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。
预计到2035年，东南亚人口将增长12％，对食品的需求增长40％。然而，全球三分之一的食品被浪费，亚洲40％的损失发生在商品供应链的后期。减少后期损失可以获得471万公顷的机会，相当于法国耕地面积三倍。在东南亚，减少这些损失40％相当于获得180万公顷的粮食产量，大约是马来西亚农业用地的22％。
标题党一把。大跃进时期之后 这片子看完就一个感觉，Mississippi 真是黄金水道啊。和长江一样。 via
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