格格党

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第16章 深蓝的涟漪（第5页）

加密负载。

还有周哲提到“数据来源涉密”

时，那一瞬间的迟疑。

她睁开眼，打开数据包。

解压后的文件夹里，是数百个加密文件，每个文件大小在几十MB到几百MB不等。

文件名格式统一：deepblue_pre_enc_batch7_001.bin、deepblue_pre_enc_batch7_002.bin……

路容随机选择一个文件，用公司提供的解密工具尝试打开。

工具弹出提示：“需要密钥管理服务授权，请登录。”

她登录公司内网，进入密钥管理平台。

平台界面简洁，显示着她已申请的权限列表。

其中一条：“深蓝计划批次7数据解密权限——待审批”

。

状态：审核中。

路容关掉页面。

没有解密密钥，她无法查看数据内容。

但文档里描述了数据结构，她可以基于这些描述，先设计过滤规则的框架。

她打开代码编辑器。

手指放在键盘上，停顿。

然后开始敲击。

代码一行行出现在屏幕上。

她写得很慢，每一个函数都仔细推敲，每一个判断条件都反复斟酌。

过滤规则的核心逻辑是：识别重复数据包，但不过度过滤；检测格式异常，但不误伤正常数据。

这需要平衡。

太保守，达不到提升可用率的目标。

太激进，可能误过滤重要数据。

路容写着写着，停了下来。

她盯着屏幕上的代码，脑海里浮现出另一个场景。

三年前，天启科技“灯塔”

项目。

她也负责设计数据清洗流程。

当时的项目负责人——一个四十多岁、总爱穿格子衬衫的技术总监——在评审会上说：“过滤规则要大胆一点，宁可错杀，不可放过。

用户行为数据，干净比完整更重要。”

她当时反驳：“错杀会丢失真实用户行为模式，影响模型训练。”

“那是算法团队该操心的事。”

总监说，“我们的职责是提供干净的数据。”

后来，“灯塔”

项目上线三个月后，因为数据过滤过度，导致用户画像模型出现严重偏差。

产品团队投诉，算法团队甩锅，最后责任落到了数据清洗流程设计上。