第35章案子破了(1 / 1)
说起大数据的原理,真说有多么的复杂?那倒也不见得。
最简单的应该就是触发关键词。这在商业方面的运用就比较多。
比方说:喜欢逛网上店铺,就会定点推送某几类商品;喜欢某些新闻;就会定点推送某些公众号;喜欢主播小姐姐,就会定点推送某几个女主播;喜欢暗戳戳的浏览某些那啥啥的网站,就有电力公司到你家抄水表……
复杂一些的,就是通过分析数据样本,获得需要的预测结果。这其中就要涉及到某些核心算法。
其实一组、两组数据样本,计算量并不怎么大,就好比李缘就能手工计算。难点在于,从海量的数据样本中,删除无效数据样本,挑选出少量有效数据样本。并且能够得出合理范围内的预测结果。这就需要大型服务器了。
从某方面说,大数据和推理有点类似,但也有所不同。
推理需要线索,进行符合逻辑的推演。如果遇到无头案,推理也只能抓瞎。
大数据当然也需要线索,但它主要依靠的是暴力运算。反正一锤子砸下去,总能得到结果。至于准不准确?那就管杀不管埋了。
而盗窃案是就最难侦破的案件之一。随机性强、固定证据困难。再加上这个盗牛贼案几乎就是无头案,连有效线索都相当少。
因此当李缘算出结果,他自己都有点不自信。因为结果里的关键词:“外行、开发区、货车、工厂……”
除了货车还能够理解,偷牛后总需要运输。其他的关键词就……很荒唐吧?
就说那个外行吧。一个把邻近三县公安局搞得焦头烂额的盗窃团伙,居然是外行?并不是惯偷?这就有点搞笑了吧?
没想到李缘有点不自信,这些刑警倒开始议论纷纷。
“开发区那里都是工厂,那里没发生过偷牛案吧?”
“估摸着兔子不吃窝边草?可以看看地图,就这里一圈没发生过盗窃案。反而周边的乡镇都有。”
“那就是外行咧。我们以前的重点是本地二流子。他们几乎都在家里附近小偷小摸。有的根本就没出过本乡本土。”
“有道理,外行说明没有案底。他们逃出了我们排摸的视线。”
“那为啥有工厂、货车?”
“很有可能偷牛后直接运输到外地,根本没有在本地销赃。”
“……”
到底是专业的刑警,他们根本没去管是否荒唐,首先就开始讨论起可能性。毕竟这些刑警见多识广,更荒唐的案子都不知道接触过多少。
见讨论的差不多,崔天放直接下令道:“现在开始分组带队,把开发区所有的工厂都排摸一遍。重点检查有货车的工厂。绝不能放过一个漏洞。”
“是!”
到了此时,专案组最怕的就是没有线索,并不是线索准不准确。不管三七二十一,先把人手全部都撒出去……
……
当全体行动后,整个指挥所就变得空荡荡的,只剩下了李缘一个游手好闲的人。他也不好意思打搅别人,索性找个角落休息一会。没过多久,他就彻底的陷入了梦乡。
当李缘被一阵吵闹声惊醒的时候,已经快要到凌晨四点。警车不断的归来,到处是警察兴奋的声音。一个个犯罪嫌疑人被纷纷押送进门,整个指挥部洋溢着欢快的气氛……
等待了一会儿,崔天放出现在李缘面前:“小李,感谢你的帮忙,案子已经破了。现在还在侦破阶段,详细情况不能多说。不过你放心,肯定会给你嘉奖。”
崔天放同样大松一口气。太折磨人了。如果那是命案,倒也说得过去。但就一个区区盗窃案?几乎把三个县的县局折腾的死去活来!
既然能够破案,李缘同样很高兴:“那崔队,我应该没啥事了吧?”
“哦哦,我看哪辆车有空,会安排送你回霞山所。不过现在正忙着录口供,你是不是多等一会儿?”
听到这毫无诚意的承诺,李缘笑了笑:“还是等天亮后,我去坐班车吧!”
“那……也行!这次招待不周。怠慢,怠慢了。”
“呵呵。”
……
天亮以后,李缘搭乘头一班班车赶到县城,又搭乘另一班班车回到了霞山乡。当来到乡派出所取自行车的时候,早已经到了下午快三点。
挥挥手,向王全和几位同事道别:“全伯,案子破了,袁所几个应该很快回家。那以后我就不来了?”
王全却有点依依不舍,他又很为李缘高兴:“你这小魂淡早该滚蛋了。放心,我会为你多争取点津贴,局里应该也会给个嘉奖吧?”
“算了算了。呵呵。”李缘根本不在乎那些东西。他以后又不会在体制里混。
回去的路上,李缘突然想到,那群刑队的魂淡,他们这不是过河拆桥吗?居然连个车子都不派?自己应该已经成为刑队公敌了吧?
不过在那里打脸鞭尸,好爽啊!而且现在事了拂衣去,深藏功与名,好装逼啊!
就是有点奇怪,那个……就叫獬豸系统吧!那个獬豸系统成功率也太高了吧?一出手就来了个三发三中?这似乎已经不是运气,肯定有一定的原因。
李缘仔细的一琢磨,他就发现,除了基层掌控能力的大小以外,应该在几十年后,随着法制健全,就比较讲究程序,无论是执法,或者破案,警察都有点软,一副“娘娘腔”的模样。
哪里像现在,作风强悍凶猛,有嫌疑抓进去再说。铺天盖地的一锤子买卖,反正也不怕抓错。
未来抓错放了,会获得国家赔偿。多的还能拿到几百万。现在抓错放了,居然还会敲锣打鼓、喜极而泣的过来送锦旗?
所以说……还是应该承认,后来文明执法,保障人权是有进步意义的!
不过话说回来,如果放在这个时期,一个暴力破解的大数据,再加上强悍凶猛的破案手段,那才是真正的绝配!
万分可惜,大数据生不逢时啊!
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