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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。

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