从小陪我长大的熟练度面板第40章平息

期中考试的余波渐渐平息飞云一中的校园生活仿佛被春雨洗过焕发出新的活力。

银杏树叶愈发葱翠阳光透过叶隙在林荫道上洒下斑驳的光点。

凌空在技能修炼的道路上稳步前行而青春的趣事也如同这春日里不甘寂寞的野花在他严谨的日程表缝隙中悄然绽放。

“技术宅的‘浪漫’晚餐计划” 某个周五凌空偶然听到班里女生讨论一家新开的“星空主题”餐厅据说氛围极佳特别适合朋友小聚。

他心思一动想到小组成员近期为了项目和各种考试都很辛苦或许可以组织一次团建。

然而凌空的“组织团建”方式注定与众不同。

他没有直接在群里问“周末要不要一起去那家新餐厅”而是默默打开了电脑。

第一步【信息检索：熟练（250/1000）】启动。

他找到了餐厅的官方网站、社交媒体账号、所有公开的菜品图片和用户评论。

第二步【数据分析：精通（600/）】启动。

他爬取了近三个月的所有评价进行情感分析和关键词提取统计出好评率最高的菜品、被吐槽最多的服务弱点、甚至不同时间段的人流量分布图。

第三步【算法设计：熟练（250/1000）】启动。

他基于收集到的数据建立了一个简单的决策模型输入预算、口味偏好（他根据平时观察默默记录了大家的喜好）、出行时间等变量模型会自动生成最优的点菜方案和抵达时间建议。

第四步【可视化：熟练（180/1000）】启动。

他将分析结果做成了一份精美的、带有交互图表的数据报告PPT！周六上午小组线上讨论项目进度时凌空突然说：“稍等有个团建提案给大家看一下。

” 然后他共享了屏幕打开了那份令人瞠目结舌的“星空餐厅用餐可行性分析报告”。

“基于2589条有效评论分析该餐厅总体评分为4.3星环境氛围得分最高4.8星但服务质量波动较大标准差为0.7……” “推荐菜品TOP3是：‘星云烤鸡’（好评率92%）、‘银河炒饭’（88%）、‘行星布丁’（95%）。

避雷菜品：‘黑洞意面’（差评率45%主要抱怨太咸且分量少）……” “最优抵达时间为周六下午5点30分此时人流量处于峰值下降初期无需等位过久且能避开6点半的晚餐最高峰……” “根据我们四人的历史口味偏好数据（注：基于以往聚餐观察估算）推荐点菜方案为：A套餐性价比最高覆盖所有推荐菜且营养均衡；或者B套餐侧重晓晓偏好的甜口和暮雨偏好的清淡……” 屏幕另一端陷入了长时间的沉默。

苏晓晓第一个爆发：“凌空哥！！！我只是想去吃个饭！不是要去执行航天任务啊！还需要先看数据分析报告的吗？！” 林雪则难得地表现出极大兴趣：“数据来源可靠吗？情感分析的模型准确度如何？差评关键词‘上菜慢’出现的频率具体是多少？能否看一下原始数据分布？” 苏暮雨忍着笑声音温柔地传来：“凌空……很用心。

分析得很全面。

所以……结论是推荐我们去对吗？” 凌空这才从数据世界中回过神来意识到自己似乎又“过度工程化”了有点不好意思：“呃……是的。

综合分析值得一试。

当然最终决策还是……” “去！必须去！”苏晓晓抢着说“我要去看看那个95%好评的布丁到底多好吃！顺便验证一下你的数据准不准！哈哈哈！” 于是这次由一份数据分析报告引发的聚餐就在一种奇妙的气氛中定了下来。

结果当晚餐厅的菜品、服务、甚至上菜时间都惊人地符合凌空的预测。

苏晓晓一边吃着布丁一边感叹：“凌空哥我以后去哪吃饭都得先找你算一卦了……”凌空只能无奈地笑笑【实用主义：熟练（70/1000）】再次得到了奇怪的验证。

“‘敌方’信号干扰” 物理实验课学习无线电波的发射与接收。

张老师让大家分组用简易设备调试接收特定的频率信号。

凌空和林雪一组很快就像两个特工一样熟练地调出了清晰的示范信号音。

隔壁桌的赵强和苏晓晓一组（随机分配）则陷入了与噪音的斗争。

他们的接收器里充满了刺耳的沙沙声和奇怪的干扰音。