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但凡事,都得有两手准备。
plana不行,就得有planb。
他又开始琢磨:如果,万一,大学的实验室设备也不齐全,或者对方就是死活不同意让他一个高中生使用那些精密仪器,那又该怎么办?
想到这里,周铂心烦意乱,脑子里只剩下一个念头:搞钱!
搞更多的钱!
实在不行,就只能自己砸钱,搞定一套设备!
他开始盘点自己手里所有能变现的资源。
靠打竞赛赚钱?根本不现实。
国內的竞赛奖金,抠抠搜搜就那么点,就算一路过关斩將,拿了高中奥林匹克的金牌,进了国家队,去参加国际竞赛,最后到手的奖金,估计还不够买一台离心机的。
靠拿奖学金?那更是杯水车薪,连塞牙缝都不够。
思来想去,目前唯一能快速、大量变现的手段,还是得靠网络。
周铂对自己当初在开发那款复习软体时,所用到的那套自己研发的模擬大数据的推荐算法,有著绝对的信心。
他敢打包票,就算是把华威、字节跳动这些全国顶尖的大厂拉出来,在“精准推送”
这个细分领域,也绝对没有谁家的算法,能比自己这套更牛逼、更高效。
这套押题的算法啊,依靠wideamp;amendersystems(面向推荐系统的宽深学习),其基础数学逻辑是,数学表达式为ywide=wwt(x,?(x))+bw,其中x是原始稀疏特徵,?(x)是人工设计的交叉特徵。
交叉特徵通过交叉乘积转换生成。
比如“用户多次做错二次函数错题”
和“目標考试二次函数题型占比超20%”
这类组合。
只有两个特徵同时为真时,交叉特徵值才为1。
以此精准捕捉用户高频错题类型与考试高频考查题型间的显性关联,让押题更贴合用户薄弱点。
这一套算法,用在押题和复习上很有用,用在gg点击或者是內容推荐也很有用,比如“用户安装了视频软体”
和“推荐应用为剪辑软体”
这类组合,只有两个特徵同时为真时,交叉特徵值才为1,以此精准捕捉特徵间的显性关联。
所以,他打算把这套算法,打包卖出去。
可想要卖个好价钱,就不能敝帚自珍,得先让买家看到这套算法的巨大商业价值。
说干就干。
此外,周铂还有一个transformer构架没有用,这是用於自然语言处理、大模型领域的核心基础架构,靠“多头注意力机制”
处理文本序列关係,广泛用於翻译、生成、推荐等任务。
只是gpu不够,所以暂时先搁置。
周铂直接打开瀏览器,登录了国內最大的几家gg联盟平台,用周雯雯的身份信息,註册了帐號。
他像个进货的批发商一样,接了各种类型的gg。
既有面向学生的、卖学习用品和教辅资料的,也有面向家庭主妇的、卖日用品和厨房电器的,甚至还有一些奇奇怪怪的游戏和app推广gg。
gg联盟的计费方式,五八门,大多是cpc(按点击计费)和cpa(按行动计费),价格也各不相等。
最常见的cpc,每个有效点击,从五毛钱到十几块钱的都有。
周铂的计划很简单粗暴:把这些gg,全部塞到那个学习平台上!
然后按照学必思后台留的学生家长信息,精准推送。
但做完这一步,他又觉得,还差一把火。
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