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赵奕一口气做了四个张震发来的算法包,感觉手指要比脑子累的多,他喝杯咖啡休息的时候,还抽时间看了下刘教授发来让帮忙修改的算法包。
这几个算法放在电脑里,连动都没有动过一下,他倒是想过耐心看看,一直都没有抽出时间。
另外,主要是很难看懂。
刘教授的人工神经网络方面的研究,已经到了世界最顶级的水平,他做研究所使用的算法,都和最顶尖的研究相关,肯定会牵扯到一些高深的数学方法。
作为研究的主导者,主要工作是制定框架,肯定没有时间去一个个写详细算法,算法包都是刘教授带的博士生写的。
这几个算法包都能调试运行,但因为牵扯的数据太繁杂,程序运行的计算量是个大问题,输出数据并不完美,等等,就只能继续做修改,而修改起来也非常的困难。
刘教授找其他人帮忙的重要原因是,撰写算法包的博士生已经毕业,不继续跟着刘教授做研究了。
这是很正常的事情。
博士生就是跟着导师做项目,项目是否完成和他们没关系,他们就等于是公司打工的,干的好也许会选择留下来,干不好能离开就离开了。
‘国家科学院’可不是一般人想留就能留的。
赵奕很认真的看起来,有个算法包的主题和数据分析、区分有关,也就是根据一些特定的数据信息,判断图片的主要内容是什么。
听起来似乎很简单,做起来却很不容易。
比如,最简单的,区分猫和狗。
猫和狗的形态差不多,身体构成都是一样的,凭借一个单独的数据,根本就无法做出区分。
当用数据分析猫和狗时,可以根据‘相似度’来区分,也就是‘目标和猫有多少相似’、‘目标和狗有多少相似’,随后把两个数据做对比,和哪个相似度更高,就会判定是哪个。
以上判断的前提,还是计算机本来就有猫和狗的特性数据。
这是最简单的。
刘教授发过来的算法包,数据分析内容就复杂多了。
赵奕看了好半天,干脆就去翻‘数学参考书’,他的高深数学知识实在太匮乏,而数学是计算机的理论支撑,高深的算法要用到高深的数学,两者可以说是息息相关的。
……
第二天去上学就轻松了。
只要是上学的时间,就不去想计算机、算法问题,而是一心放在学习上。
赵奕很享受高中的时光,他感到轻松的原因,也和考试成绩有关,期中考试拿到了六百六十分,只要再努努力考上水木问题不大。
这样心里就有底了。
之前赵奕对学习感到焦虑,最主要是成绩差的太多,水木大学的录取分数太高,普通的学生绝对是想都不敢想的,好在他的分数提升上来,学习上的压力也就小了很多。
当然。
骄傲是不行的。
赵奕依旧非常的努力,他的两个拉分科目是语文和理综,准确的说是语文、化学、生物以及物理。
理综的科目说直白些,和数学其实差不多,都有固定的答案,有一些不会的题目,就等于是拉分了,相比之下,语文题目的活动性强,有些题目被扣分也没办法,固定答案的题目,需要大量的积累和背诵,系统的能力并不能帮助提高记忆力。
这是很无奈的地方。
比如,古诗词的默写,每次都会成为扣分点。
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