重生之AI教父

    
    除了燕京这个城市，孟繁岐花了本硕七年+几个月实习之外，尚海是他印象最深的城市了。
    那种其实想要留下，又无能为力的真实与残酷，使得他至今也对这座城市有种异样的感情。
    他认为，向往尚海这样的大城市是很正常的，不正常的地方在于到底是什么在决定谁可以留下，谁不能留下。
    孟繁岐如今普通消费早已自由，这次来尚海在浦江边上订了个五星。
    清晨早起漫步在江边，一路往南边走，慢慢悠悠逛到了如今早已取消掉的南区附近。
    这里有个城隍庙，有个园林，向来都是旅客来尚海必要看上一看的景点，地处最为中心的区域。
    可偏偏在这个全国金融中心的核心地段，却有着大片的老城区老建筑。
    往东几百米就是浦江，可城隍庙南部这方圆几公里内，几乎都是破旧的老城。
    其中不少人家还得用公厕，使上痰盂这样的物什。
    “或许这才是真正的尚海。”孟繁岐走在其中。
    比起浦江两岸的繁华和各国风格的建筑，新天地附近，巨鹿路富民路人称巨富路。
    这样的街头巷尾其实更加贴近真实的尚海生活。
    前几个月曾经在孟繁岐围脖下面打广告的张学峰，借着当时的这点热度，如今提前有了一些名气。
    他或许在很多事情上都有些争议，不过有一段话孟繁岐一直非常感同身受。
    想体验真正的燕京，不要去什么颐和园，三里屯，那不是真正的燕京。
    去国贸附近，坐830公交车去燕郊；去住了好几百万人的天通苑。
    坐脚不沾地的公交车，住赶得上市级人口的小区，人称亚洲最大的社区，光派出所就建了四个，地铁站修了三个。
    而真正的尚海也是如此，人头攒动的城隍庙附近全是老城厢，其中的生活质量和尚海的繁华没有半点关系。
    江对面就是鹿家嘴，尚海的经济金融中心，孟繁岐过两天要去的谷歌尚海分部就在此处。
    可即便被繁华包围，这些东西又和普通人究竟有什么关系呢？
    在这件事上孟繁岐还是十分清醒的，尚海打工，最终大连定居。
    接近财富和权力会让人误以为自己掌握了它们，这种心态绝对要不得。
    走在老旧的城厢街道中，孟繁岐并没有因为这些居民的生活环境和条件而对他们产生任何的同情。
    2020年后，尚海彻底计划翻新市中心的老城厢，方圆几公里内全部水泥糊门，集体拆迁。
    具体的政策孟繁岐没有了解太细致，毕竟他没有这个命。
    只知道一份45平，独生子女分两份，对未来的配偶和子女还有考虑，因此不少二十来岁的年轻人分到135-180平难度不大。
    不少人还在抱怨，说怎么从浦江拆到乡下去了，只可惜他们口中的乡下也是孟繁岐负担不起的。
    因此，比起他们，孟繁岐觉得自己更值得同情。
    不过这都是过去的事情了，重生回来几个月的时间，孟繁岐已经实现了房产自由，想住哪里住哪里了。
    稍微逛了一下之后，孟繁岐就联络王恺去白度了。
    多聊了几句，突然发觉，这小子原来本就是尚海人。
    “你本来家就在尚海，这趟回来不就是公费回家了，抱怨个鬼呢？”孟繁岐在白度楼下与他碰面之后，很是无语。
    “哥，不管事情怎么样，肯定要给领导辛苦的感觉啊！”王恺开始分享起自己的摸鱼准则：“领导就是容易见不得你闲下来，也见不得你工作做得舒服。”
    “这倒是真的。”孟繁岐在摸鱼一道方面也有不少自己的见解，一般下午三四点做完的事情，一定拖到晚上或者领导问起才会有反应。
    只要你能做完事情，领导就会觉得你的工作不饱和，然后给你拉满。
    事情多的时候，孟繁岐还会专挑凌晨睡前汇报工作，以显得自己似乎一直忙碌到那个时间点。
    “没事，这几天跟着我的话，就不用搞那一套了。”孟繁岐整理了一下资料，安排王恺先去把算法背景搞懂：“你先把这两份资料搞懂，我去把基本逻辑和框架写好，你看完之后再来找我。”
    匈牙利和KM经典好用，原理也没有那么复杂，只是不是特定领域的人不会关注。
    王恺此前也是对此一窍不通，乖乖领着资料就去看了。
    孟繁岐则环顾四周，溜达了一圈，挑选了一个平平无奇的工位。
    “正巧啊，这位置目前还没有人在使用。”孟繁岐感情复杂地笑了一下，这个工位正是他重生前曾使用了许久的。
    时隔六七年，各种办公用具，装饰摆件都有不小的差别，甚至窗外的景致也有些不同。
    同样的地点同样的公司，同样的写着代码。
    只是地位上已经天差地别。
    孟繁岐的代码改造工作非常顺利，这主要是因为他在写YOLO这部分内容的时候，就已经考虑到了其他功能的扩展。
    基于检测的算法变种还是相当之多的，最为擅长视觉算法的孟繁岐早就在对应位置留下了方便改造的接口。
    当初只是因为资源有限，跑不了那么多实验，这才只做了最基础的部分。
    设想中，是为了方便自己的程序员同行们做二次开发用的，却没想到自己竟然是第一个做二次开发的。
    思路明确的孟繁岐，轻车熟路，很快就在YOLO算法图的几个关键位置抽了一些特征出来。
    根据选框的信息，设计了一下单帧各选框的陈列方法，并加入匈牙利算法测试了一下匹配情况。
    这系列的任务孟繁岐太过熟悉，因此仅仅花费了一个多小时，就已经完成了一半。
    加权的匈牙利算法其实就是KM算法，在这个项目中，孟繁岐针对政府的场景情况专门设计了一下这个匹配权重的计算方式。
    可以说，这样的单一场景，其实不用卡尔曼滤波器，效果也完全是足够好了。
    不过，由于开发太过顺利，孟繁岐也就不打算偷懒，准备午休一下，下午把卡尔曼滤波也加上，事情就算是完成了。
    “特么的已经快写完了？”王恺费劲巴拉地看了一上午，两个算法的原理流程刚刚勉强吃透，结果孟繁岐却告诉他这件事下午就可以结束了。