许伯纬老师的讲课速🔩度奇快,两节课下来解决了书7🅙0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🔮🄁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。”