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第34章 第 34 章（第4页）

这些天，因为岑母的事，他不停地在思考，关于岑母，关于柳溪，关于人与人之间相处的事。

这是他以前从来不关心的事，现在回想起来，好像糟糕得一塌糊涂。

他也不知道要怎么改进。

他想起柳溪之前和他说，让他对新人多宽容一点。

所以，那个转正员工的评语，算是他做的一次小小尝试。

部门会议结束之后，柳溪继续回到实验室干活，科里没有哪位领导来找她，她这几天有些灰心丧气了。

做了那么充足的准备，在会上也发挥很好，本来胜券在握了，谁想到被人提问了，她是会上唯一被人提问的，而且还没答上来，她想，就是因为这个原因，所有的努力都前功尽弃了。

人算不如天算，也不是什么事都能如她所愿，看来只能在实验室里待满一年才行。

抄代码这事，就变成了柳溪的心头刺。

她真的很茫然，不知道覃戈是对的，还是岑墨是对的，他们说得都有道理。

这件事不仅影响到她与覃戈之间的关系，也影响到了她对自己工作的认识。

于是，柳溪就在自己已经参加工作的同学里问了一圈，各执己见。

现在很多公司的机器学习，尤其是深度学习，这么火爆，正是因为有开源库，现成的框架、现成的算法、现成的工具，只要满足应用场景的需求，完全没必要重复造轮子。

只有研究院那种做科研才会自己编写。

但是，他们也说了不是没有公司自己编写程序的。

小公司研发能力弱，更注重应用，不排除完全用开源库来开发，但大公司不一样，他们考虑得更多，商业产品有盈利问题摆在那，如果用开源库的话，可能存在专利问题。

像华逸集团这样的大公司，有足够的财力，支撑起知识产权保护，就会有自己团队去写，还会做开源库，给更多业内开发人员使用。

说到最后，柳溪只明白了一点，到底是直接用开源库，还是自己开发，取决于这个企业对这个项目的定位。

所以，柳溪从这个角度思考了一下，如果eto只是想实现场景应用的话，完全不需要造自己的实验室，更不需要去招像岑墨这样的科研人员。

eto之所以把岑墨招来，是因为他在it三年研究的就是使用深度神经网络来获得复杂的图像描述能力，他的研究成果可以对增强自动驾驶的计算视觉有很大帮助。

因此，实验室的初衷就是开发自己的代码。

这也是岑墨那天在会上说的课题核心任务。

柳溪好像顿悟了一些，但还不够。

这个问题恐怕只有岑墨可以给她一个很清晰的答案。

但他不一定会回答。

可柳溪又很想知道，所以给岑墨发了一份邮件，语气恭敬谦虚地请他解惑。

没想到岑墨直接把她叫了出来。

柳溪现在其实挺怕被他叫出来单独谈话的，多半是不好的事，而且还是那种不好当着别人面指责的坏事。

她想该不会是自己那份邮件哪里写得不对，又惹了他了？她就是考虑到这一点，所以反复斟酌了语言，摆正自己虚心请教的态度。

她忐忑地到了露天平台，岑墨已经在那等着了。

他依靠在露天平台的护栏上，双手插在口袋，垂眸问她，“你给自己的定位是什么？”

没头没尾的一句话问话，让柳溪迷惑了一下，“什么？”

岑墨“你是算法工程师，不是程序员。”

柳溪还是没理解，这两个除非用的语言有差别，还有什么区别？

岑墨说道“算法工程师，是介于研究员与程序员，不仅对编程有很高要求，对研究也有很高要求。”

柳溪嗯了一声。

岑墨继续说“你写了这么久机器学习的代码，应该能感受到机器学习与普通编程是不一样的，它的难点不在于编程本身，而是背后的数学原理，你现阶段写代码不是为了解决应用需求，而是为了更好理解算法的意义。”

“我不是说不能用第三方框架，但你要明白，改框架的能力远比自己写要难，就像程序员一天可能只花30时间写代码，但要花70时间改bug，现成框架与算法没有完美的，如果你对算法的理解不到位，你甚至都看不到这个框架的缺陷。”

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