许伯纬老师的讲课速度奇快,两节课下来解决了书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06毫秒,属于球独一档。”

    从数据🎔🐴🄃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🎔🐴🄃假思索道:“比正常状态提高1,基本与历史🜥🄍均值持平🅰🊋。”

    “先前不是说有很多种可能吗?部排除掉了?”陈🊒🏰博追问道。

    王旭摇摇头:“没有,这个1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1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0😧🃴🛼00多步,别第一天就打卡失败了。

    “我去跑步了,你自个安排吧。”