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林遠試了遍有關於過去、現在、和將來的所有問題，系統都沒有給出任何回應。
最後，他沒辦法了。只得試一下眼前有關的事情。
【系統，將紫金分部這邊採集的所有外賣資料載入進來。】
系統很快將林遠手頭行動硬碟中的所有外賣資料載入了進來。可是，林遠知道，紫金分部這邊的外賣資料可不只是這一個行動硬碟。實際上這邊的外賣資料太多了，他只是將其中一部分複製到了這個行動硬碟。
正在他疑惑之際，系統總算又給出了提示。
【資料載入需要指明獲取途徑。】
獲取途徑？林遠當即追問，【什麼是獲取途徑。】
系統又再次裝死。
林遠只得根據字面意思去理解。‘獲取資料的途徑？’
手頭這個行動硬碟是自己可見的，自己看見了那也就等於是系統知道了，所以系統就知道怎麼獲取資料了？就有途徑了？他隨後趕緊遠端登入資料庫伺服器。很快，系統就把資料庫中的全部外賣資料完成了載入。
林遠這下清楚了。
系統其實根本就沒有天眼，系統只能載入途徑清晰的資料。
比如：手頭的這塊行動硬碟，哪怕林遠沒有明著告訴系統這裡頭有資料，但系統也知道從這裡頭拿資料。因為這從林遠的行為中就能判斷出來。
再比如：林遠沒登入資料庫伺服器以前，系統因為不清楚獲取資料的途徑，也就不知道從哪去載入資料。
所以，“資料載入需要指明獲取途徑”這就話純粹就是字面的意思。
由於系統開不了天眼，林遠想躺平的念頭再次落空，還是要繼續自己的奮鬥者人設。
既然還是得奮鬥，那最佳的辦法就是幫好團把外賣的路徑和派送最佳化演算法給搞定了，走正統的it大佬路線。
思慮既定，林遠開始了自己的謀劃。
要弄演算法就需要跑ai模型訓練，ai模型訓練首先需要採集資料。手頭好團現成的外賣配送資料資料是不充分的，商家和騎手有關的人的因素那一部分資料好團是沒法採集到的。
商家每位員工當天的工作狀態，騎手當天的工作狀態，這類資料好團怎麼可能採集的到嘛。
可是沒有這些資料的話，強如算力系統也是沒法跑出準確的演算法的。
所以還是回到了問題的本質--沒有足夠的已知條件，則無法解開這道題。算力系統還是受科學法則所束縛。
那接下來自然就是想辦法去採集資料嘍。
既然算力系統只需要資料的途徑指引就能獲取到資料，那林遠首先就想到：是不是隻需要自己去把涉及的每戶商家都跑一遍，然後每個騎手都認識一下就可以了。
‘也不知道這樣的途徑指引行不行。’
不管行不行，林遠準備馬上去試試。
隨後，他馬上面臨一個選擇。他總不能去把全國的商家和騎手都認識個遍，總要先選定一個區域的吧。
先選定區域，再讓系統採集那個區域的資料，再跑ai模型訓練，再出針對那個區域的演算法，再最佳化那個區域。之後就是憑藉給好團公司提高騎手工作效率，降低站長人數等管理成本，林遠實現個人的升職加薪。
那選擇哪個區域呢，林遠很快就有了目標。那當然是自己曾經工作過的河西劉鬍子那片了。
先拿劉鬍子那片區域開刀，把劉鬍子那種吸血站長最佳化掉再說。
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