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。”