“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，今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：
“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校”
“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，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，后来也没听你过。”
林奇松问道。
“哦哦，那个啊，别提了，上课那简直是车祸现场你知道么。”
高峰站了起来，对着林奇松道。我跟陈峰也挺感兴趣，坐在自己的座位上侧耳倾听着。
“那上课他自己都没准备好，对着ppt的话我都听不大懂，有时候都不知道啥。本科生预计来听他讲课的不少，大多都是想保研的学生。结果那也不知道为啥有一半没来，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，你我俩当时为啥就选了他当导师？”
“我也不知道啊，谁叫某缺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，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阅，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饶。
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，跟老吴坐在一间的实验室压力有多大。特别是坐在他旁边的杜曜，整愁眉苦脸。”
高峰道。
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。听家里的儿子也刚刚出生，也是双喜临门之时。
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。
“今有没有人分享的？”
凌志没有犹豫，道：
“老师，我来吧。”
凌志打开自己的ppt，毫不怯场地讲道：
“今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，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，凌志对此深以为然。
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：0.912，大家很容易地理解了两个句子之间的相似度是如何计算出的，因为图上每个词之间的距离远近都非常清晰。
之后凌志开始解释一些技术细节，包括每个词的词向量如何计算出来等等。
作为主讲人，凌志非常清楚讲解时需要详略得当，所以不会过多阐述细节，只用图表解释了文章的核心思想。所以讲好ppt确实不容易，细节不能太过深入，但也不能一带而过，把握好一个度是很重要的。
随着凌志分享完，声谢谢后，会议室里大家不自觉地响起了掌声。
凌志有时候会注意到，一般在对大众讲话时，结尾加一句“谢谢”，会让观众们不由自主地鼓掌。然而大家给他鼓掌并不是单纯捧他场，而是确实觉得凌志讲得好。
“不错，实验过程和细节讲的很清楚，问题也分析的到位，论文也很值得借鉴。行，下一个，还有谁要讲？”
凌志长舒一口气，坐到其他位置上。有一个刚考上研究生，提前进来实验室的师弟站了起来，打开了自己的ppt。
“额，各位师兄师姐好，今我想来讲一篇论文，题目江…”
很明显有点紧张，不过凌志一点也不在意，当初自己也是这么过来的嘛。
“这篇论文的算法是这样的，……”
“你等会儿，都跟你们讲过了，不要把原论文列出的算法英文伪代码直接贴到ppt里面，你们这样做谁会去看啊，那么复杂。你应该像凌志那样画图表现出来，这样别人看起来才觉得简单易懂，知道了吗？不要让我一再强调。”
“哦哦，抱歉老师，我以后一定注意。”
“行，那你继续。”
于是师弟战战兢兢地讲完了自己的论文，也不知道大家听没听懂，最怕空气突然安静。
凌志没觉得师弟有多差，差的话也就不会坐在那里了，只不过第一次讲解ppt，可能考虑不到观众们的感受。虽然自己也没听懂多少，但也不是很在意，反正也不是自己的研究方向。真要是跟自己密切相关，那就私下里重读论文，自己去理解。
想起刚进实验室时候的自己，那时候参加组会，听师兄师姐们讲解ppt听得晕晕乎乎的，组会之后狂查资料弥补概念。
现在想想，倒不是看不起当初的自己，事实上了解自己不了解的概念也是很重要的。只不过自己当初的心态太过着急了，完全可以慢慢来。
不知不觉组会已经来到11点，老王又了几句场面话，上午的组会就宣告结束。
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