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突然跨领域大规模学习。
没学的时候,会觉得很可怕。
而一旦真学起来。
只会觉得更可怕。
而李峥要应对的,也并非是考试,而是真来。
他的第一步,是达到计算机学士的水平。
身为老程序员,这个不难。
第二步,是达到机器学习方向硕士的水平。
这个……
其实也不是很难。
只是,硕士也分为摸鱼硕士和大佬硕士。
作为摸鱼硕士,能通过考试顺利毕业,大差不差找个工作就可以了。
至于大佬硕士,则要在学习阶段精深掌握本专业大量的核心知识。
包括但不限于概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论……
这其中对于数学的要求,已经超过了李峥之前参加的所有竞赛总和了,大约相当于80个生物国金的学习量。
在这种级别的数学压力下,李峥一天才100个小时出头的学习时间其实是不够用的,本该被庄子针对的更惨才对。
未曾想到的是,在这种绝望的学习强度中,曾经很无意的一点学运发挥了作用。
【学习天赋:数学大脑】
【可在思维中,将问题尽可能地转化为数学问题,并以恐怖的神经效率,完成可能的计算。】
这个在解其纷调教下,重构数理思维拼出来的天赋,李峥此前还只在心算速算之类的时候能感觉到,最初的直观感受仅仅是增强计算能力罢了。
但此时随着数学钻研的深入,潜入各种群,看一些硕博士大佬交流的时候,方才发现那些困扰大家很久的cholesky分解、拉普拉斯矩阵和归一化拉普拉斯矩阵等难点,在自己这里却只是顺水推舟,迎刃而解。
另一方面,随着数学底子越来越厚,再回过头来看十一所给的现有算法,也自然是越来越顺,偶尔还会迸发出一些优化思路。
不知不觉间,初遇解其纷时他所说的话,并没有随着时间淡化,反而越来越清晰——
“学好数学,能学多好学多好,不仅是竞赛,将来也很重要。”
在学了,解老师。
然而就算学到大佬硕士水平,却还只是第二步。
第三步,是实践应用,能运用这些知识参与工作,实际改良故障诊断算法。
这就需要大量的项目经验积累了,要真的996半年才算入门。
但对有些人而言,你还在门外往里爬,她就已经像妖怪一样不知何时钻进去了。
【有一只妖怪,每当你踏上一层,却发现她依然在你上面。】
【——林逾静妖】
林逾静在学习了李峥120不到的内容后,先于李峥达到硕士水平之前,在实习第三天的下午5点50分,将【基于xgboost和自回归模型的发动机故障优化】,以及【基于综合模糊聚类算法的液体火箭发动机故障诊断】发给了李峥。
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