寧為先是拿起了手機。
　　
　　果不其然，開啟了靜默模式的手機又快炸了。
　　
　　二十多個未接電話，微信里的消息更多。
　　
　　魯師兄、孔院長、陸主任、李導(dǎo)員、實驗室的余師兄、跟幾位教授、還有寢室里的三個兄弟，跟幾個平日里關(guān)系不錯的同學(xué)，都打來了電話。
　　
　　除了寢室里的兄弟，其他人寧為一一回了過去，表示自己沒事，順便道了聲謝。
　　
　　光是回電話就用了半小時。
　　
　　跟孔院長聊得時間最長，大佬的言下之意寧為也聽懂了，下次需要學(xué)術(shù)交流，江大的教授也是很多的，沒事少跟魯師兄聯(lián)系，會被帶壞……
　　
　　然后又跟魯師兄就一些問題探討了兩句。
　　
　　跟其他人報了個平安。
　　
　　然后便開始看微信，果不其然，班級群、寢室群、聯(lián)誼寢室群，群群炸鍋。
　　
　　寢室群里的畫風(fēng)依然是熟悉的群魔亂舞。
　　
　　“@寧為對不起，當(dāng)時爸爸不在，不然絕對一拳揮過去，讓他知道302寢室的鐵拳有多猛！”
　　
　　“@寧為有事兒沒？有事沒事都吱一聲??！”
　　
　　“@寧為不管網(wǎng)上鬧得多兇，你都要記得爸爸們對你的愛不會變的，我們永遠支持你！”
　　
　　聯(lián)誼寢室群里的女生們也在關(guān)心的打聽他的情況。
　　
　　至于班級群，更是群情激憤，就差沒組織一票人來郾城把那個紀子珩永遠留在這里了。
　　
　　寧為連忙冒頭，每個群里都水了幾條消息。
　　
　　大概就是自己做題做暈了頭，手機保持靜默，沒看到大家的消息，他其實沒什么事情，甚至根本沒注意到網(wǎng)絡(luò)上的風(fēng)暴……
　　
　　見到正主兒回復(fù)，群里頓時更活躍了。
　　
　　寧為又花了十分鐘，在群里跟大家插諢打科一番，然后打開電腦上網(wǎng)。
　　
　　在網(wǎng)絡(luò)上寧為開始以第三視角了解整件事情的始末。
　　
　　是的，雖然這件事在網(wǎng)上的熱度依然不停瘋漲著，他甚至還是當(dāng)事人之一，但從頭到尾，他都沒有參與其中，還得重新了解。
　　
　　好在微博敏感的注意到了這個熱點，直接拉了個專題，相關(guān)的微博內(nèi)容跟討論都被加了進去。
　　
　　這節(jié)省了寧為不少時間，從燕北大學(xué)官微發(fā)聲，到江大開始聲援，從田導(dǎo)的發(fā)言，到魯師兄發(fā)布的錄音，再到好多友校幫他說話，還有許多可愛的同學(xué)們跟師兄師姐們自發(fā)組織上微博的應(yīng)援……
　　
　　不感動，那是假的，從頭到尾心里都是暖洋洋的感覺。
　　
　　他還看到一個大概還是初中的小女生，在相關(guān)話題下很高調(diào)的宣布脫粉她的愛豆，從今天開始好好學(xué)習(xí)……
　　
　　最后他還刷到了紀子珩最新的一條視頻聲明……，嗯，這個有點無趣了。
　　
　　但不管怎么樣，這一刻他覺得自己留在國內(nèi)的決定簡直太英明了。
　　
　　如果是在國外，遇到這種破事，真的有這么多人自發(fā)的為他說話嗎？
　　
　　寧為也想說點什么。
　　
　　卻突然發(fā)現(xiàn)他還沒微博號，好在申請挺方便，然后實名注冊。
　　
　　成功后，看著話題的內(nèi)容他一時間也不知道該說些什么好，雖然滿懷感激，但這一刻思路卻卡殼了。
　　
　　空有學(xué)霸的大腦此時竟然想不出應(yīng)景的文字，苦惱。
　　
　　此時電話突然亮起，跟著響了起來。
　　
　　來自京城的號碼，寧為想了想，接了起來。
　　
　　“喂，請問您是江大數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院的寧為同學(xué)嗎？”
　　
　　“哦，我是，請問您是哪位？”
　　
　　“哦，寧為大神您好，我姓潘，是新浪微博的工作人員，我們在后臺看到您剛剛申請了微博，請問需要我們幫您做一個官方的實名認證嗎？經(jīng)過認證之后，就能在您的微博上顯示出您官方認證的身份，也能避免有人冒充您的身份混淆視聽?！?br/>　　
　　“麻煩嗎？”
　　
　　“不麻煩的，最多耽誤五分鐘，我引導(dǎo)您提交一些資料就行。”
　　
　　“那行吧?！?br/>　　
　　……
　　
　　十分鐘后，寧為看著認證過后的微博，終于想好了措辭。
　　
　　“我是寧為，剛看到整件事情，感謝大家的信任與支持。想說點什么，又不知道說什么好！那就給大家拜個早年吧！祝大家新的一年快樂能單調(diào)遞增，煩惱是高階無窮，好運連續(xù)且可導(dǎo)，理想一定洛必達！”
　　
　　沒去試圖解釋什么。
　　
　　因為寧為發(fā)現(xiàn)根本沒有必要，所有基于邏輯跟理性的判斷，大家已經(jīng)都幫他說了，再去解釋自己沒說那些話，有些畫蛇添足了。
　　
　　而且紀子珩那條最新聲明已經(jīng)論述了事情的前因后果，他在說一遍也沒了什么意義。
　　
　　就這樣，挺好的！
　　
　　做完這些，他便關(guān)了微博，長出了口氣，開始下載今天實驗室最新上傳的實驗數(shù)據(jù)，繼續(xù)做各種記錄跟比對，心情放松之下突然來了靈感，開始將所有異常數(shù)據(jù)歸類，然后按照今天靈感爆棚時想到的一種數(shù)學(xué)方法進行堆棧。
　　
　　很快，寧為似乎從這些紛雜的數(shù)據(jù)中找到了規(guī)律。
　　
　　終于他在無數(shù)紛雜的數(shù)據(jù)中找到了一個個異常值，再次歸類，寧為發(fā)現(xiàn)所有這些找出的異常數(shù)據(jù)在一定情況下，滿足正態(tài)分布特點。
　　
　　這次終于有眉目了。
　　
　　對比數(shù)據(jù)的特點，寧為終于發(fā)現(xiàn)所有發(fā)生錯誤的數(shù)據(jù)同時指向算法回歸部分的一個問題。
　　
　　湍流算法在讀取異常數(shù)據(jù)流的時候需要經(jīng)過多層判定，并對初篩出的疑似爬蟲或惡意連接信號做出一個預(yù)標記，并導(dǎo)入自己的數(shù)據(jù)庫，進行下階段的數(shù)據(jù)比對。
　　
　　比如最淺層的對不合規(guī)瀏覽器頭，或者包含了爬蟲信息的瀏覽器頭的判定，以及對某類ip一定時間內(nèi)訪問次數(shù)的判定等……
　　
　　而在數(shù)以億次的處理正常連接請求之后，記錄下當(dāng)數(shù)據(jù)對流時產(chǎn)生的數(shù)據(jù)特征，再跟數(shù)據(jù)庫內(nèi)異常數(shù)據(jù)進行比對，嘗試放入，再比對，發(fā)出驗證碼，再比對，這一過程中，最后反饋給算法的是數(shù)據(jù)流的異常特征碼，對符合異常特征碼的信號進行標記，而不是標記具體的ip。
　　
　　問題就出在這里，在某次次遞歸過程中，極少數(shù)正常的請求在比對并自動記錄特征碼的過程中，反饋時出了異常，這就導(dǎo)致同一類特性的數(shù)據(jù)全部被系統(tǒng)錯誤判定。
　　
　　這個時候就體現(xiàn)出文檔做得足夠細致帶來的好處了。
　　
　　找到了實驗室測試誤判率無法降低的原因所在，修改了思路，然后只需要查閱文檔，很快便精準的找到了需要修改的部分。