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哪怕是完全不了解的事物，《监察律》也能够得到‘模糊感知’，他利用《监察律》查看机器人物理层的构建、命令、应用，发现就能感知到一些不完善的地方。
他能说出什么地方有问题，但是不知道具体存在什么问题。
这就是‘模糊感知’。
实际上，他对计算机最底层，硬件和软件的衔接知识，就只是知道个大概，真正的了解远谈不上有多少。
那牵扯到硬件、自动化的知识。
对于纯粹软件代码来说，使用《监察律》就简单多了，尤其是自己编写的代码，甚至连精力都不消耗，直接就能找到问题，还能知道具体有什么问题，甚至能感知到‘理想的修改方向’。
这可以理解为，个人的了解足够多的时候，就构成了大量的‘条件线’，而‘条件线’能大大减少消耗的精力，还能让‘感知’变得更加清晰。
所以《监察律》的使用特点，和《因果律》差不太多，很多情况都可以直接做‘监察’，不能‘监察’的要么不是因果关联，要么就是太过复杂，精力不足导致无法使用。
‘监察’的结果则和条件直接相关，条件充足就可以清晰的感知。
否则就只能模糊感知。
赵奕忽然想到了刘教授的算法包，几个算法包一直都在电脑里，长期被放在角落文件，他只打开过一次，烦躁的就不想再打开了。
现在可以试试。
刘教授发过来的算法包，是手下带的学生做出来的，运行、调试都没有问题，只是有很多的bug，算法也太复杂了一些，计算量上必须要简化，他就赵奕帮忙看看。
之前赵奕实在有些看不懂，主要是大学的知识不够多，有些地方就搞不明白了。
他有心重新设计一下，但想想刘教授也不着急，重新做算法包也很复杂，还不像是张震的兼职一样，做出来就有钱……
咳咳。
最后一点不重要。
赵奕从来不是向钱看的人，他打开了算法包以后，就直接《监察律》找问题。
很有效！
虽然算法包还是有一些地方搞不明白，想从头到尾弄明白过去，也是很复杂的一件事情，但《监察律》直接帮助找到‘有问题的地方’，有些还能清晰的知道‘理想的修改方向’，还有的地方只能模糊感知，却能明白哪些代码有问题。
这样就标记出来就好了。
赵奕把算法包从头到尾的标记一遍，
