立了AI论坛，公司防护墙堪比杀毒软件总部，至今无人能破。
正道荧光：李翠花，网名李翠花，真名李翠花，36岁，自称年轻时候村里一枝花，特别喜欢参与一些无聊的男女八卦话题。
人帅地基稳：诚邦贸易集团IT部部长。
剪刀手爷：搞笑的吧？一二三集团都是搞笑的吗？我记得她们公司那个田二三，稍微赚了点钱就不知道自己是谁了。
如火：田二三不买奢侈品，也不出门，近半年都在那公司里，除购买电脑设备和公司物品外，没有花一毛钱在消遣娱乐和吃喝上，他每天花的钱，可能还不如一个魔都上班族。
一个西瓜：听银行内部同事说，田二三赚钱速度比印钞机都快。
天问：给个地址，我去看看这个李翠花是什么人。
一个西瓜：给你地址，自己注册个号，可以直接在计算机社区询问，没事骚扰她会被罚款，不交五百块就永封。
【李翠花可在？可否进来讨论。】
李翠花：啥事儿？新人新号。
天问：我今天正在处理工作上的问题，你对高维稀疏数据的处理怎么看？
李翠花：我建议可以结合PCA主成分分析和t-SNE进行降维，然后再用XGBoost或LightGBM进行特征重要性评估，这样既能保留关键信息，又能减少计算复杂度。
天问：PCA对非线性关系的捕捉能力有限，是不是可以考虑UMAP？它在处理非线性数据时表现更好，而且计算效率也比t-SNE高。
李翠花：UMAP确实是个好选择，尤其是它的局部结构保留能力。不过我觉得需要先对数据进行标准化处理，否则UMAP的效果可能会打折扣。另外，我建议在降维后加入聚类分析，比如K-means或DBSCAN，看看能不能发现一些潜在的模式。
天问：关于模型部署的部分你怎么看？0NNX格式怎么样？它可以让模型在不同的框架之间无缝切换，比如从PyTorch到TensorFlow
李翠花：ONNX确实是个好工具，尤其是在跨平台部署时。不过需要确保模型的算子兼容性，尤其是那些自定义的损失函数和激活函数。另外，量化的问题也需要提前考虑，毕竟你们的模型可能会部署在移动端。天问：暂时没有考虑这个。
李翠花：那就现在考虑，未来电脑上的业务都会转移到了手机，这是时代的必然性，不要抗拒它，尽快从电脑端转移到了APP。
不论是直播、购物网站、视频网站、通讯、小说网站，还是各种健康不健康的网站，都要服从大势。哪怕是网络游戏，也要尽快调整出手游模式来适应时代的发展。
谁先调整，谁就能吃到时代的红利。
天问：你觉得移动端最重要的是什么？
李翠花：算法，人工智能并不是一开始就要诞生出智慧生命，那不现实，是神才涉及的领域。算法可以推荐类似的内容，更精准的为用户推荐他会喜欢的商品和视频，从而留住用户。
算法可以更迅捷的回答问题，更加准确。
如果是视频网站的话，算法机制可以说是核心内容了。
如果是购物网站的话，当然是价格了，在某宝某东之外，还有一个购物APP的生态位，它的卖点必然是便宜，现在就看谁能抢占了，我的建议是农村包围城市，以人传人的方式进行扩张。
天问：你考虑到我们公司任职吗？我可以推荐你入职，年薪肯定能超过百万。
李翠花：我每年工资一亿。
天问：打扰了。
“你他妈的吹牛逼呢？”
田二三把李翠花叫了过来，板着脸训斥这个民心快八十的乡下妇女。
李翠花不好意思的嘿嘿笑着，完全没有三个月前那种对着老板骂靠嫩娘的气势了。
“俺要啥工