第25章 数据采集的困难(1/3)

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  紫金市八月上旬的白昼穿行在马路上已经很是炎热,因而林远选择一早便起床。

  他没有选择坐地铁,而是骑上了他的小电驴。因为给系统建设数据途径必定是需要在区域的每一户商家都跑一遍,他可不想靠自己的双脚去跑。

  刘胡子包揽的这片区域涵盖了整个HX区最繁华的地段。在这里有无数的写字楼,好团外卖紫金分部也在附近。

  林远跟公司方面申请了外出派送测试的机会,因为外卖平台有些更新上线之前还是需要实地专人测试一下的。一般来说不会让程序猿亲自出去跑,但林远为了在工作时间外出,就主动请缨把这个事情揽了过来。

  林远并不清楚针对商家做数据途径建设,应该是怎么个流程。

  为此,他特地没有吃早饭,然后一早找了家早餐店,坐进去方便仔细观察。

  按照先前的经验,算力系统完成数据载入时是会有相关提示的。可是林远坐进这家早餐店后,已经都快吃完两个包子了,系统还是没有任何反应。

  最终,直到他喝完豆浆走出门,系统都没有给出任何回应。

  【你难道只能载入已经采集完成的数据?不能自行根据位置主动整理获取?】

  【身为系统,你好歹有点逼格嘛。】

  尽管林远不停朝着系统吐槽抱怨,可是系统装死起来是不会有任何回音的。

  清早的大马路上,林远就那么站在路边,看着来来往往的车流,陷入了淡淡的失落之中。

  如果不能对商家完成数据途径建设,那自然也不可能对骑手完成同样的建设。那这样一来,整个外卖路径和派送问题中最关键的两个点--商家和骑手,就彻底和算法是断联状态。

  什么AI,什么人工智能,什么chatGPT。别管它名头喊得有多响,逼格吹得有多高。最后都逃不出一点--数据驱动。

  再厉害的AI模型也是由数据驱动的,数据是一切的源头。哪怕对于算力系统来说,也是同样的。

  数据代表着方向和目的地,没有它的话,即便是千万级别的豪车也不知往哪开。

  假如林远设想的这种数据途径建设方式是行不通的,那麻烦还不仅止于眼前的这个外卖算法优化项目,更大的麻烦来自于这算力系统的使用方式。

 

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