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。 本章未完，请点击下一页继续阅读！ 第1页/共5页