许伯纬老师的讲课速度奇快,两节课下来解决了全书70%的内容,起初陈博还能跟上节奏,后边懵逼到活动手腕刷步数了。
陈博眼神飘忽四顾,座下大部分人都在认真听讲,时不时埋头记个笔记,脸上神情淡然自若,没有任何情感流露。
“我们做的是同一道题吗?”
陈博扪心自问,进行着深刻的自我反省。
动态模型不仅是时间动态,更是空间动态,分析题干所给数据,到某处关键的节点,突然要引入另一个模型佐证,把所有相关项全罗列出来,少则十几个,而且眨眨眼还会变样。
“为什么说今天作出的预测结论到明天可能被推翻。”陈博挑了个自己能看懂的问题问。
王旭解答道:“因为多了一天的样本啊,在细微变化能引起质变的事件中,预测的保质期可能只有几秒钟,所以系统会基于即时数据调整结论。”
他同时强调说:“枫巢的滞后性大概在毫秒,属于全球独一档。”
从数据的收集整理,再到后续的分析调整,整个过程耗时竟然如此之短,AI的潜力远超陈博想象。
他试图从最简单的单因素动态入手,可这时下课铃响了。
“好了,同学们,遇到困难相互解决一下,我先走了。”
没等陈博参透这句话的意思,老师人已经不见了踪影。
“你那道算心情愉悦度的,怎么样?”公式看不懂,陈博只能借助于王旭的例题讲解,渴望从中得到启发。
王旭不假思索道:“比正常状态提高13%,基本与历史均值持平。”
“先前不是说有很多种可能吗?全部排除掉了?”陈博追问道。
王旭摇摇头:“没有,这个13%是按现实世界的时间算的,如果月底是12月,意味着马上有年终奖了,借贷的负面效果会被削弱,算出来的值会比13%大。”
“这玩意不是一天两天能搞懂的,下回有机会再慢慢研究吧。”王旭揉了揉太阳穴,起身的站姿不太稳。
“头疼,得去吃个营养餐补充体力。”
陈博瞅了眼示数,才3000多步,别第一天就打卡失败了。
“我去跑步了,你自个安排吧。”
“哟,不死心呐。”王旭笑了笑。
陈博挥拳发誓道:“我买个手环,不是刻意来显摆的,投出去的本金一定要收回来。”
“行吧,祝你亏的更多。”
这回陈博没有选择绕田径场跑圈,校道那么长,沿途的风景又好,在消耗卡路里之余还能饱览学校的沧海桑田,一举两得。
“卧槽,哪里来的烤串味,这孜然,太香了吧。”
寻着气味来源,陈博找到了以前旧图书馆的位置,那里如今成了校内商城,门口摆着个碍道的烤串炉,10元/10串牙签肉的字样醒目而刺眼。
“不行不行,一口吃下去的肉,得跑断两条腿才能
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