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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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