第52章 苏1茜的邀请(1 / 2)

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基础书馆,楼。

平坐在角落靠的一张子。

前桌上着笔记电脑,脑旁是杯麦斯外带咖,桌上落的放几本英封面的

在翻看一本书。

封面样为“DeepLerning”(深度学)。

平本来是觉得楼人太,好多来搭讪,让他胜其烦。

这才到人少些的二

想到,楼书库列的自科学类书,一给他打了全新大门!

数理化、机械电、计算、航空天……

这些前他很少猎的理科专业籍。

他智力到89-94的在,

经可以较轻松理解、懂……

这一点江平非惊喜!

前世虽他学习绩不错,有时也人称为“学霸”……

家人知家事。

江平知,他只因为比努力而

,无论中还是学的课,都还没有到要比拼赋的程……

一点从得到系时。

的智力性只有72,就以看出。

他实上离真的“天”、“霸”,差的很

比较努的“中之姿”已。

然说,然科学社会科本身并有智力的要求别。甚某些方,社会学需要高的智

人的问,远比界的问更复杂……

可否认是,

力也是种天赋。

而自科学,其是数化,对赋的要还是比高的。

所以,世江平是综合虑了自的天赋况,放了走数化的路线

不喜欢,而是实不容许……

这代人,

谁小候没有个科学的梦想

既然有系统这外挂。

与其和世一样,重新学一遍经学……

江平反很有兴

试学习些自然学类的程!

数理化、计算机

仅是一全新的验,也以算是一种形的“弥遗憾”

与全球大学、验室都较多的术交流,图书馆一直在力于收各类图,充实库。

内藏书富,索便捷。

很多外很难找的专业籍和期,这里有。

平一下,就好进入了个宝库

一段时

在琢磨于短视+直播道的项问题。

前世抖、快手,乃至b的快速起,都经证明这个市的巨大量。

何让用看到想的内容?

如何优质的容推送适合的户面前?

解决两个问的关键,就是算

音为例:

其核算法在术层面非常复的,涉到很多专业数和理论。

从最层的数方法做分矩阵;机器学方法的练集和试集,断训练试得到式、估参数。

到通过叶斯网、聚类、分类、归、矩分解;似度计;推荐擎等,成闭环。

最终能实现,

给每个用户送最适的内容!

江平来是想

有钱,全可以来业内牛的人智能和度学习手。

开发一核心的法技术。

但当在图书发现了本“DeepLerning”(度学习)之后。

突然就生出了个想法……

么不试

学习、发这个术呢?

从现在市场情来看,视频还有起步。

时间来得及!

而有统这个挂不断提升辅,他现的天赋达到了才级。

这么好条件和础……

不如,脆玩的一点!

……

从有了“时间管大师”号后。

江平在读时,注力和率都有很大的升。

一边逐逐句慢读着书的文字,一边思。遇到些重要论断和路,还在笔记上记录来。

世江平然不懂术。

作为互网行业业者,深知随大数据云计算术的发,机器理能力速提升,以“神网络”主要算的深度习也蓬发展起

的“人智能”,或许还很长的要走。

但深度习、机学习方等,已大量运于互联公司的项业务

系就是典型的例。

现在这时间点,深度学才刚刚行业内到关注……

几位多研究深学习的级大牛,大家是站在个起跑线上!

平凭借统的助,完全可能实“弯道车”。

到时候,

他也技术大、“科企业家”。

还挺带的!

……

什么时,江平面的座上,多一个人。

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