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。”

    陈博瞅了眼示数,才000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。