本文分析了算法实验中如何产生更多粮食并取得最优业绩。速度和推全顺序很重要，新增卡片、算法、城市和链路都是算法的盛宴。地利比天时更复杂，算法工程比算法本身更重要。特征优化比模型优化更靠谱。实验推全是手段，目的是获得同事认可。基线维护困难，复杂系统导致优化打折扣。实验数据需要深入理解。算法系统复杂性导致后续优化打折扣。实验需要机制保障。创新是算法工程师存在的理由。