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292 得趕緊想辦法恁

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    lssvm算法中,聽到“算法”兩個字,基本就可以確定其起源於機器學習領域了。

    在這個領域中,雖然各類算法千般妖嬈,萬種風情。

    但是,機器學習,最終還是要落實到“學習”二字。

    只要落實到這裡,那就一定在李崢的射程範圍之內了。

    實際上,就連其基礎原理也與李崢學習無異。

    李崢,發動腦筋,做很多份卷子,繼而完善知識點,以達到無論做什麼樣的高考卷,都能拿到730+的分數。

    這便是一次完整的李崢學習,其目的是通過高考,並且排在林逾靜上面。

    而機器,運用某種數學模型,推測很多份火箭發射數據,繼而完善計算方法,以達到無論拿到怎樣的火箭參數,都能推測、診斷出故障,且準確率高於95%。

    這便是一次完整的機器學習,其目的是找出故障點,保證火箭發射的成功率。

    可即便原理如此簡單,機器學習卻依舊是精深的領域。

    沒辦法,難點全在算法上。

    還以李崢學習為例。

    在不考慮學魔加成的情況下,其效率和結果,取決於李崢的智商和學習方法,簡稱學法。

    那麼在相同的時間內,把李崢、林逾靜和劉新放在一起學習。

    那結果必然是天差地別的。

    一方面,大家智商不同,劉新可能學了還不如不學。

    另一方面,大家方法也不同,林逾靜這種偷奸耍滑的人,無論面對什麼知識,都一定能想出比較髒的學法。

    因此在通常情況下,三人最終的成績都會是——

    林逾靜≥李崢>>>>>……>>>>>劉新。

    在這個過程中,智商相當於機器的計算能力,學習方法也就相當於算法。

    而cpu算力這種事,是有專門人去忙的,只要喊著“amd,yes!”,cpu就會瞬間變強。

    其餘的重頭戲,也就通通集中在算法上了。

    lssvm也只是其中比較流行的一種,除去傳統的語音、圖像識別等領域外,其在核電站、石油化工、系統控制等領域的故障檢測中,也逐漸有所應用。

    但在航天系統,暫時還是以傳統模式和專家系統為主。

    系統內,自然有研究這個方向的院所。

    問題就是黃二已經通過了他們的檢測。

    這就說明他們的算法,並沒有察覺到現有的故障。

    這當然不是說他們的算法就是劉新算法,再差再差,也得是……差不多祁英男那種程度吧。

    既然眼前有機會,不如試著用林逾靜的髒腦筋搞一搞。

    “計劃就是這樣,不過現成的lssvm工具包直接拿來用效果可能不會太好,還要針對火箭數據做一些優化,所以才找到了pso粒子群優化。”李崢放下碗筷,平心靜氣說道,“你知道,我搞什麼東西都要把所有原理弄明白的,算法本身的一些數學問題,有點難啃。”

    “等等哦,我問問你沈老師。”林逾靜拿起手機擺弄了一番,等了半分鐘後,轉頭衝李崢笑道,“果然,你說的這個十一所早就有人做了,他們大概有四五種算法吧,應該包括這個什麼什麼sm。”

    “……”李崢麵皮一顫。

    “唔哈……”林逾靜掩著嘴蔑視過來,“就你這個樣子,好像發現了什麼了不得的事情一樣,好像一個民科哦。”

    “先不管民科不民科的,他們具體採用了哪些算法?如何優化的?”

    “這誰知道啊。”林逾靜衝機房努了努嘴,“反正我們現在用的這套數據分析系統,也是他們做的。”

    “可……既然這樣……”李崢揉著頭道,“他們改幾個參數重新過幾次就是了。”

    “他們在做了啊,誰說他們沒有?”

    “那我們測試組在這裡做什麼?”

    “是啊~”林逾靜哼哼著說道,“所以我啥都沒做,自己看火箭圖啊,就拿這裡當可以上內網資料庫的機房好了。”

    “你這也,這也……”李崢想說消極怠工什麼的。

    但仔細想想,身為連行都沒入的人,儘快學習知識已經是最積極的做法了。

    反倒是自己,像是打了雞血一樣。

    “那我也再學幾天吧。”李崢把桌上掉的飯粒擦到了餐盤裡,“真幹起來才知道,每件小事都有專門的團隊投入巨大的精力去做,專業領域太多太深了,一個人的精力又太少了。”

    “呵,你不是說要鍛鍊合作的麼?”林逾靜也整理著桌面說道,“一干起來,就又跟學習似的閉門造車啦?”