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当时呢，在交易大厅门口这家伙很老成，对自己工作经历的介绍很短，一看就是那种广撒网的简历，自己都不抱太大希望。
不过经过三轮考试，最终合格入岗了。
这家伙在拿到入职申请后自己都很惊讶，在上班一个月后，确定了入岗，然后办理了公积金，保险，还有一系列合同后。
第二天呢，就跑到主官这边，这时候袋子里面装了个硬盘。
至于这硬盘里面的东西，是东部交易所的数据，好家伙，这家伙上一份工作是东部陶朱阁贸易员。
由于人工智能替换交易工作。
结果随手把几个月内的交易数据全部给拷走了。
卫铿赶到后，见了一下这个“许攸”
。
这位名叫周不通的“许攸”
，看到卫铿来了有些忐忑，但是涉及到自己专业，也拿出了他的另一个硬盘，就是交易数据中的系统模型。
卫铿看了这一串的数据模型后，站了起来，因为这里面大部分数学算法，自己看不懂了，涉及到非常精细的金融知识，
卫铿：“这个，周神通师父，你毕业于？”
周不通：“这个，我是，震旦书院，算学系，学士（博士）”
卫铿明白了，这是一个数学家，难怪！
卫铿：“这个，学士先生，我诚恳地和你说，算学系，不是我的擅长专业，整个算学体系内部非常精深，你对外人解释也是不行的。
我只想问一下，如果给你提供浮点运算超过千万亿次的计算机，你的这个模型，能不能进一步完善？”
周不通看着卫铿眼睛一亮，显然他也知道卫铿在说什么。
两人简直就是良驹碰到了伯乐。
周不通吐了一口气说道：“需要采集更多的数据。
我认为，这里能给我提供。”
卫铿拍手道：“周先生，我相信你就是我要找的人才。”
卫铿心里默念道：“就算你不是人才，只要一个数学家能够想到这个概念，那么一定会有其他数学家能够完善这个概念！”
……
大数据暴力运算！
这是主世界二十一世纪信息时代后家喻户晓的概念。
所有的人都暴露在信息社会中，无时无刻不在散发着信息。
这些信息统计后，经过无限的运算，直接算出你所在社会圈子的特征。
举个例子，例如一类年轻人喜欢吃零食！
想要分析这个吃零食人群的数据。
采集到他们的收入数据，做关联性运算。
月收入几百块，与超过五千块，零食消费肯定不同。
采集住房贷款数据，做关联性运算，每个月还款少，比每月还款多的无压力。
采集每日出行数据：出行多的人是忙碌奔波，出行少的人可能在家庭消费零食。
出行极少低于一个阈值，那可能是有特殊问题，忽略不计。
甚至，采集社会上查询减肥产品次数的数据：吃零食容易长胖，长胖就可能后悔，要搜减肥。
（后面无数种类的数据，由于篇幅问题忽略）
将所有数据都关联运算！
利用超级算力直接暴力得出结果。
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