因素。
钱虽然不是万能的，但以林灰现在的财富，在国内只要林灰不碰红线的话基本上可以活得很滋润。
这两条红线一条是政/治，另一条红线就是法律。
搬运的技术要考虑时代的法律环境。
以数据挖掘这方面的技术来说。
在前世往后几年的话，涉及到数据安全以及商业化利用的一应事宜已经完成程序化、规范化。
届时涉及到数据的利用以及数据安全方面都有明确的法律法规进行规范。
但现在么，涉及到数据安全以及数据利用这方面几乎是没啥明确的法律。
甚至于关于数据的定义林灰印象中还是在前世2021年《数据安全法中才正式给出的。
涉及到数据的商业化利用现在完全是属于游走于灰色地带。
这种情况下林灰想涉足数据挖掘还是很困难的。
当然除了上述因素来说。
“搬运”最直接的挑战就来自于技术方面的难度。
以前不久林灰所心心念念的标注数据和暗数据来说。
这类东西虽然拥有很大的直接价值以及附带价值。
但林灰想进行搬运也很困难。
纯粹技术角度来说，就有很多麻烦。
林灰清楚很多常用数据挖掘手段。
但似乎现在复刻下来都很困难。
就拿前世挖掘数据比较常用的基于a和云计算的大数据挖掘方法。
从名字上看这种很烂大街的数据挖掘方式就用到了前世最热门的计算机/互联网领域的三个概念。
——人工智能、大数据、云计算。
也确实如此，这种基于a和云计算的大数据挖掘数据的方式跟以上三者息息相关。
按照这种方法进行数据挖掘。
首先要应用到与多个在线服务终端有通信连接的云端服务中心。
在利用这种方法进行数据挖掘的时候还要获取针对在线云计算项目的大数据决策信息当前所能执行的大数据服务控件所对应的大数据挖掘业务的挖掘评价指标信息。
在具体进行数据挖掘的时候，还要提前配置人工智能模型。
至于为什么要配置人工智能模型？
因为只有配置了人工智能模型，根据预先配置的人工智能模型才能实现对所述挖掘评价指标信息进行指标分类。
如此才能更容易的获得指标分类结果。
搞到指标分类结果还不算完。
在此基础上还要进一步将指标分类结果搞成多个指标分类集。
再从指标分类所分成的多个指标分类集分别提取对应的指标分类挖掘特征。
如此才能实现高效而精准的挖掘。
未来如果想要实现高效的大数据作业效率。
在数据挖掘的过程中指标分类挖掘特征除了用于来提供一定的量化数据之外。
还要用于表示所述指标分类集所对应的聚类主题簇所对应的聚类主题特征。
而这又需要根据提取的指标分类挖掘特征确定各个指标分类集之间的挖掘服务模式。
这还不算，在此基础之上根据确定出各个指标分类集之间的挖掘服务模式。
再之后还要构建对应的挖掘服务拓扑图谱。
根据构建的所述挖掘服务拓扑图谱。
如此才能分别确定各个指标分类集所对应的大数据挖掘流程。
确定各个指标分类集所对应的大数据挖掘流程之后。
根据各个指标分类集所对应的大数据挖掘流程以及所述多个指标分类集之间的具有主题类别标识的主题实体关系。
这样方可以执行所述指标分类结果中各个指标分类集对应的大数据挖掘进程。
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林灰上面的步骤已经是相当之概略了。
实际上根据确定出各个指标分类集之间的挖掘服务模式构建对应的挖掘服务拓扑图谱的步骤时远不止于几句话所描述的得这么简单。
实际上在涉及：
如何确定出各个指标分类集之间的挖掘服务模式？
如何将同一类挖掘服务模式所覆盖的各个目标指标分类集划分为一个挖掘服务分布图谱？
如何根据每一个挖掘服务分布图谱内的分布热力图将分布热力图匹配预设热力特征的挖掘服务分布图谱的分布范围缩小并将分布热力图小于预设数量阈值的挖掘服务分布图谱的分布范围扩大得到调整后的各挖掘服务分布图谱？
……
这些问题都不是那么容易一蹴而就的。
搬运的活不好做。
哪怕是抽象意义的技术搬运同样的这样。
涉及到技术搬运。
尽管林灰很多事情都心中了然。
但正所谓知易行难，实际上想是一回事，真正做起来又是一回事。
搬运这事具体执行起来就是很麻烦。
很多看似很容易的技术想要按部就班的落地并执行要废很多的周折。
在这种重重周折的情况下。
“搬运”虽然听起来很lw，但想真正便捷的搬运对前世的信息充分利用还是很有难度的。
尽管林灰手中的是有限的信息差，但要林灰充分利用并搬运完的话也要积年累月。
反正林灰是觉得能将前世林灰所知晓的信息搬运的差不多的话。
届时林灰本身的能力应该也可以碾压大概999现下时空的“土着”人了。
这种情况下虽然长久来看林灰是要走出不同的路的。
但对于当下的林灰来说，此时走好脚下的路就足够了。
至于不同的路么，慢慢拔高自身的高度。
登高者望远，等到自身的高度足够高，或许就会自然而然找到不同的路的。
不知不觉林灰的思绪走得很远。
这之后林灰也没啥继续水群的兴趣了。
适当的吹捧能收到心灵上的满足。
但过量的吹捧只会让人迷失。
企者不立，跨者不行，自见者不明，自是者不彰，自伐者无功，自矜者不长。
这样的道理林灰还是懂得的。
尽管林灰不再水群，但林灰今天想要摆脱疯狂的吹捧也不大可能。
毕竟《中国青年/报的《数字青年这一周刊最新的一刊上几乎是集中了整个主版面对林灰进行了报道。
现在已然是移动互联崛起的时代了，传统纸媒通过各种移动互联手段也已经焕发出了新的生机。
即便是一些以前销量十分不景气的普通报刊借助于新媒体现在也拥有相当大的影响力。
更何况是中青这种背靠大树的官方报刊了。
像中青这样的官方报刊，可不仅仅只会依靠第三方渠道，这类官方报刊其本身就拥有对应的门户新闻网站。
像中青旗下报纸上的报道的信息基本上都会同步到其对应的门户新闻网站上，更何况林灰现在这种情况。
一般来讲，这类官媒的门户网站的浏览量虽然较之渣浪、猪场新闻这样的门户新闻网站的日浏览量要差不少，但也绝对不可等闲视之。
总而言之，被中青旗下的官方报刊其舆论影响是非常大的。
在这种巨大的舆论影响之下，林灰今天注定会成为舆论关注的中心，想低调都很难。
可以说是树欲静而风不止了。