第5章 未來的設想

人一閑下來就愛胡思亂想，這會兒躺在病床上的羅凡手裏要什麼沒什麼，只能靠胡思亂想來消磨時間。

作為一個重生者，羅凡想的自然是要怎麼抓住這次重生的機會，少說賺他十幾二十個小目標。

羅凡前世是一個碼農，最擅長的就是敲代碼了，腦子裏記得最多的也還是代碼。

什麼股票，黃金，債券的走向他通通沒印象，唯一有印象的就是基金了。

20年12月份那會兒，羅凡看同事買了白酒和醫療的基金天天賺好幾千，他也心動了，跟着入了坑，結果沒幾天基金開始狂跌，而他同事卻已經偷偷跑路了。

後來有一次聚餐，羅凡的同事告訴他，當一個從來不玩基金的人都入坑，那就得趕緊跑路，不然就等着被割韭菜吧！

除了這些金融產品，羅凡也就記得2014年世界盃德國1比0阿根廷奪冠，2018年法國隊4-2擊敗克羅地亞隊奪冠。

再有就是傳說中重生必買的比特幣了。

等等！2009年！現在是2009年啊！羅凡突然眼前一亮，想起了一件很重要的事情，2009年6月9日也就是今天凌晨，蘋果公司發佈了iPhone3。

而安卓系統更是在2008年9月23日就已經發佈了。

這表明智能機的時代其實已經開啟了。

想到這兒，羅凡腦子裏冒出了一大堆想法，其中最清晰的兩個要屬面部識別和聽歌識曲了。

（ps：面部識別這一概念大致出現在20世紀60年代，初步成型是在90年代，也就是基於可見光圖像的傳統人臉識別技術。

主角這裏說的是基於主動近紅外圖像的多光源人臉識別技術，也就是後來在商業用途方面特別是手機app上的人臉識別，而其相關專利註冊是2010年以後的事，而且大多是由阿里註冊的。）

說面部識別可能有些人不太清楚，但一說笑臉識別大多人應該都是有印象的。

笑臉識別就是面部識別的一種應用，顧名思義笑臉識別就是通過AI識別人的笑臉的技術，這一技術大多運用在拍照中。

在拍照時，相機會智能的識別圖片中的人臉，對識別出的人臉進行專門的自動對焦，可以使拍出照片中的人的臉部表情更真實更清晰，笑臉識別就是相機會自動識別人面部微笑的表情，對人的臉部區域進行專門的的自動對焦拍照。

笑臉識別最初是搭載於索尼T200相機上的，這款相機是發售於2007年，也就是說笑臉識別技術其實已經出現了。

但羅凡這裏想到的面部識別跟索尼的笑臉識別是不一樣。

這個面部識別技術是結合了大數據和一套全新AI算法的，更重要的是面部識別這個的應用卻不僅僅在拍照上。

後世手機的面部解鎖，支付寶的刷臉支付，都是用了面部識別技術。

面部識別太多app需要了，羅凡前世不知道敲了多少遍了相關代碼，這些東西已經刻在腦子裏了，如果羅凡願意，他現在就能把面部識別技術搞出來。

當然，受限於現階段的AI算法和相機精度，面部識別是很難做到前世那種程度。

除此之外還有聽歌識曲。

這個技術對羅凡來說也是相當熟悉，羅凡13年剛剛參加工作就進入了某個音樂app公司上班。

當時這個app因為企鵝音樂搭載了聽歌識曲技術而要求他們全力以赴攻克這個難題。

聽歌識曲，說白了就是運用到音頻指紋的算法來提取每首歌的指紋，建立歌曲指紋庫，當用戶通過錄音請求的時候，聽歌識曲會先對這段音樂提取其音頻指紋，再對該指紋進行比對匹配，找到數據庫中匹配度最高的那首歌。

說起來很簡單，做起來卻非常難，當時羅凡所在的技術部門日夜顛倒幹了兩個月才徹底攻克這一技術。

自那以後，這個技術的相關代碼就刻在了羅凡的腦子裏了。

羅凡打定主意，等他一出院就去把面部識別和聽歌識曲的代碼敲出來，然後去註冊專利。

有了這兩項技術專利，每年光授權費應該就能足夠他實現經濟自由了。

想到這兒羅凡突然有種不真實的感覺，他下意識的掐了自己的胳膊一下，隨着劇痛傳來，羅凡確認了自己不是再做夢，他真的回到了2009年6月9日。

不知不覺三天過去了，和前世一樣，打了三天的點滴，羅凡後腦勺的瘤子完全消了下去。

這三天羅凡躺在床上都快悶死了，好在昨天張帥來看他，陪了他一下午。

聽張帥絮絮叨叨說著學校里的事兒，羅凡記憶深處的一些事兒也被挖了出來。

羅凡所在的高中是他們市的一中，一中的學生分為三種第一種是每年正兒八經考進來的，這種的就是全市中考的前300名，第300名的分數就是一中的分數線。

第二種是300名往後的，每年差不多收200人，但這類學生想進一中都要交錢，起步價1萬，差分數線一分補交300，低於分數線50分的，交多少錢都不要。

第三種是藝術生，只收那種從小學習了一門藝術，且中考成績不低於500分的，這類學生人數最少一般只有7，80人。

一中的競爭壓力非常大，普通高中都是高二才分文理，一中從高一下半學期就開始分文理了。

然後每學期都會重新排班，期末考試的前50在尖子班，51到100名在側重班，剩下的都是普通班。

尖子班是一中每個年級最優秀的學生，裏面的學生最差也要考進211，側重班的目標則是最差也要考進一本，普通班就是二本了。

值得一提的是一中這個縣級市的高中，本科率居然高達97%比一些省重點都強，不過一本率相較而言就要差很多了。

畢竟省重點匯聚的是一個省的尖子生，人家的隨便拉出來個班成績都能和一中的側重班五五開。

羅凡和張帥兩人算起來也不一直都是同學，羅凡成績一直穩定在全校理科前列，其實應該說前三比較合適，這三年來羅凡就有一次掉出了前三。

反觀張帥，成績一直都是起起伏伏，在尖子班和側重班之間左右橫跳。

不過高三下半學期張帥是在尖子班的，他在高三上半學期的期末考試“爆種”了，考了590多分，剛好全校第50。

進了尖子班，張帥回回都是班級最後一名，每次羅凡和張帥見面，張帥總會吐槽一下這件事，說什麼早知道就不考進尖子班了，他在側重班也是穩定前三的。